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分享项目，使用Python实现对多个物体的识别，并返回其中心坐标。

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简介：
利用Python技术，能够对多个物体进行识别，并返回其中心坐标。为了进一步推广和交流，我将GitHub上之前的一些相关项目分享给大家，如果您觉得这些项目有价值，欢迎通过Star进行支持。 此外，我曾开发过一个基于弹幕机械臂的项目，该项目实现了物体中心点的识别以及物体的抓取功能。具体而言，用于物体识别的核心代码如下所示，并附上关键代码片段供大家共同学习： import imutils import cv2 # 加载图片 file_path = rE:\PythonProjects\tuxiangshibie\485jixiebi\baidu\zuobiaoimage image = cv2.imread(file_path)

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  • 分享项目：Python实现多物体识别及返回中心坐标
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    本项目利用Python开发，旨在实现对图像中多个物体的有效识别，并精准计算并返回每个被识别物体的中心坐标。适合需要进行自动化视觉检测的应用场景。 在Python中实现识别多个物体并返回它们的中心坐标的功能后，可以将项目分享到GitHub上与大家共同学习。之前完成了一个弹幕机械臂项目，该项目涉及通过摄像头识别目标物并将这些物品抓取起来。以下是核心代码的一部分： ```python import imutils import cv2 # 加载图片 file_path = E:\\PythonProjects\\tuxiangshibie\\485jixiebi\\baidu\\zuobiao image = cv2.imread(file_path) ``` 这段代码展示了如何使用OpenCV加载一张用于物体识别的图像。
     
  • 使用Python和OpenCV识别物体颜色（红白黑蓝绿等）并确定其二维坐标。
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    本项目利用Python与OpenCV库开发了一套系统，能够精准地识别图像中的红、白、黑、蓝、绿五种颜色，并计算这些颜色物体在画面中的二维坐标位置。 使用Python和OpenCV识别物体的颜色（如红色、白色、黑色、蓝色、绿色等）并确定这些颜色物体在二维空间中的坐标。
     
  • 使用Python和OpenCV识别物体颜色（红白黑蓝绿等）并确定其二维坐标。
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    本项目利用Python与OpenCV库开发，实现对图像中红色、白色、黑色、蓝色及绿色等特定颜色物体的检测，并计算这些目标在图像中的二维位置。 使用Python和OpenCV识别物体的颜色（如红色、白色、黑色、蓝色、绿色等）并确定这些颜色物体在二维空间中的坐标位置。
     
  • 十字架中心坐标的识别
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    本文探讨了一种在图像中准确识别和定位十字架中心坐标的方法，结合计算机视觉技术，实现高效且精准的目标检测。 在基于QT开发并使用OpenCV库的环境下，编写了一个十字架中心坐标的识别代码。
     
  • Python在CCKS2017中文电子病历命名实体识别项目中的应用_生物标记版
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    本研究探讨了Python在CCKS2017中文电子病历命名实体识别任务的应用情况，重点分析其如何有效提升生物标志物的识别精度和效率。 该项目实现了一个基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络。项目提供了原始训练数据样本（包括一般情况、出院情况、病史情况、病史特点和诊疗经过）及其转换版本，以及训练脚本和预训练模型，适用于序列标注研究。
     
  • Vue项目中实现监听手机物理返回键的方法
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    本文将详细介绍如何在基于Vue框架的项目中捕获并处理手机设备上的物理返回键事件，确保用户操作体验流畅且安全。 项目中有一个场景需要监听Android手机的物理返回键，但是app与js中间件并未提供相应的事件监听功能。因此，我找到了一个名为xback.js的实现方案： ```javascript !function(pkg, undefined){ var STATE = x-back; var element; var onPopState = function(event) { if (event.state === STATE) fire(); }; var record = function(state) { history.pushState(state, null, location.href); }; } ``` 这段代码的主要作用是通过监听`popstate`事件并使用`history.pushState()`方法来实现Android手机物理返回键的监听功能。
     
  • Halcon寻找圆形物体的中心坐标
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    本教程介绍使用Halcon软件精确识别图像中的圆形物体，并计算和提取其几何中心坐标的详细步骤与方法。 Halcon找圆坐标的例程包括待处理图片和HDEV代码的压缩包。