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基于OpenCV和YOLO的目标检测器开发（含源码）

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简介：
本项目介绍了一种结合了OpenCV与YOLO算法的目标检测解决方案，并提供了完整的源代码。适用于计算机视觉领域的研究和应用开发。 YOLO作为一种对象检测和图像分割模型，设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的理想选择。本资源包含三个使用YOLOv8制作的检测器：1. 行人检测器：能够精确地检测行人，并设定行人数计数区域以实时计算区域内行人的数量；2. 小狗检测器：实现实时小狗识别，在小狗爬上沙发后触发警报；3. 车辆检测器：提供实时车辆检测、跟踪功能，同时具备车速测量和超速监测能力。

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  • 基于OpenCV和YOLO的目标检测器开发（含源码）
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    本项目介绍了一种结合了OpenCV与YOLO算法的目标检测解决方案，并提供了完整的源代码。适用于计算机视觉领域的研究和应用开发。 YOLO作为一种对象检测和图像分割模型，设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的理想选择。本资源包含三个使用YOLOv8制作的检测器：1. 行人检测器：能够精确地检测行人，并设定行人数计数区域以实时计算区域内行人的数量；2. 小狗检测器：实现实时小狗识别，在小狗爬上沙发后触发警报；3. 车辆检测器：提供实时车辆检测、跟踪功能，同时具备车速测量和超速监测能力。
     
  • 基于Android和OpenCV的运动目标检测
    优质
    本项目基于Android平台及OpenCV库开发，实现对视频或实时摄像头画面中运动目标的高效检测与跟踪。 基于Android和OpenCV的运动目标检测技术能够实现对移动物体的有效识别。
     
  • 基于EfficientNet-lite的Yolo通用目标检测模型-C/C++开发
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    本项目采用EfficientNet-lite架构优化Yolo算法，构建高效准确的目标检测系统，并以C/C++实现跨平台应用开发。 Yolo通用目标检测模型与EfficientNet-lite结合使用，在计算量仅为230Mflops（即0.23Bflops）的情况下运行，并且模型大小为1.3MB，这是一种快速、紧凑且易于移植的实时目标检测算法，适用于所有平台。这是基于YOLO框架开发的最快和最小的通用目标检测算法之一。 与MobileNetV2-YOLOv3-Nano相比，Yolo-Fastest的速度快45%，参数数量减少了56%。评估指标如下： - 网络：VOC mAP（0.5） - 分辨率：320 - 运行时间（Ncnn 1xCore）: 7.8ms - 运行时间（Ncnn 4xCore）: 不详 - FLOPS : 0.23Bflops - 大小 : 1.3MB
     
  • 基于C++的YOLO目标检测实现
    优质
    本项目基于C++语言实现了YOLO（You Only Look Once）算法的目标检测功能，旨在提供高效且精确的对象识别解决方案。 目标检测是一种计算机视觉任务，旨在识别图像或视频中的特定对象，并确定它们的位置。这项技术在自动驾驶、安全监控等领域有广泛应用。通过训练深度学习模型，可以实现对多种物体的准确识别与定位。此外，目标检测还支持实时处理大量数据流，在智能机器人和增强现实应用中发挥重要作用。
     
  • 基于OpenCV和Python的智能火灾检测项目开发
    优质
    本项目采用OpenCV与Python技术，致力于研发一款高效准确的智能火灾检测系统，旨在通过视频监控实时识别火源并迅速预警。 一直以来，由于火灾和爆炸，个人会遭受巨大的财产损失。火势如同野蛮人一般无情肆虐。
     
  • 基于Qt、OpenCV和YOLOV5的目标检测平台
    优质
    本项目构建了一个集成了Qt界面设计、OpenCV图像处理及YOLOv5目标识别技术的高效目标检测系统，适用于多种场景下的实时视频与图片分析。 使用Qt结合OpenCV与YOLOV5进行开发，在项目中通过OpenCV的dnn模块调用YOLOV5模型，并在Qt平台上集成该检测系统以支持摄像头、视频及图片的检测功能。使用的模型权重文件为yolov5s.pt，训练数据集采用的是COCO数据集。另外，请自行准备YoloV5的ONNX文件。
     
  • 基于OpenCV的目标检测实现
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，实现了高效准确的目标检测功能。通过优化算法和模型训练，能够有效识别图像与视频中的特定目标。 使用OpenCV实现目标检测的方法有很多。这种方法通常涉及利用预训练模型或自定义模型来识别图像中的特定对象。在进行目标检测时，可以采用如Haar级联分类器、HOG+SVM或是深度学习方法（例如YOLO, SSD等）。具体实施过程中需要先安装并配置OpenCV库，并根据实际需求选择合适的算法和数据集来进行训练或直接使用现成的模型进行预测。
     
  • 基于 OpenCV 的 YOLOv2-Tiny 目标检测
    优质
    本项目采用OpenCV实现轻量级YOLOv2-Tiny目标检测模型，适用于资源受限环境，实现实时高效的物体识别与定位。 使用OpenCV的DNN模块部署YOLOv2-tiny网络模型以实现图像的目标检测。所需资源包括YOLOv2-tiny网络的模型文件yolov2-tiny-voc.weights、配置文件yolov2-tiny-voc.cfg以及标签文件voc.names，下载后可以直接运行。
     
  • 运动目标检测的OpenCV源代码
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV的运动目标检测源代码，适用于实时视频流分析。通过背景减除和机器学习算法识别并跟踪移动物体，广泛应用于安全监控、自动驾驶等领域。 基于帧间差分法的运动目标检测VC源代码采用OpenCV编程实现，并包含运行所需的运动视频文件。