实例效果如下： 功能概述 我的初衷是在 Unity 中使用摄像头画面实时捕捉，并通过 OpenCV 进行图像识别。当识别到匹配的图像时，会将匹配的视觉效果叠加在摄像头画面上。我们还会使用一个计时器来控制叠加效果的显示时间，以确保用户有足够的时间查看匹配结果。 主要功能与流程 摄像头捕捉：通过 Unity 的 WebCamTexture 获取摄像头画面，并将其显示在 RawImage 上。 图像识别：利...

类系统。本系统采用Python作为主要编程语言，通过收集了5种常见的垃圾数据集（‘塑料’, ‘玻璃’, ‘纸张’, ‘纸板’, ‘金属’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对图像数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。 随着环境问题日益严重，垃圾分类成为解决废物...

操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述 在二值图像中使用标准 Hough 变换查找直线。 该函数实现了用于直线检测的标准 Hough 变换或标准多尺度 Hough 变换算法。详见 http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hough.htm 对 Houg...

一、介绍 动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言，并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集4种常见的动物图像数据集（猫、狗、鸡、马）然后进行模型训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张动物图片，识别其名称。 在本项目中，旨在通过人工智能技术实现常见动物的自动识别...

提示视觉分割 4 模型 5 数据 5.1 数据引擎 5.2 SA-V数据集 6 零样本实验 6.1 视频任务 6.1.1 提示视频分割 6.1.2 半监督视频对象分割 6.1.3 公平性评估 6.2 图像任务 7 与半监督VOS的最新技术的比较 8 数据和模型消融 8.1 数据消融 8.2 模型架构消融 8.2.1 容量消融 8.2.2 相对位置编码 8.2.3 记忆架构消融 9 结论 10 致谢 附...

文章目录 1. 单相机视频图像采集2. 多相机视频图像采集3. 设置相机曝光时间4. 实时图像显示5. 图像采集与保存 1. 单相机视频图像采集   使用HalconDotNet进行单相机视频图像采集的基本步骤包括初始化相机、设置采集参数、开始采集、处理图像以及停止采集。 using HalconDotNet; public void SingleCameraCapture(){ HFramegr...

中集成CoreML模型 3. 应用场景4. 总结 1. 背景介绍 随着人工智能（AI）和增强现实（AR）技术的飞速发展，越来越多的开发者开始探索如何将两者结合，以实现更加智能的场景感知和交互体验。通过图像场景识别，应用程序可以实时分析用户周围的环境，提供相关的增强信息。本文将带领大家从理论到实战，探讨如何使用CoreML集成深度学习模型进行图像场景识别，并在增强现实应用中显示识别结果。 图像场景识别是...

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中） 图像形式的DND数据集（.png格式）下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！ 文章目录 前言 DnD数据集介绍 matlab将.mat转成.png 尝试制作Ground-tru...

特征工程的区别1.2.2 模型复杂度与计算能力的对比 1.3 深度学习的关键技术1.3.1 人工神经网络（ANN）1.3.2 卷积神经网络（CNN）1.3.3 循环神经网络（RNN） 二、深度学习在图像识别中的应用2.1 图像识别的基本流程2.1.1 数据准备与预处理2.1.2 特征提取与模型训练 2.2 经典的图像识别模型2.2.1 卷积神经网络（CNN）2.2.2 深度残差网络（ResNet） ...

FPGA实现          `timescale 1ns / 1ps//// Company: // Engineer: // // Create Date: 2024/08/29 19:10:23// Design Name: // Module Name: image_line_buffer// Project Name: // Target Devices: // Tool Vers...