基于计算机视觉的卓越应用和相关数据集

计算机视觉是人工智能领域中的重要分支，它致力于让计算机能够理解和解释图像和视频。随着计算机视觉技术的不断发展，许多优秀的计算机视觉应用已经涌现出来，并且为这些应用提供支持的相关数据集也在不断扩大和完善。本文将介绍一些卓越的计算机视觉应用和相关数据集，并提供相应的源代码示例。

1. 目标检测与数据集
   目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它的目标是在图像或视频中准确定位和识别特定对象。在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）是一个非常流行的算法，它能够实现实时目标检测。相关的数据集中，COCO（Common Objects in Context）数据集是一个大规模的目标检测和分割数据集，其中包含超过80个常见对象类别的数千个图像。

以下是使用YOLO算法进行目标检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载YOLO模型
net = cv2.dnn.readNet(