-------Start在开始以下操作之前需要安装Anaconda，并在Anaconda中配置pytorch深度学习环境. 完成以上配置之后再进行接下来的操作。---------官方YOLOV5代码
---------地铁异物检测数据集
1. 下载代码，数据集，预训练权重1.1 代码下载文件解压1.2 数据集下载下载以下2个文件，并解压。xml为数据的标签文件，共8929个文件，至于xml文件中的
机器学习的研究使我们进入了研究各种模式和行为的过程。它使我们能够构建可以研究封闭环境的模型。预测能力通常遵循模型训练过程。这是我们在训练模型时需要经常问的一个重要问题。还有另一个问题需要回答——多少数据足以帮助模型理解分布，以便我们有一个好的表示？本章将针对这些重要问题给出示例和概念。我们正在讨论计算机视觉中的异常检测。我们有一个学习数据分布的机器学习模型，并最终可用于对未知数据集进行预测。学习过
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2024-04-24 14:51:00
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矿山皮带异物检测系统通过YOLOv7+RNN 深度学习算法，矿山皮带异物检测系统够快速准确地识别皮带上铁棍、铁锹、木板、编织袋、锚杆、钻杆、煤矸石等异物，当系统检测
煤矿皮带异物检测系统通过利用现场已有的摄像头监测皮带区域，煤矿皮带异物检测系统对皮带跑偏，皮带堆煤，皮带异物等情况进行实时视频分析，获取分析结果，并将结果传送给控制系统。煤矿皮带异物检测系统根据推送情况，来决定接下来是否要远程启停皮带，将相关异物，皮带跑偏等现象进行纠正。
原创
2024-08-03 22:20:48
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主题 本章我们要学习的是运动物体的跟踪，现代图像处理中经典的几种跟踪方法主要是：meanshift（均值漂移），Camshift（meanshift的优化版本），KCF，光流法等。 我们本章主要介绍的是前两种，meanshift（均值漂移）以及Camshift（meanshift的优化版本）均值漂移 首先我们需要了解什么是均值漂移，该算法是一种寻找概率函数离散样本的最大密度区域
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2024-04-29 20:57:17
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一、焊点检测需求的由来在锂电池生产线上，电芯被分为软包与硬包两种。其中软包的电芯最常见。大家使用的数码设备如大部分品牌的手机、平板、手环等产品许多都是软包电芯，如下图：这种电芯的特点是其包装是材质是“软的”，另外其供电电极是引出来的排线。下图是硬包装的电芯，大家可以看到其包装材料是“硬质”材料，并且电极使用触点方式。如果电子设备的电芯是不可拆卸的，那么一般会使用软包装电芯，因为这种电芯形装尺寸厚度
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2024-09-01 22:19:47
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chooseImage() {
const that = this;
Taro.chooseImage({
sizeType: ["original", "compressed"], // 可以指定是原图还是压缩图，默认二者都有
sourceType: ["album", "camera"], // 可以指定来源是相册还是相机，默认二者都有
随着深度学习和计算机视觉技术的发展，皮带异物识别AI摄像头成为保障生产线安全的重要设备，通过自动化监测和实时警报，显著降低安全事故发生率，提升生产效率。未来，该技术将在智能生产和设备维护中发挥更大作用。
矿山皮带异物检测告警系统集成了AI算法和机器视觉技术，矿山皮带异物检测告警系统能够实时不间断地监测皮带输送机的运行状态，
在智慧港口的背景下，传统的已知异物检测方法亟需升级，以应对物料的多样性和夹杂物的不可预知性。通过引入未知异物检测技术，利用颜色、纹理和局部标准差等特征进行异常检测，港口不仅能够提升安全性，减少经济损失，还能实现高效的无人化巡检，开创智能化管理新局面。
## Python实现使用连通分量检测包装食品中的异物
包装食品是我们日常生活中必不可少的一部分，但是有时候我们会发现包装食品中可能会出现一些异物，比如小虫子、异物等。这些异物可能会对我们的健康造成潜在的威胁。因此，我们需要一种快速、准确检测包装食品中的异物的方法。
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现使用连通分量检测包装食品中的异物。我们将使用OpenCV库来处理图像，并使用连通分量
原创
2024-01-20 10:15:51
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本项目方案探讨了港口皮带运输中的异物检测问题，结合AI视觉识别和边缘计算技术，构建一套全覆盖、高精度的智能检测系统，通过实时数据采集与分析，减少安全隐患和停机损失，推动港口高效安全运营。
在之前的博客中，我们为了理解广义线性模型引入了指数族分布，不过我们并没有理解指数族分布是怎么来的。这篇博客我们就来简单介绍指数族分布的推导与应用。
在之前的博客中，我们为了理解广义线性模型引入了指数族分布，不过我们并没有理解指数族分布是怎么来的。这篇博客我们就来简单介绍指数族分布的推导与应用。 为什么需要指数族分布机器学习经常要做这样一件事：给
关于去餐厅用餐吃出异物的报道，相信大家都见过不少。有些情况，确实是商家没有做到位。但是也不排除有个别人想吃“霸王餐”的情况。下面，我们就先来看几个案例： 案例1李大妈家住内蒙，来杭州看望女儿。一天，女儿去上班，李大妈闲着无事，自己想着去逛街，临近中午，走到一条美食街，看到一家面馆好像不错，便走了进去。 李大妈点了一份牛肉刀削面，并支付了餐费10元。在食用过程中，李大妈发现牛肉刀
原创
2023-04-14 13:55:47
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opencv
原创
2022-11-13 01:29:22
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前言今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子学习一下如何使用Pillow来切割图片。使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线：其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道
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2023-10-08 23:26:09
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目录一、软件安装二、pip安装openvc-python三、配置Pycharm，安装
原创
2022-07-28 14:06:42
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# Python识别
Python是一种高级编程语言，被广泛应用于数据分析、人工智能、网络编程等领域。但是，有时我们需要识别Python代码中的特定元素，比如函数、变量、模块等。本文将介绍如何使用Python来实现代码识别，并通过代码示例和图表来展示。
## 什么是代码识别？
代码识别是指通过程序自动检测和识别代码中的特定元素，比如函数、变量、注释等。代码识别可以帮助我们更好地理解和分析代码
原创
2024-03-07 05:44:50
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文章目录加载图像确定搜索圈的半径范围初步尝试查找圆形提高检测灵敏度在图像上绘制圆圈使用第二种方法（两阶段）寻找圆圈为什么有些圈子仍然被错过？在图像中找到“明亮”的圆圈绘制不同颜色的“明亮”圆圈降低'EdgeThreshold'的值一起绘制“黑暗”和“明亮”圆圈完整代码github 加载图像该示例使用带有各种颜色的圆形塑料片的图像。如图1所示。rgb = imread('DetectCircles
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2024-08-11 21:34:16
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pyAudioKits是基于librosa和其他库的强大Python音频工作流支持。API速查手册通过pip安装：pip install pyAudioKits本项目的GitHub地址，如果这个项目帮助到了你，请为它点上一颗star，谢谢你的支持！如果你在使用过程中有任何问题，请在评论区留言或在GitHub上提issue，我将持续对该项目进行维护。本节介绍一个使用pyAudioKits读取并提取音
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2024-04-17 07:52:26
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