wanglindda的博客

本文介绍了一个基于Python爬虫的58同城租房信息爬取系统项目。该项目使用Flask框架搭建后端，开发工具为PyCharm，运行环境为Python 3.8。虽然该项目在实际工作环境中应用不多，但适合作为编程入门练习，特别适合在校学生学习参考。项目源码经过整理调试，确保可正常运行，并附有项目功能截图。该项目主要实现了58同城租房信息的爬取功能。

本项目是一个基于Flask+DaisyUI+YOLOv8的匹克球姿态检测系统，主要面向编程初学者学习。系统提供图片上传和摄像头拍照两种方式检测匹克球姿态，采用Py3.8开发环境，后端使用Flask+YOLOv8，前端采用DaisyUI框架，通过app.py启动项目。虽然在实际工作中应用较少，但适合作为编程入门项目，所有源码经过调试确保正常运行。

摘要：本项目是一个基于YOLOv8和daisyUI框架的工地视觉检测系统，主要为编程初学者设计。系统通过摄像头识别工地信息，开发环境使用PyCharm，运行环境为Python 3.10。项目包含核心功能模块和运行脚本（run.py），经过技术调试确保稳定运行。虽然实际工作场景应用有限，但适合作为编程入门学习案例。访问地址为http://127.0.0.1:5000。

这是一个基于Flask+DaisyUI+YOLOv8的昆虫识别项目，适合编程初学者学习。系统通过网页端(http://127.0.0.1:5000)上传图片或视频，能自动检测昆虫数量并显示置信度。开发环境使用PyCharm，运行环境为Python3.8，采用Flask作为后端框架，DaisyUI作前端框架，通过app.py启动项目。该项目虽无实际工作应用价值，但可作为编程入门案例，源码经过调试确保正常运行。

这是一个基于Flask框架和DaisyUI前端开发的鼠标识别系统，采用YOLOv5算法实现。项目提供三种检测模式：上传视频/图片检测、实时摄像头检测，适用于编程入门学习。开发环境使用PyCharm+Python3.8，通过app.py启动服务。系统经过完整调试，可作为初学者学习Flask框架和计算机视觉的参考案例，但实际工作场景应用较少。

这是一个基于Flask+DaisyUI+YOLOv5的鸭胚检测入门项目，适合编程初学者学习参考。项目提供两种检测方式：上传图片/视频文件分析和摄像头实时监测，可识别鸭胚类型。开发环境使用PyCharm，运行环境为Python3.8，通过app.py启动系统。前端采用DaisyUI框架，后端使用Flask搭建，集成了YOLOv5目标检测模型。该项目虽在工作场景中应用较少，但可作为编程入门实践案例，完整源码经调试确保可正常运行。

本项目是基于Flask+DaisyUI+YOLO5的壁画缺陷检测系统，主要用于学习参考。系统提供上传图片/视频检测和摄像头实时监测功能，采用Py3.8开发环境。前端使用DaisyUI框架，后端采用Flask，通过app.py启动项目。项目虽在工作场景中应用有限，但可作为编程入门学习案例，所有源码经过调试确保可运行。访问地址为http://127.0.0.1:5000。

本文介绍了一个基于机器学习的钢琴谱识别系统项目。该项目使用Python 3.8开发，采用Flask作为后端框架和SVM算法实现琴谱识别功能。虽然该系统在实际工作环境中应用有限，但适合作为编程入门学习项目。项目主要功能是通过上传图片进行琴谱识别，已在PyCharm开发环境中完成调试并确保正常运行。文章提供了项目描述、功能说明、技术实现和运行环境等信息，可供初学者参考学习。

【摘要】本项目是基于机器学习的食物卡路里识别系统，采用Python3.8+Flask开发，使用SVM算法实现食物图片的卡路里识别功能。作为编程入门实践项目，系统支持用户上传食物图片进行卡路里分析，已在PyCharm环境下完成调试并确保正常运行。该项目虽非工作场景常见应用，但适合初学者学习机器学习基础开发流程，包含完整源码和运行截图供参考。

这是一个基于Flask+DaisyUI+YOLO5的甲骨文拓片识别系统，适合编程初学者学习。项目提供两种识别方式：上传图片/视频文件分析和摄像头实时监测。开发环境为PyCharm，运行环境Python3.10，使用Flask后端和DaisyUI前端框架。系统可通过app.py启动，运行地址为http://127.0.0.1:5000。该项目虽然工作场景应用较少，但可作为编程入门练习，完整源码经过调试确保正常运行。

