Advertisement

基于OpenCV的垃圾检测代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目利用OpenCV库开发了一套高效的垃圾图像识别系统，通过机器学习算法自动分类和识别不同类型的垃圾，旨在提高垃圾分类效率。 利用OpenCV实现的简单垃圾检测代码采用的是MFC架构。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于OpenCV的垃圾检测代码
    优质
    本项目利用OpenCV库开发了一套高效的垃圾图像识别系统，通过机器学习算法自动分类和识别不同类型的垃圾，旨在提高垃圾分类效率。 利用OpenCV实现的简单垃圾检测代码采用的是MFC架构。
     
  • 基于OpenCV的水面垃圾检测实现.rar
    优质
    本项目通过运用OpenCV库开发了一种有效的水面垃圾检测系统。利用图像处理技术自动识别和定位水面上的漂浮物，旨在提高水域清洁效率与环保意识。 使用OpenCV实现水面垃圾检测（对文件夹内的图片进行处理），并附上结果图。
     
  • 基于YOLOv5的垃圾分类检测识别
    优质
    本研究采用先进的YOLOv5算法进行垃圾分类检测与识别，旨在提高垃圾处理效率和准确性。通过优化模型参数及训练数据集，实现快速、精准地分类各类垃圾，为智能环保贡献力量。 本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测功能。通过使用大量已标注的目标检测数据集进行训练，能够识别居民生活垃圾图片中的各类垃圾，并确定其在图片中的位置。该项目基于PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上完成垃圾分类目标检测演示。 具体项目步骤包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改代码以支持中文标签、自动划分训练集和测试集、调整配置文件设置、准备Weights&Biases工具用于模型训练可视化，以及最终的网络模型训练与性能评估。
     
  • 垃圾检测数据集（非垃圾分类）
    优质
    本数据集包含了各类环境中的垃圾图像样本，旨在提供一个全面的数据资源库以支持垃圾检测算法的研究与开发。 该垃圾检测数据集包含多种目标物如垃圾袋、垃圾桶、瓶子、金属、纸张、果皮、纸团、食品包装袋、纸盒、烟头、瓶盖以及杯子等的图像样本。此数据集分为两个部分：JPEGImages和Annotations文件夹。JPEGImages中包含超过1000张路边垃圾的照片，共有2800多个标注框；每个图片都通过labelimg进行了人工标注，并且对应的xml文件存放在了Annotations文件夹内。 该数据集的图像清晰、场景广泛且精心挑选，适用于各种环境下的垃圾检测任务。它可作为模板数据集使用，在特定应用场景中只需添加少量特定场景的数据即可满足需求。这大大减少了收集和标记图片所需的时间，可以直接用于工程化应用。
     
  • 基于YOLOv5的垃圾分类检测系统.zip
    优质
    本项目为一个基于YOLOv5框架开发的垃圾分类检测系统。通过深度学习技术实现对多种垃圾类型的有效识别与分类，旨在提升资源回收效率和环保意识。 YOLOv5是一种高效且准确的目标检测模型，在垃圾分类检测方面表现出色。该模型基于先前的YOLO系列，并通过优化网络结构和训练策略提升了目标检测的速度与精度。其核心在于创新性的设计，包括更好的特征金字塔网络（FPN）、轻量级卷积块以及自适应锚点框调整等。 Python是实现YOLOv5的主要语言，使得模型训练和部署变得简单易行。PyTorch作为基础框架提供了灵活的神经网络构建模块和高效的GPU计算支持。 在Stemblock-Shufflenet-Enhanced-YOLOv5-Trash-Sorting-Detection-System-main这个项目中，开发者可能采用了轻量级网络结构如StemBlock和ShuffleNet增强版。这两种改进提高了特征提取效率并实现了更高的计算效率，同时保持了模型的准确性。 垃圾分类检测是环保领域的重要技术应用，通过对图像中的垃圾进行识别可以促进分类回收、减少环境污染。在这个系统中，YOLOv5可能被训练来识别不同类型的垃圾如可回收物、有害垃圾等。训练过程包括数据预处理（例如随机翻转和颜色变换以增加泛化能力）、模型搭建调整超参数以及通过验证集评估性能。 实际应用中部署该系统可能涉及将模型集成到实时图像处理管道，比如在无人机或摄像头系统上运行，实现实时垃圾分类定位。此外，为了提高用户体验，系统可能还包括用户界面和后台管理系统来方便上传图片并获取分类结果。 综上所述，YOLOv5的垃圾分类检测系统利用高效的深度学习模型结合轻量级网络结构实现了对垃圾图像快速准确地检测，在推动环保事业中具有重要意义。该项目展示了深度学习在解决实际问题上的潜力，并为其他类似任务提供了参考和借鉴。
     
