1.JavaCV的视觉视觉摄像头实战之八：人脸检测
2.openmv是什么
3.深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
4.超详细！手把手教你使用YOLOX进行物体检测（附数据集）
5.SIFT算法原理与源码分析
6.一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码
JavaCV的检测检测摄像头实战之八：人脸检测
欢迎探索我的GitHub页面，这里集合了我一系列原创文章和配套源码，系统涵盖了从基础到进阶的源码JavaCV摄像头实战教程。在本文中，代码我们将深入探讨人脸检测技术的视觉视觉红包池红包源码实际应用。
人脸检测作为计算机视觉领域的检测检测重要分支，对于许多应用程序至关重要，系统例如人脸识别、源码安防监控等。代码在JavaCV框架中，视觉视觉实现这一功能需要调用一些核心库函数和算法。检测检测本文将通过一个具体实例——人脸检测服务接口DetectService和主程序PreviewCameraWithDetect的系统实现，展示如何将理论知识转化为代码实践。源码
首先，代码我们设计并实现了一个名为DetectService的服务接口，该接口定义了一系列与人脸检测相关的功能，例如初始化人脸检测器、检测图像中的人脸等。通过这个接口，我们可以轻松地在不同的应用场景中调用人脸检测功能。
接下来，让我们关注到主程序PreviewCameraWithDetect。这个程序的主要目标是在实时摄像头流中实时检测并显示人脸。程序首先启动摄像头捕获，然后通过调用DetectService接口中的方法，对每一帧图像进行人脸检测。当检测到人脸时，程序会在图像上标记出来，并显示在屏幕上，提供直观的视觉反馈。
为了实现这一功能，我们需要借助JavaCV库中提供的各种图像处理和算法工具。通过精心设计的算法流程，我们可以确保人脸检测的准确性和实时性。此外，程序还支持自定义参数调整，以适应不同的摄像头环境和光照条件，提高检测效果。vrsv指标源码
总的来说，本文通过实战案例展示了JavaCV在人脸检测应用中的强大能力。从理论到实践，从接口设计到主程序实现，每一步都充满了挑战与收获。希望本文能激发更多开发者对计算机视觉领域的兴趣，并在实际项目中发挥重要作用。
在学习和探索计算机视觉技术的路上，你并不孤单。我将持续分享更多原创内容和实践案例，与你一同成长。关注我的知乎账号——程序员欣宸，与我一起在技术的海洋中遨游吧！
openmv是什么
OpenMV是一种基于MicroPython的嵌入式视觉开发平台。 接下来详细解释OpenMV的概念和应用： 一、OpenMV的基本定义 OpenMV是一个开放源代码的嵌入式视觉开发平台，它允许开发者利用MicroPython语言进行编程，以实现对摄像头的控制和处理图像数据的功能。OpenMV提供了一个灵活的框架，让开发者能够便捷地在嵌入式系统中实现计算机视觉相关的应用。由于MicroPython的简单性和Python语言的广泛使用，OpenMV大大降低了嵌入式视觉开发的门槛。 二、OpenMV的应用领域 OpenMV广泛应用于各种需要实时图像处理和机器视觉的应用场景。例如，它可以用于自动化检测、机器人导航、目标跟踪、手势识别等。开发者可以通过编写脚本，利用OpenMV的功能实现对摄像头的控制，进行图像采集、处理和分析等操作。此外，OpenMV还支持与多种传感器和执行器进行连接，从而构建更为复杂的智能系统。 三、OpenMV的白菜魔盒源码特点与优势 1. MicroPython编程环境：OpenMV采用MicroPython语言进行编程，语言简单易学，适合初学者快速上手。同时，MicroPython代码的运行效率高，能够满足实时性要求较高的应用场景。 2. 丰富的库和API支持：OpenMV提供了丰富的库和API，支持各种图像处理和计算机视觉算法的实现。开发者可以利用这些库和API快速开发出功能强大的视觉应用。 3. 开源和定制化：作为一个开源项目，OpenMV允许开发者根据自己的需求进行定制和二次开发。开发者可以通过社区分享自己的经验和代码，从而实现更广泛的交流和合作。同时，由于源代码开放，开发者可以更好地理解和优化自己的应用。 总的来说，OpenMV是一个强大的嵌入式视觉开发平台，它结合了MicroPython的简单性和灵活性，使得开发者能够便捷地实现各种计算机视觉应用。无论是在工业自动化、智能家居还是智能安防等领域，OpenMV都展现出了广阔的应用前景。深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法 YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。相较于RCNN系列，YOLO直接处理整个图像，预测每个位置的边界框和类别概率，速度极快，每秒可处理帧。以下是YOLO算法的主要特点和工作流程概述： 1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，并以3X3网格为例，每个单元格对应一个8维标签，表示网格中是否存在对象、对象类别以及边界框的相对坐标。 2. 边界框编码：YOLO预测的边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的相对坐标，以及边界框与网格尺寸的寻源码网址比例来表示。 3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。 4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。 5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。 如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的示例。通过实验和调整，你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。超详细！手把手教你使用YOLOX进行物体检测（附数据集）