这是一个基于BERT模型的文本抄袭检测系统，适合编程入门学习。项目使用Flask作为后端框架，通过PyCharm开发工具在Python3.8环境下实现。主要功能是上传文档进行重复率识别，虽然实际工作场景应用有限，但可作为学校编程教学的参考案例。系统源码经过调试确保能正常运行，并附有项目截图。该项目原为收费代做，现公开分享供初学者学习使用。

本文介绍了一个基于Flask+Bootstrap+ECharts+MySQL8.0的智能摔倒检测报警系统项目。系统功能包括：通过摄像头或视频进行摔倒检测、报警事件管理（未处理/已处理事件）、资源监控（CPU/内存使用率的ECharts可视化）以及配置管理（AI模型、人员信息等）。项目采用PyCharm开发，运行环境为Python3.10，后端使用Flask框架，前端采用Bootstrap5+ECharts5技术。系统经过调试确保正常运行，适合作为编程入门学习项目。

本文介绍了一个基于YOLOv8+PyQt5的麦穗检测计数系统。该项目虽非工作常见应用，但作为编程入门案例具有教学价值。系统支持图片/视频/摄像头输入的麦穗识别与计数，采用PyQt5框架开发，运行环境为Python3.10。项目包含完整源码和运行说明，已通过技术调试确保可用，适合初学者参考学习。主要功能包括：单图检测、批量图片处理、视频分析和实时摄像头识别。

该气象识别系统是基于V2/V3-L模型的学校编程入门项目，主要功能包括数据可视化和上传图片进行气象识别。采用Python3.8开发环境，使用Flask框架作为后端，配合V2/V3-L模型实现气象识别功能。虽然在实际工作场景中较少应用，但适合编程初学者学习参考。项目经过调试确保正常运行，并提供了详细的运行环境配置说明（如PyCharm开发工具），可作为教学案例使用。

基于YOLOv5的人体追踪系统项目分享 摘要：本文分享了一个基于YOLOv5的视觉伺服目标跟踪项目，该项目主要用于学校编程入门教学。系统采用Flask后端框架，使用MOT17数据集进行训练，可实现视频上传和人体追踪识别功能。开发环境为Python3.8+PyCharm，项目经过完整调试确保正常运行。该项目虽然在实际工作环境中应用有限，但非常适合编程初学者学习计算机视觉和深度学习基础知识。

本文分享了一个基于PyQt5和YOLOv8的汽车图像识别系统项目。该项目支持图片/视频文件导入和摄像头实时识别，可显示检测用时、数量、类型、置信度和目标位置等信息。开发环境为PyCharm+Python3.8，采用DaisyUI框架开发，通过main.py启动。该项目虽工作场景应用有限，但适合编程初学者学习参考，系统源码经过调试确保可正常运行。

【项目摘要】这是一款基于PyQt5+YOLOv8的疲劳检测教学系统，专为编程初学者设计。系统支持图片/视频文件导入及实时摄像头检测，可识别并标注疲劳状态。开发环境为PyCharm+Python3.8，采用PyQt5实现可视化界面，通过main.py启动项目。该项目虽非工作场景实用系统，但融合了图像处理、GUI开发等基础技术，适合作为编程入门实践案例。所有代码经过调试确保可运行，并配有完整项目截图供参考学习。

本项目基于YOLOv8+PyQt5实现蜜蜂检测系统，适合编程初学者学习。系统功能包括上传蜜蜂图片、调用YOLOv8算法进行检测并显示检测结果。开发环境为PyCharm+Python3.8，通过gui.py启动项目。该系统虽在工作场景中较少使用，但可作为入门项目帮助理解目标检测和GUI开发技术。项目经过调试确保可正常运行，并提供完整源码供学习参考。

本文介绍了一个基于Flask+DaisyUI+YOLOv8的摔倒检测项目。项目提供图片上传和摄像头拍照两种方式进行摔倒检测，运行环境为Python3.8，使用PyCharm开发。系统架构包含Flask后端、YOLOv8检测模型和DaisyUI前端界面，通过app.py启动。该项目虽非工作常用，但适合编程初学者学习参考，所有代码经过调试确保可正常运行。

