Face_Mask_Detection_CNN：利用计算机视觉与深度学习技术，结合OpenCV和Pytorch开发的面罩检测系统。

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简介：
人脸、面具检测，利用计算机视觉与深度学习技术，OpenCV和Pytorch构建的面罩检测系统数据集下载资源提供了丰富的训练数据。具体而言，该系统包含用于训练的训练数据集。在train_resnet50.ipynb文件中，用户需指定data_path（用于安装数据集的路径）以及model_dir（用于保存训练完成后模型文件的目标目录）。随后执行train_resnet50.ipynb脚本即可开始对ResNet50模型进行训练。此外，在train_mobilenetv2.ipynb中，用户同样需要设置data_path（数据集安装路径）和model_dir（保存训练后模型位置的目录），并执行该脚本以对MobileNetV2模型进行训练。最后，通过test.ipynb文件进行测试，导入model_resnet50中的ResNet50模型以及model_mobilenetv2中的MobileNetV2模型，并选择相应的模型进行测试。

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客服

Face_Mask_Detection_CNN: 基于OpenCV和Pytorch的计算机视觉与深度学习面罩检测系统

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本项目为基于OpenCV和Pytorch开发的计算机视觉及深度学习应用，采用CNN模型实现高效的面部口罩检测功能。基于计算机视觉和深度学习的OpenCV与Pytorch面罩检测系统数据集下载后，可以进行以下步骤： - 训练ResNet50模型：在train_resnet50.ipynb文件中设置data_path（指定安装数据集的位置）以及model_dir（保存训练完成后的模型位置）。然后执行该脚本。 - 训练MobileNetV2模型：同样地，在train_mobilenetv2.ipynb文件里，设定data_path和model_dir的路径。运行此脚本来进行模型训练。测试过程包括打开test.ipynb文件，并在导入部分选择从model_resnet50或model_mobilenetv2中加载相应的预训练模型以分别对ResNet50及MobileNetV2模型进行验证，同时需要指定一个用于测试的model_p参数。

计算机视觉与深度学习结合机器学习及OpenCV的目标检测跟踪一站式学习(含代码、视频和PPT)

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本课程全面讲解计算机视觉中的目标检测与跟踪技术，融合了深度学习与传统机器学习方法，并利用OpenCV进行实践操作。包含详尽的代码示例、教学视频和课件资料，帮助学员系统掌握相关知识及技能。计算机视觉结合深度学习与机器学习技术，并利用OpenCV进行目标检测跟踪的一站式学习资源包括代码、视频及PPT文件。具体内容可以在相关博客中查看。

基于深度学习技术的计算机视觉

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本研究聚焦于运用深度学习技术推动计算机视觉领域的发展，探索图像识别、目标检测及场景理解等关键问题。计算机视觉是一门多学科交叉的领域，它涵盖了图像处理、机器学习以及神经科学等多个方面。随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的应用，计算机视觉也迎来了新的变革，并在图像识别、目标检测及图像分割等方面取得了显著的进步。深度学习通过模仿人脑中的神经元结构来实现数据建模，自动提取特征而无需人工设计复杂的算法流程，在处理图像时表现出强大的泛化能力和准确性。这使得深度学习模型能够从原始像素级别中学会高级抽象的视觉特性，大大提高了其在计算机视觉任务上的性能。 OpenCV是一个常用的开源库，它提供了多种用于图像和视频分析的功能模块。结合深度学习技术使用时，它可以对图像进行预处理（如尺寸调整、归一化及增强等），同时也可以用来展示模型的结果或进一步加工这些结果。此外，OpenCV还支持加载各种框架训练的深度学习模型，例如TensorFlow或PyTorch中的模型。在这个基于深度学习的计算机视觉课程中，可能包括以下内容： 1. 深度学习基础：介绍神经网络的基本概念和原理。 2. 卷积神经网络（CNN）：深入讲解卷积层、池化层等组件的作用及应用案例。 3. 数据预处理：使用OpenCV进行图像增强操作的技巧，以优化模型训练效果。 4. 模型训练与调优：如何准备数据集，并通过设置超参数来改进深度学习算法的表现。 5. 特殊的深度学习架构：探讨YOLO、Faster R-CNN和Mask R-CNN等目标检测及分割技术的工作机制及其应用方法。 6. 实战案例分析：展示如何利用OpenCV加载并运行预训练模型，解决实际问题。 7. 现实世界中的实时部署：讨论将深度学习算法集成到移动设备或嵌入式系统中以实现即时视觉处理的方法和技术挑战。 8. 最新研究趋势和进展：介绍Transformer架构在图像识别任务上的应用以及无监督与半监督方法的发展方向。该课程旨在为专业人士及初学者提供理论知识的同时，也注重实践操作能力的培养。通过学习本课程，学员将能够更好地理解深度学习技术，并将其应用于计算机视觉相关领域中去。

