在idle中开发wxPython程序时，出现PyNoAppError: The wx.App object must be created first!

最新推荐文章于 2025-09-08 11:49:07 发布
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#wxPython

解释了IDLE和wxWidget mainloop()冲突的原因，并提供了在cmd环境下运行的解决方法。

原因：因为IDLE是用Tkinker开发的，它会和wxWidget的mainloop()冲突。

解决：不要在idle中运行，可以在cmd下运行。

OpenCV与YOLO在人脸识别中的应用研究(论文+源码)
m0_62944093的博客
01-11 1702
本文研究了OpenCV与YOLO算法在人脸识别中的应用，探讨了两者结合带来的优势及实际效果。YOLO作为一种高效的目标检测算法，以其快速的检测速度和高准确度，已广泛应用于计算机视觉领域。结合OpenCV强大的图像处理功能，能够实现实时且准确的人脸检测。通过对YOLO算法的原理和OpenCV功能的介绍，本文展示了YOLO与OpenCV结合在人脸识别中的应用，并通过实验验证了该方法在不同数据集上的优异表现，具有广泛的应用前景，尤其在智能监控和人机交互等领域。
基于Yolo系列的人脸检测及106个关键点检测
qq1744828575的博客
05-28 1867
一、项目背景与意义人脸识别和关键点检测技术在现代社会中的应用越来越广泛，涵盖了安防、支付、门禁、娱乐等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展，基于Yolo系列的目标检测算法在人脸检测领域展现出了卓越的性能。本项目旨在利用Yolo系列算法，结合106个关键点检测技术，实现高效、准确的人脸识别与关键点定位。二、技术方案Yolo系列算法介绍Yolo系列算法是一种实时目标检测算法，其核心思想是将图像划分为多个网格，每个网格预测出目标的类别、位置和大小。
Python-YOLO3动漫人脸识别基于keras和tensorflow
08-11
YOLO3 动漫人脸识别 (基于keras和tensorflow)
人人能懂！人脸识别算法原理 + 公式大白话版
最新发布
XinyuX_Y的博客
09-08 2064
找脸：用 MTCNN 等方法，从画面里精准圈出人脸；编密码：用 FaceNet 等方法，把人脸变成唯一的数字密码；对密码：用距离或相似度比对，判断是不是同一个人。现在你再用刷脸功能时，就知道机器背后在做这些事啦！既不用怕 “机器认错人”（算法一直在升级），也记得保护好自己的 “数字身份证”（别随便授权刷脸），让技术既方便又安全。
yolov8人脸识别-脸部关键点检测（代码+原理）
QQ_1309399183的博客
10-28 1694
yolov8人脸识别-脸部关键点检测（代码+原理）
基于YOLOv8的人脸识别系统
weixin_63091390的博客
02-19 4699
实现了一个基于人脸检测、特征提取和识别的视频处理系统，并将处理后的视频流通过RTSP推流。
基于yolov8、yolov5的人脸表情识别系统（含UI界、Python代码、数据集）
Python_csdn_csdn的博客
10-07 6722
人脸识别技术在身份验证、安全监控、智能交互等领域中具有重要意义，极大地提升了生活的便捷性和社会的安全性。在智能城市建设中，快速且精准地识别人脸，能够有效提高身份验证的准确性，减少安全隐患，特别是在自动化安防系统中，准确识别人脸是其决策和安全监控的基础。同时，人脸识别系统也为用户提供了方便的身份验证手段，如无接触式通行和智能支付。人脸识别技术已在多个领域得到了广泛应用，如安全监控、智能门禁、金融支付、考勤管理等场景中，均依赖于高效准确的人脸识别技术。
毕业项目：12-基于yolov8/yolov5/yolo11的人脸表情检测识别系统（Python+卷积神经网络）
weixin_71667732的博客
10-11 1万+
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。与YOLOv5类似，它提供了N/S/M/L/X五种尺度的模型，以满足不同场景的需求。Backbone。
YOLO算法--人脸识别认证数据集-230张图像带标签.zip
12-14
YOLO系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）...
精选资源
基于YOLO的人脸检测和人脸计数复现代码及过程.rar
06-23
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，它在计算机视觉领域有着广泛的应用，尤其是在人脸识别和物体检测上。本项目重点在于复现基于YOLOv5的人脸检测和人脸计数，这对于理解深度学习在目标检测领域的...
精选资源
yolo算法-人脸检测数据集-1515张图像带标签-face.zip
11-10
yolo系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）...
yolo目标检测项目-人脸识别
S623333的博客
04-28 1210
代码会训练数据集300次，每10次会生成1个模型，还会自动保存效果最优模型best_epoch_weights.pth（存储路径为yolov4-pytorch-master\logs\best_epoch_weights.pth），此外还生成了epoch_loss.png损失曲线图和epoch_map.png平均精度曲线图。之后运行voc_annotation.py文件生成2007_train.txt和2007_val.txt。模型预测需要用到yolo.py文件和predict.py文件。
人脸检测和行人检测2：YOLOv5实现人脸检测和行人检测(含数据集和训练代码)
AI吃大瓜的博客
04-26 1万+
人脸检测和行人检测2：YOLOv5实现人脸检测和行人检测(含数据集和训练代码)，可实现同时检测人脸框和行人(人体)框，yolov5实现人脸检测，人体检测，行人检测，人脸人体检测，数据集，人脸行人检测
探索水下低光照图像检测性能，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建海底生物检测识别分析系统
Together_CZ的博客
02-25 1463
探索水下低光照图像检测性能，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建海底生物检测识别分析系统
yolov5人脸识别(yolov5-facenet-svm)
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飞羽QQ
07-18 4万+
yolov5出来的这段时间，挺火，自己试着跑了以下，速度精度确实不错，相比yolov3性能要高，相比yolov4这个咱不敢说。以下用yolov5做一个人脸识别的demo。 一、yolov5 yolov5的原理这个就不介绍了，网上一查一大堆，github官方源码地址https://github.com/ultralytics/yolov5 现在来谈谈yolov5在这个人来能识别demo中的作用（框出人脸）： 怎么才能框出人脸呢，yolov5官方预训练权重只能框出整个人，要想框出人脸只能在其基础之上再训练，训练