手把手教你使用YOLOX进行物体检测详解
YOLOX是一个由旷视开源的高效物体检测器，它在年实现了对YOLO系列的超越，不仅在AP上优于YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5，而且在推理速度上具有竞争力。YOLOX-L版本在COCO上以.9 FPS的速度达到了.0%的AP，相较于YOLOv5-L有1.8%的提升，并支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino等多种部署方式。本文将逐步指导你进行物体检测的配置与实践。1. 安装与环境配置
从GitHub下载YOLOX源码至D盘根目录，用PyCharm打开。
安装Python依赖，包括YOLOX和APEX等。
确认安装成功，如出现环境问题，可参考相关博客。
验证环境，沁阳源码开发通过下载预训练模型并执行验证命令。
2. 制作数据集
使用VOC数据集，通过Labelme标注并转换为VOC格式。可参考特定博客解决环境问题。3. 修改配置文件
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调整YOLOX_voc_s.py中的类别数和数据集目录。
修改类别名称和测试路径，确保文件路径正确。
4. 训练与测试
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推荐命令行方式训练，配置参数并执行命令。
测试阶段，修改__init__.py和demo.py，适用于单张和批量预测。
5. 保存测试结果与常见错误处理
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添加保存测试结果的功能，解决DataLoader worker异常退出问题。
处理CUDNN error，调整相关命令参数。
阅读完整教程，你将能够顺利地在YOLOX上进行物体检测，并解决可能遇到的问题。想了解更多3D视觉技术，欢迎加入3D视觉开发者社区进行交流和学习。SIFT算法原理与源码分析
SIFT算法的精密解析：关键步骤与核心原理
1. 准备阶段：特征提取与描述符生成 在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的pysift库，通过一系列精细步骤，我们从灰度图像中提取出关键点，并生成稳定的描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配性。 2. 高斯金字塔构建计算基础图像的高斯模糊，sigma值选择1.6，先放大2倍，确保模糊程度适中。
通过连续应用高斯滤波，构建高斯金字塔，每层图像由模糊和下采样组合而成，每组octave包含5张图像，从底层开始，逐渐减小尺度。
3. 极值点检测与极值点定位在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用邻域定义，选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。
使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。
4. 特征描述与方向计算从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。
通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分x格子并加权叠加，生成维的SIFT特征描述符。
5. 精度校验与匹配处理利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。
执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography，实现3D视角变化适应。
在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。
SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码
本文旨在帮助读者掌握使用YOLO和OpenCV进行图像及视频流目标检测的方法，通过详细解释和附带源码，让学习过程更加直观易懂。
在计算机视觉领域，目标检测因其广泛应用，如人脸识别和行人检测，备受关注。YOLO（You Only Look Once）算法，由一位幽默的作者提出，发展到现在的V3版本，是其中的佼佼者。YOLO作为单级检测器的代表，通过一次扫描就能完成对象位置和类别的预测，显著提高了检测速度，尽管在精度上可能不如两阶段检测器如R-CNN系列（如Faster R-CNN），但速度优势明显，如YOLOv3在GPU上可达 FPS甚至更高。
项目结构清晰，包括四个文件夹和两个Python脚本，分别用于处理图像和视频。通过yolo.py脚本，我们可以将YOLO应用于图像对象检测。首先，确保安装了OpenCV 3.4.2+版本，然后导入所需的库并解析命令行参数。脚本中，通过YOLO的权重和配置文件加载模型，接着对输入图像进行预处理，利用YOLO层输出筛选和非最大值抑制（NMS）技术，最后在图像上显示检测结果。
尽管YOLO在大多数情况下都能准确检测出物体，但也会遇到一些挑战，如图像中物体的模糊、遮挡或类似物体的混淆。通过实际的检测示例，可以看到YOLO在复杂场景中的表现。了解这些局限性有助于我们更好地理解和使用YOLO进行目标检测。