摘要：本项目是一个基于Flask+DaisyUI+YOLOv8架构的交通标志识别系统，主要用于学校编程入门教学。系统提供图片上传和摄像头拍照两种方式检测交通标志信息，开发环境为PyCharm+Python3.8。后端采用Flask和YOLOv8，前端使用DaisyUI框架，通过app.py启动项目。项目经过调试确保正常运行，可作为初学者学习参考案例。访问地址：http://127.0.0.1:5000。

本文介绍了一个基于YOLOv8算法的智能井盖监测系统项目。该项目包含完整的开发框架，包括数据集目录、训练脚本、模型权重文件等核心组件，采用YOLOv8+OpenCV+Qt技术栈实现井盖状态的实时识别与分析。系统在PyCharm开发环境下基于Python3.8运行，提供图形化主程序入口，并附有经过调试验证的可执行源码和示例素材。该项目虽非工作场景常用，但适合作为编程入门的学习案例，特别为初学者提供了完整的YOLOv8应用实践参考。

摘要：本项目是一个基于SVM算法的饼干类型识别系统，使用Flask框架开发。系统可通过上传图片实现饼干分类识别，适合编程初学者学习参考。开发环境为Python3.8+PyCharm，包含完整的源码和技术实现方案。该项目源自实际教学需求，虽工作场景应用有限，但可作为机器学习入门实践案例。文中提供了系统运行截图和详细技术说明，确保代码可正常运行。

摘要：本项目是基于CNN的道路状况智能识别系统，通过摄像头自动识别道路状态（空旷/正常/拥堵）。系统采用Flask后端和CNN模型，开发环境为Python3.8+PyCharm。虽然实际工作场景应用有限，但适合作为编程入门项目学习。项目源码经调试确保可运行，并提供完整截图参考。（99字）

这是一个基于Flask+DaisyUI+YOLOv8架构的火灾车辆识别系统，适合编程初学者学习。项目实现了图片检测和摄像头检测火灾烟雾功能，采用Bootstrap框架开发。运行环境为Python3.8，通过app.py启动。系统包含完整源码，经过调试确保正常运行。该项目虽在实际工作中应用较少，但可作为编程入门实践案例，帮助新手掌握Flask框架、YOLO目标检测等基础开发技能。

这是一个基于Flask+DaisyUI+YOLOv8架构的小目标检测教学项目，适合编程初学者学习。项目通过YOLOv8模型实现对卫星图像中10类目标（如飞机、船只、运动场等）的检测，采用DaisyUI框架开发前端界面。系统支持图片上传检测功能，运行环境为Python 3.8，通过app.py启动服务。虽然该技术在工业场景中应用有限，但作为编程入门项目具有教学价值，所有代码经过调试可正常运行。项目地址为本地服务器http://127.0.0.1:5000。

摘要：本项目是基于Flask+DaisyUI+YOLOv8架构的水稻种植智能辅助系统，适用于编程入门学习。系统功能包括上传图片检测水稻叶病状态、选择地区查看天气等。开发环境为PyCharm，运行环境为Python3.8，后端采用Flask和YOLOv8，前端使用DaisyUI框架，通过app1.py启动项目。系统已通过技术调试，确保正常运行，为初学者提供参考。访问地址：http://127.0.0.1:5000。

基于SVM的宠物品种识别系统，适合编程入门学习。项目功能是上传图片识别宠物品种，使用Python3.8+Flask+SVM技术栈开发。虽然实际工作中较少应用，但可作为初学者参考案例，源码经调试确保正常运行，包含PyCharm开发环境配置说明和项目截图。

摘要：本项目是一个基于Flask+YOLOv8+DaisyUI架构的人脸情绪识别系统，专为编程初学者设计。系统支持图片导入并识别人脸表情，使用Python3.10环境开发，后端采用Flask框架，前端使用DaisyUI组件。项目包含完整源码和数据集链接，经调试可正常运行，适合作为编程入门实践案例。项目地址为本地测试环境http://127.0.0.1:5000，数据来源于Kaggle开源数据集。

摘要：本项目是基于Flask和YOLOv11的工人施工视觉识别系统，适用于编程入门学习。系统功能包括上传图片/视频检测安全帽、反光衣及违规行为，支持摄像头实时监测。采用Bootstrap5前端框架，开发环境为PyCharm+Python3.10。项目包含爬虫脚本、模型训练和图片标注工具，通过app.py启动。该系统虽在实际工作中应用有限，但可作为编程初学者的参考案例，所有源码经过调试确保可运行。（149字）