  • 海底垃圾检测数据集
    优质
    该海底垃圾检测数据集旨在提高海洋环境保护意识，包含大量标注的水下图像与视频，用于训练机器学习模型识别及分类各类海底废弃物。 VOC水下垃圾检测数据集包含几千张使用lableimg软件标注的真实场景高质量图片，格式为jpg。标签分为两种：一种是VOC格式的标签文件，另一种是yolo格式的标签文件，分别保存在两个不同的文件夹中。该数据集中包含了多种类型的海洋垃圾图像，如金属、木头、塑料、橡胶和布料等类别目标。数据集场景丰富多样，适用于水下垃圾检测任务的研究与开发。
     
  • VOC垃圾分类检测数据集
    优质
    VOC垃圾分类检测数据集是一个专为物体检测与分类设计的数据集合，包含多种垃圾图像样本及其标注信息，旨在推动智能垃圾分类技术的发展。 VOC垃圾分类检测数据集使用lableimg标注软件进行标记，包含高质量的真实场景图片，格式为jpg。标签有两种形式：一种是VOC格式，另一种是yolo格式，分别保存在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO垃圾分类检测任务。该数据集中包含了丰富的垃圾类别，如纸张、塑料、果皮、玻璃杯、易拉罐和厨余垃圾等常见类型。总共有15000张图片。 参考博客文章可以了解更多关于此数据集的信息及相关的检测结果详情（注：原文中包含了一个链接指向具体的文章，但在重写时已去除）。
     
  • 基于OpenCV的口罩检测代码.zip
    优质
    本资源提供了一种利用OpenCV库实现的口罩自动检测程序源代码。该代码能够有效识别图像或视频中的人脸及其佩戴的口罩情况，适用于疫情防控和公共安全监测场景。 基于OpenCV的口罩识别Python程序可以用于检测图像或视频流中的面部是否佩戴了口罩。该方法利用深度学习模型与OpenCV库相结合，实现高效准确的目标检测功能。通过训练特定的数据集，系统能够有效地区分戴口罩和未戴口罩的情况，并在图像中标记出相应的位置及状态信息。
     
  • 基于OpenCV的椭圆检测源代码
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV库实现的椭圆检测算法的源代码，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究与开发。 OpenCV椭圆检测源代码（可靠代码）。
     
  • 基于 OpenCV 的 SIFT 特征点检测代码
    优质
    本项目提供了一个基于OpenCV库实现SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点检测的代码示例。通过该代码可以进行图像中的关键点和描述子提取，适用于图像匹配、物体识别等应用场景。 使用OpenCV可以仅用五行代码实现SIFT特征点检测（除了预编译头文件、读取图像和显示结果外）。一行一分，附有运行结果截图供参考。建议在VS2008或VS2010环境下结合OpenCV 2.3.1进行实践。 原始的SIFT特征点检测代码依赖多个库，并且与OpenCV配合使用时较为繁琐，速度也一般。为了让大家更好地理解原理，可以先尝试原版代码练习；如果只是想快速实现功能，则可考虑采用此简化版本，但请注意该方法不包含特征点匹配部分，请自行研究补充。 由于原始SIFT算法需要较多的库支持且调用过程复杂度较高，在实际应用中推荐使用OpenCV提供的简便接口。