要开始实践，只需按照教程操作，通过终端执行相关命令，即可体验YOLO的图像检测功能。对于更深入的学习和更多技术分享，可以关注阿里云云栖社区的知乎机构号获取更多内容。
开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集
大家好，我是专注于AI、AIGC、Python和计算机视觉分享的阿旭。感谢大家的支持，不要忘了点赞关注哦！ 下面是往期的一些经典项目推荐：人脸考勤系统Python源码+UI界面
车牌识别停车场系统含Python源码和PyqtUI
手势识别系统Python+PyqtUI+原理详解
基于YOLOv8的行人跌倒检测Python源码+Pyqt5界面+训练代码
钢材表面缺陷检测Python+Pyqt5界面+训练代码
种犬类检测与识别系统Python+Pyqt5+数据集
正文开始： 本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先，我们需要一个精确的车牌检测模型，通过yolov8训练，数据集使用了CCPD，一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练，以及评估结果。模型训练后，定位精度达到了0.，这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。 接下来，我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域，即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。 想要亲自尝试的朋友，可以访问开源车牌检测与识别项目，获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助！捋一捋Swin Transformer
Swin Transformer是ICCV 的最佳论文，它证明了Transformer在视觉领域的通用性，特别体现在Swin-T模型上。其结构区别于ViT，采用4x4的初始切分和Window Attention，允许获取多尺度信息，适用于目标检测和语义分割。下面，我们通过源码解析Swin Transformer的工作原理。
首先，Swin Transformer的架构包括PatchEmbed层，将图像切割成小patch，之后通过多个BasicLayer处理，每个BasicLayer由Swin Transformer Block和Patch Merging组成。与ViT不同，Swin-T的PatchEmbed使用4x4切分并逐渐增大patch尺寸，以实现多尺度变化。BasicLayer中的核心模块Swin Transformer Block包含两个Window Attention，一个在窗口内操作，另一个解决窗口间信息交流问题。
Window Attention通过将输入分割成小窗口，降低计算复杂度，但通过shift操作引入了窗口之间的信息交互。Shifted Window Attention通过调整窗口位置并使用掩码来控制注意力，使得并行计算更高效。此外，Window Attention还包括了相对位置编码，增强对局部上下文的理解。
Patch Merging则模仿CNN，通过合并小patch以提取不同分辨率的特征，有助于多尺度特征的提取。在实验中，Swin Transformer在图像分类、目标检测和语义分割等多个领域展现了出色性能，尽管面临如Convnext的竞争，但它在视觉领域的创新性和多模态潜力仍值得关注。
MMDet——Deformable DETR源码解读
Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构 Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限，如今已经成为业界标准。 核心改进在于对Attention机制的重塑，Deformable DETR基于Resnet提取的特征，融入了多尺度特征图和位置编码，生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，每个组件都发挥关键作用：Backbone：Resnet-作为基础，提取来自第一到第三阶段的特征，第一阶段特征被冻结，使用Group Normalization。
Neck：将输入通道[, , ]映射到通道，利用ChannelMapper，生成4个输出特征图。
Bbox Head：采用DeformableDETRHead类型的结构，负责目标检测的最终预测。
Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式：参考点（Reference Points）作为关键元素，预先计算并固定，offsets由query通过线性层生成，Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上，输入特征图通过位置选择，结合参考点和offset，实现精确特征提取。最后，Attention权重与Value的乘积经过Linear层，得出最终输出。 在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。 简化后的代码，突出了关键部分的处理逻辑，如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention，输入特征map经过处理后，参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节，都展现出模型灵活且精准的检测能力。 Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率，为目标检测任务提供了全新的解决方案，展现出了其在实际应用中的优越性。