基于YOLOv8的人脸表情识别系统【附源码】
Dalu_1226的博客
04-15 3367
同时，随着深度学习技术的不断发展，我们可以进一步优化模型的结构和训练过程，提高系统的性能。通过预处理输入图像，将其调整为模型所需的尺寸，然后利用训练好的模型进行前向传播，得到人脸的检测结果。同时，随着深度学习技术的普及和计算机性能的提升，越来越多的企业和研究机构开始关注人脸表情识别技术的实际应用。这些算法通过优化模型结构和训练策略，提高了人脸检测的准确性和实时性，为人脸表情识别提供了有力的技术支持。其中，基于深度学习的目标检测算法，如YOLOv8和YOLOv5，在人脸表情识别领域展现出了巨大的潜力。
用yolov5做人脸检测
qq_52086693的博客
08-24 1万+
用yolov5做人脸识别
手把手教你使用YOLOv11完成人脸分类识别，YOLOv11人脸识别，解决中文乱码问题，全网最详细教程
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
06-24 3441
手把手教你使用YOLOv11完成人脸分类识别，YOLOv11人脸识别，解决中文乱码问题，全网最详细教程
YOLO系列算法在实际项目中的运用
m0_58508552的博客
12-24 2802
此外，在医疗、农业等领域中，YOLO算法也有广泛的应用。例如，在医疗领域中可以用于胃镜息肉检测、药品表面缺陷检测、CT医疗图像检测等；在农业领域中可以用于病虫害检测、成熟度检测、生育期检测等。在作用方面，YOLO算法主要用于识别和定位图像或视频中的目标物体，它可以应用于多个领域，如自动驾驶、视频监控和安防、工业质检、零售和物流等。YOLO（You Only Look Once）算法在AI领域目标检测方向的优势主要体现在速度、精度和效果上。
ros yolo 人脸识别算法
04-02
### ROS与YOLO结合的人脸识别算法实现教程 #### 一、背景介绍 在计算机视觉领域，人脸识别是一项基础而重要的技术。通过结合ROS（Robot Operating System）和YOLO（You Only Look Once），可以在机器人系统中实现实时的目标检测功能。YOLO作为一种高效的实时目标检测框架，在嵌入式设备上的应用非常广泛[^1]。 #### 二、YOLOv5的工作原理 YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是将输入图像划分为多个网格，并预测每个网格内的边界框及其类别概率。该模型具有较高的推理速度和准确性，适合用于资源受限的场景。具体来说，YOLOv5的主要特点包括单阶段检测、锚点优化以及自适应计算能力调整[^3]。 #### 三、ROS环境下的部署步骤 为了在ROS环境中成功部署YOLOv5并完成人脸识别任务，以下是详细的实施过程： ##### 1. 创建虚拟环境 建议使用`conda`或`virtualenv`工具创建独立的Python开发环境，以避免依赖冲突。例如： ```bash conda create -n ros_yolo python=3.8 source activate ros_yolo ``` ##### 2. 安装必要库 确保安装了以下关键组件： - `torch`: PyTorch机器学习框架。 - `opencv-python`: OpenCV图像处理库。 - `ros-pkg-name`: 对应版本的ROS包管理器。 可以通过pip命令快速安装所需模块： ```bash pip install torch torchvision opencv-python-headless onnxruntime-gpu sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-$ROS_DISTRO-cv-bridge ``` ##### 3. 获取YOLOv5源码 克隆官方仓库至本地目录： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` ##### 4. 配置ROS节点 编写一个简单的ROS订阅者节点来接收摄像头数据流并将帧传递给YOLOv5模型进行推断。下面展示了一个简化版的例子： ```python #!/usr/bin/env python3 import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError import cv2 import numpy as np import torch from yolov5.models.experimental import attempt_load class FaceDetectorNode: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.image_subscriber = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.callback) self.model = attempt_load('yolov5s.onnx', map_location=torch.device('cuda')) # 加载ONNX模型 def callback(self, data): try: frame = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") # 转换为OpenCV格式 except CvBridgeError as e: print(e) results = self.model(frame) # 推理结果 bboxes = results.xyxy[0].cpu().numpy() # 提取边框坐标 for bbox in bboxes: x_min, y_min, x_max, y_max, conf, cls_id = bbox.astype(int) label = f'Face {conf:.2f}' cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x_min, y_min - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Detected Faces", frame) cv2.waitKey(1) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('face_detector') detector = FaceDetectorNode() rospy.spin() ``` 此代码片段实现了从相机主题读取消息的功能，并调用了预先训练好的YOLOv5 ONNX模型来进行人脸定位。 #### 四、总结 上述方法提供了一种有效途径，能够利用ROS平台集成先进的深度学习算法——如YOLOv5——从而增强自主系统的感知能力。值得注意的是，实际操作过程中可能遇到硬件性能瓶颈或者兼容性问题，因此需要针对特定需求做适当调整[^2]。 ---
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