Hai_Lang_IT的博客

利用机器学习算法进行物体数量计算的实现方法。随着物体计数在各行业中的重要性日益凸显，传统技术已无法满足复杂环境下的应用需求。本项目通过收集和标注多种场景下的图像数据，采用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法进行物体检测和计数。系统利用图像预处理、特征提取和计数模型的结合，实现对物体数量的高效计算。实验结果表明，该系统在不同场景和条件下均能保持较高的计数准确率，具有良好的实际应用价值。通过本研究，期望为物体数量计算的算法实现提供有效的解决方案，推动相关技术的进一步发展。

计算机毕业设计实现隔空作画的智能绘图系统：OpenCV应用探索:在 CV 领域，人体姿态估计（human pose estimation）利用目标检测模型和姿态估计模型来识别出人体各个关节的位置和网格，并已在动作识别、动画、游戏、运动捕捉系统中有着广泛的应用。

由于OpenCV已经包含了k近邻（k-NN）实现，因此无需引入任何其他库。为了进行训练，我们浏览了数字作物的文件夹，然后将其放入标有0–9的新文件夹中，因此每个文件夹中都有一个数字的不同版本的集合。我们没有大量的这些图像，但是有足够的证据来证明这是可行的。由于这些数字是相当标准的，我认为我不需要大量训练有素的图像就可以相当准确

现在，面部识别已成为生活中的一部分。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候，这时就要求获取我们的实时面部图像，并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。通过对输入图像进行迭代和预测可以完成这个过程。同样，实时人脸识别可与OpenCV框架python的实现配合使用。再将它们组合在一个组合级别中，以实现用于实时目的的模型。

📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!本次分享的课题是🎯基于OpenCV的图像梯度与边缘检测。