OuNuo5280的博客

本文介绍了一个基于手势识别的全屏截图系统。该系统通过USB摄像头实时捕捉手部动作，利用MediaPipe库检测21个手掌关键点，计算指尖到手腕的距离变化来判断手的张合程度（0-1范围）。当检测到"从握拳到完全张开"的手势突变时，自动触发全屏截图并保存到指定目录。系统创新性地解决了OpenCV中文显示问题，通过matplotlib实现中文界面提示。程序采用模块化设计，包含手势识别、状态检测、截图触发等核心功能，支持跨平台使用。该项目为演示、教学等场景提供了非接触式截图方案，并具备扩展多种手

PyTorch与TensorFlow深度对比分析：PyTorch由Facebook开发，采用动态计算图，适合研究和原型开发，代码更Pythonic；TensorFlow由Google开发，早期采用静态计算图，部署能力强，适合工业应用。PyTorch调试更直观，学术研究更受欢迎；TensorFlow生态更成熟，企业应用更广泛。两者功能逐渐趋同，选择时需考虑团队能力、项目需求和部署环境。代码示例展示了二者实现相同神经网络时的语法差异，PyTorch更灵活，TensorFlow更集成。

摘要：本文提出一种基于USB摄像头的高精度弹孔识别方案，通过硬件选型（1080P分辨率摄像头+红外补光）、图像标定（亚像素级坐标映射）和深度学习算法（YOLOv8n粗检+U-Net精分割）实现环数判定。系统采用多线程并行处理（时延<1秒）和亚像素边缘拟合（误差<0.04mm），支持切环判断和重叠弹孔处理，测试显示识别准确率>99.5%。方案包含在线增量学习机制，可动态优化模型性能，适用于射击训练实时评估场景。

本文介绍了计算机视觉中的图像畸变纠正技术。主要内容包括：1. 畸变类型及数学模型，分为径向畸变（k1,k2,k3）和切向畸变（p1,p2）；2. 相机标定流程，使用棋盘格获取内参矩阵和畸变系数；3. Python实现方法，通过OpenCV进行角点检测、标定计算和图像校正。文章详细讲解了标定步骤、重投影误差评估以及实际应用示例，为消除镜头畸变提供了完整的解决方案。

技术解决方案：使用 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，如 ORB-SLAM 或 RTAB-Map，构建环境地图。：使用 OpenCV 库进行图像采集，利用滤波（如高斯滤波）、去噪（如中值滤波）、校正（如透视变换）等技术提升图像质量。技术解决方案：使用传感器融合算法（如卡尔曼滤波器）对视觉和其他传感器数据进行融合，解决时间同步和空间校准问题。技术解决方案：使用曲线拟合（如 Bezier 曲线）或样条插值（如 B 样条）对路径进行优化。

以下是利用 OpenCV 实现简单弹孔检测与自动标注的示例代码：traditional_automatic_labeling.py。不过，其对光照变化、图像噪声等因素较为敏感，可能会出现误检或漏检的情况。使用预训练的目标检测模型（如 YOLOv8）对少量图像进行人工标注并训练，然后用训练好的模型为新图像自动标注。需要有一定数量的人工标注数据来训练初始模型，不过一旦模型训练好，就能较为准确地为新图像进行标注。随着新的打靶数据不断产生，将新数据添加到数据集中，重新进行训练，让模型的识别精度随着训练不断提高。

降低摄像头分辨率。使用较小的模型（如yolov5s利用 GPU 加速推理。优化摄像头图像读取和缓存管理。使用异步读取或多线程方法。

强大的控制器：使用性能更强的控制器，如高性能的树莓派或工业级微型电脑，以确保能够快速处理摄像头图像和运行复杂的人形识别算法。图像预处理：在进行人形识别之前，对摄像头采集的图像进行预处理，如去噪、增强对比度、调整亮度等，以提高人形识别的准确性。可以考虑使用云台的反馈信息，如编码器的位置信息、电机的电流信息等，对云台的控制进行优化，以提高云台的稳定性和可靠性。对模型进行优化，如调整模型的架构、增加模型的深度和宽度、使用更先进的激活函数等，以提高模型的性能。使用大规模的数据集进行训练，以提高模型的泛化能力。

Onvif，即Open Network Video Interface Forum ，可以译为开放型网络视频接口论坛，是安迅士、博世、索尼在2008年共同成立的一个国际性、开发型网络视频产品标准网络接口的开发论坛，后来由于这个技术开发论坛共同制定的开发型行业标准，就用该论坛的大写字母命名，即ONVIF 网络视频标准规范，习惯简称为：ONVIF协议。这两天才因为项目需要，对网络摄像头的视频采集以及实现人形识别与跟踪技术。但是购买的摄像头是SONY网络头是用在其他地方的。#1024程序员节 | 征文#

pipinstallxxx.whl安装两个包即可。CPU训练起来起来特别慢。在训练主机支持NVIDIA的情况下。开启GUP进行训练。这里不做具体赘述，主要说明CPU下配置切换到GPU加速训练。启动Pycharm，运行yolov5中的train.py。我的CUDAVersion是11.7。如下返回True则说明已经安装了cuda。CUDAVersion信息如下。配置完成后运行的效果显示cu117。

可使用CVAT（计算机视觉标注工具）免费标注工具或者使用Labelimg，它是一种图形图像标注工具，用于使用图像中的边界框来标记对象。它是用 Python 编写的。你可以将标注导出为 PASCAL VOC 格式的 XML 文件。

全面解析yolov5自主数据集模型训练的细则及训练后的数据集识别不到问题