利用Python和OpenCV开发的连连看图像识别助手（结合深度学习与机器视觉技术），附带完整代码和操作视频

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本项目运用Python及OpenCV框架，融合深度学习与机器视觉技术，打造了一款自动识别连连看游戏元素的辅助工具，并提供详尽的操作指南及源代码。该项目基于 pywin32 获取游戏图像信息，并使用 OpenCV 进行识别处理，实现相同图形的连通性分析。项目运行环境要求 Python 3.6 及以上版本，并需安装第三方库：pywin32、matplotlib、numpy、OpenCV 和 Pillow。项目包含四个模块：获取句柄、图像划分、建立矩阵和矩阵求解。游戏区图像在水平方向有19列，竖直方向有11行。确定连连看的游戏区域坐标进行划分并建立相应的数字矩阵，通过获取游戏窗口的句柄来实现这一过程。获得准确的游戏图像坐标后可以捕捉到其中的信息，并将这些信息转化为计算机可处理的形式。经过对游戏图像信息的处理之后，相同的图案会被转换成相同的数字，以便于计算机执行运算。测试结果显示，在进行相应处理后能够100%精准地识别所有图像，并且能够在游戏运行过程中实现自动操作。

利用PyTorch的Python深度学习技术

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本书深入浅出地介绍了使用PyTorch进行深度学习开发的方法和技巧，涵盖了一系列基于Python的实践案例和技术细节。 Python深度学习是指利用Python编程语言进行各种深度学习任务的方法。基于PyTorch的Python深度学习则是指使用PyTorch库来执行这些任务的一种方式。PyTorch是一个开源机器学习框架，它建立在Torch之上，并提供了构建和训练神经网络模型的强大工具与接口。该库被广泛应用于图像分类、目标检测以及语义分割等众多领域。当利用Python深度学习结合PyTorch进行相关工作时，可以充分运用其提供的强大功能来创建、培训及评估各类神经网络模型。此外，还可以借助于预训练的模型和优化算法以提高任务效率与效果。总体而言，基于Python编程语言以及PyTorch库来进行深度学习能够为开发者提供丰富的工具和支持，从而有效地构建并训练复杂的神经网络架构。

社交距离监测：结合YOLO目标检测的深度学习计算机视觉项目

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本项目运用YOLO算法进行目标检测，开发了一套基于深度学习技术的社交距离监测系统，旨在通过计算机视觉手段自动识别并提醒人们保持安全距离。社交距离检测的完整算法和代码可以在相关视频中找到。由于Github对文件大小有限制（25 Mb以内），yolo权重需要单独下载并移至yolo-coco文件夹。对于CPU环境，操作步骤如下： 1. 打开终端。 2. 更改目录到您下载此代码的位置。 3. 如果尚未安装Python 3，请先进行安装！ 4. 运行`python3 -m venv venv`创建一个名为venv的虚拟环境。 5. 运行`source venv/bin/activate`激活您的环境！ 6. 输入命令 `pip install -r requirements.txt` 安装与此项目相关的Python依赖项，例如OpenCV, NumPy等。运行社交距离检测项目的步骤如下： 1. 在终端中输入 `time python social_distance_detector.py --input pedestrians.mp4 --output output.avi --display 1` 2. 运行命令后会弹出一个窗口。 3. 执行文件结束后，在目录下会出现名为`output.avi`的输出文件。对于GPU环境，具体步骤可以参考相关文档。

基于OpenCV和YOLOv8的实时车速检测与车辆追踪系统（深度学习、计算机视觉应用）-计算机毕业设计

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本项目运用深度学习技术及OpenCV库，结合YOLOv8算法实现对视频流中车辆的实时识别、速度测量和轨迹跟踪，旨在提升交通监控系统的效能。这是一个基于交通监控系统的项目，采用OpenCV与YOLOv8深度学习技术实现一系列功能：实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速测量以及超速车辆的识别。在车辆跟踪部分，为每个目标分配唯一的ID以确保追踪过程中的计算准确性。此系统结合了计算机视觉和现代机器学习算法来提高交通监控的有效性和精确度。

计算机视觉深度学习面试题集

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本书为应试者提供了丰富的计算机视觉领域基于深度学习技术的面试题目，涵盖算法原理、应用实践等多个方面，旨在帮助读者深入理解并掌握相关知识。深度学习计算机视觉面试题目集锦涵盖了各大互联网公司常见的面试题，内容非常全面，掌握后可以应对大多数面试场景。

计算机视觉与深度学习实践指南——利用MATLAB和Python进行汽车目标检测项目开发.pdf

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本书为读者提供了使用MATLAB和Python在计算机视觉及深度学习领域开展汽车目标检测项目的实用指导，涵盖理论知识与实践案例。随着深度学习的快速发展及其应用领域的不断扩展，在视觉识别、语音识别以及自然语言处理等多个领域内取得了卓越的成绩。卷积神经网络（CNN）作为广受关注且研究深入的一种深度学习模型，自20世纪80年代被提出以来就引起了人们的兴趣，并进行了一定的研究工作。然而由于当时计算机硬件性能限制及训练数据不足等问题的存在，使得难以构建高效而不过拟合的深层卷积神经网络结构。因此，在那个时期内，CNN的一个典型应用场景是用于识别银行支票上的手写数字，并且这项技术已经在实际中得到了应用。伴随着计算资源和大数据处理能力的进步，研究人员开始探索解决深度 CNN 训练过程中所面临挑战的方法。特别是当 Krizhevsky 等专家提出一种经典的 CNN 架构后，该模型证明了深层结构在特征提取任务中的巨大潜力，并且在图像识别方面实现了重大突破，从而引发了对深层次网络研究的热潮。由于CNN具备一定的应用基础和案例积累，在这样的背景下重新受到了人们的重视并得到了进一步的研究和发展。