本项目是一个基于YOLO算法和HTML架构的人脸识别系统，适合编程初学者学习参考。系统功能包括图片上传和摄像头拍照两种人脸识别方式，运行环境需配置Py310。项目采用卷积神经网络技术，通过app.py启动，已在PyCharm中调试确保正常运行。虽然在实际工作中应用较少，但可作为编程入门练习项目，帮助理解图像识别和网页开发基础。

摘要：本项目是一个基于YOLOv8+Bootstrap+MySQL的病虫害识别系统，专为编程入门学习者设计。系统功能包括病害图片检测和检测历史查询，采用PyCharm开发环境（Python3.8）和Bootstrap5前端框架。项目提供完整源码，经调试确保可正常运行，通过run.py启动，访问地址为http://localhost:5001/（测试账号：wangwei123456）。该系统虽非工作场景常用项目，但适合初学者学习计算机视觉与Web开发技术整合。

摘要：本项目是基于OpenCV的笔迹识别系统，通过图像处理和轮廓分析技术，实现两幅图像内容相似度的计算。系统可进行边缘提取、连通区域筛选、空间关系判断和区域裁剪，最终采用余弦距离和直方图相似度算法输出结果。开发环境为PyCharm+Python3.10，使用OpenCV和PyQt5技术实现。该项目虽工作场景应用有限，但适合作为编程入门教学案例，现分享供初学者参考学习。

本项目是一个基于Python的人脸识别系统，主要用于学校编程入门教学。系统功能包括人脸采集、图像处理、特征提取与识别，采用Pillow、NumPy和OpenCV等技术实现。开发环境为PyCharm，运行环境为Python3.10。该系统虽然工作场景应用较少，但适合初学者学习生物识别技术基础，源码经过调试确保可正常运行。

摘要：本项目是基于CNN的昆虫AI识别系统，采用Flask框架开发的后端程序，可实现上传图片进行昆虫识别。作为编程入门项目，虽然工作环境中较少使用，但适合初学者学习。系统在Python 3.8环境下通过PyCharm开发，源码经过调试确保正常运行。该项目为有偿代做项目，现公开分享供编程新手参考CNN图像识别技术的实现。（150字）

摘要：本文分享了一个基于CNN的青蛙品种识别系统项目，该项目采用Flask框架和Python3.8开发环境，主要功能为上传图片进行青蛙品种识别。虽然在实际工作场景中应用较少，但适合编程初学者参考学习。项目经过技术调试确保可正常运行，并附有系统源码和运行截图。

本项目是一个基于CNN的爬行动物品种识别系统，使用Python3.8和Flask框架开发。系统功能为上传图片实现爬行动物品种识别，主要面向编程初学者作为入门项目参考。项目已在PyCharm环境下完成调试，包含完整源码，适合学习CNN图像识别和Flask后端开发。

本项目是基于EAR算法的疲劳检测系统，采用Python3.8和Flask框架开发，通过摄像头实时监测用户疲劳状态。作为编程入门练习项目，系统已在PyCharm环境下完成调试，适合初学者参考学习。项目包含完整源码和运行说明，虽然工作场景应用有限，但可作为计算机视觉和Web开发的入门实践案例。

这是一个基于机器学习的蝾螈检测系统项目，主要用于图像识别蝾螈品种。项目采用Flask框架和SVM算法开发，运行环境为Python3.8，开发工具为PyCharm。该项目虽在实际工作中应用较少，但常被用作编程入门练习，适合初学者参考学习。系统源码经过调试确保可正常运行，并附有项目截图说明。

这是一个基于Flask+SQLite的水稻图片识别系统，适合编程入门学习。系统功能包括：水稻病虫害图片识别、病虫害百科查询、识别历史记录查看以及账户管理（修改资料、退出登录）。开发环境使用PyCharm，运行环境为Python3.10。项目采用Flask框架后端和SQLite3数据库，通过manage.py启动项目。系统已调试确保正常运行，提供测试账号wagnwei123456，访问地址为http://127.0.0.1:5000/。该项目虽工作场景使用较少，但可作为编程学习参考案例。

本项目是基于卷积神经网络的手写数字识别系统，使用MNIST数据集实现0-9数字识别。开发环境为Python3.10+Pycharm，采用PyTorch框架，依赖torchvision、matplotlib和numpy等库。该项目虽然工作场景应用有限，但适合编程初学者学习神经网络基础。系统包含绘图识别功能（draw_and_recognize.py），所有代码经过调试确保可运行。作为入门级AI项目，它完整展示了从数据处理到模型训练的CNN实现流程。