車輛跟蹤及測距

• 該項目一個基于深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)跟蹤算法的項目，主要用于實現(xiàn)視頻中的目標(biāo)檢測和跟蹤。
• 該項目使用了 YOLOv5目標(biāo)檢測算法和 DeepSORT
  目標(biāo)跟蹤算法，以及一些輔助工具和庫，可以幫助用戶快速地在本地或者云端上實現(xiàn)視頻目標(biāo)檢測和跟蹤！

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yolov5 deepsort 行人/車輛（檢測 +計數(shù)+跟蹤+測距+測速）

• 實現(xiàn)了局域的出/入 分別計數(shù)。
• 顯示檢測類別，ID數(shù)量。
• 默認(rèn)是 南/北 方向檢測，若要檢測不同位置和方向，需要加以修改
• 可在 count_car/traffic.py 點擊運行
• 默認(rèn)檢測類別：行人、自行車、小汽車、摩托車、公交車、卡車、船。
• 檢測類別可在 objdetector.py 文件修改。

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車道線識別

• 本文主要講述項目集成：從車道線識別、測距、到追蹤，集各種流行模型于一體！
• 不講原理，直接上干貨！
• 把下文環(huán)境配置學(xué)會，受益終生！
• 各大項目皆適用

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語義分割

• MMsegmentation是一個基于PyTorch的圖像分割工具庫，
• 它提供了多種分割算法的實現(xiàn)，包括語義分割、實例分割、輪廓分割等。
• MMsegmentation的目標(biāo)是提供一個易于使用、高效、靈活且可擴(kuò)展的平臺，以便開發(fā)者可以輕松地使用最先進(jìn)的分割算法進(jìn)行研究和開發(fā)

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• 語義分割實戰(zhàn)項目（從原理到代碼環(huán)境配置）_語義分割實戰(zhàn) csdn-CSDN博客

姿態(tài)識別

人

• 體姿態(tài)估計是計算機視覺中的一項重要任務(wù)
• 具有各種應(yīng)用，例如動作識別、人機交互和監(jiān)控。
• 近年來，基于深度學(xué)習(xí)的方法在人體姿態(tài)估計方面取得了顯著的性能。
• 其中最流行的深度學(xué)習(xí)方法之一是YOLOv7姿態(tài)估計模型。

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圖像分類

在本教程中，您將學(xué)習(xí)如何使用遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以進(jìn)行圖像分類。您可以在 cs231n 上閱讀有關(guān)遷移學(xué)習(xí)的更多信息。
本文主要目的是教會你如何自己搭建分類模型，耐心看完，相信會有很大收獲。廢話不多說，直切主題…
首先們要知道深度學(xué)習(xí)大都包含了下面幾個方面：

• 加載（處理）數(shù)據(jù)
• 網(wǎng)絡(luò)搭建
• 損失函數(shù)（模型優(yōu)化）
• 模型訓(xùn)練和保存

把握好這些主要內(nèi)容和流程，基本上對分類模型就大致有了個概念。
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交通標(biāo)志識別

本

1. 項目是一個基于 OpenCV 的交通標(biāo)志檢測和分類系統(tǒng)
2. 可以在視頻中實時檢測和分類交通標(biāo)志。檢測階段使用圖像處理技術(shù)，
3. 在每個視頻幀上創(chuàng)建輪廓并找出其中的所有橢圓或圓形。它們被標(biāo)記為交通標(biāo)志的候選項。

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表情識別、人臉識別

• 面部情緒識別（FER）是指根據(jù)面部表情識別和分類人類情緒的過程。
• 通過分析面部特征和模式，機器可以對一個人的情緒狀態(tài)作出有根據(jù)的推斷。
• 這個面部識別的子領(lǐng)域高度跨學(xué)科，涉及計算機視覺、機器學(xué)習(xí)和心理學(xué)等領(lǐng)域的知識。

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車牌識別

• 用python3+opencv3做的中國車牌識別
• 包括算法和客戶端界面，只有2個文件，一個是界面代碼，一個是算法代碼
• 點擊即可出結(jié)果，方便易用！

大致的UI界面如下，點擊輸入圖片，右側(cè)即可出現(xiàn)結(jié)果！

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車牌識別技術(shù)的應(yīng)用與前景展望_車牌識別未來展望-CSDN博客

停車位檢測

基于深度學(xué)習(xí)的魚眼圖像中的停車點檢測和分類是為二維物體檢測而開發(fā)的。我們的工作增強了預(yù)測關(guān)鍵點和方框的能力。這在許多場景中很有用，因為對象不能用右上的矩形“緊密”表示。
一個這樣的例子，道路上的任何標(biāo)記，由于透視效果，在現(xiàn)實世界中的對象矩形不會在圖像中保持矩形，所以關(guān)鍵點檢測顯得格外重要。魚眼圖像還呈現(xiàn)了觀察到這種現(xiàn)象的另一種場景，由于魚眼寬廣的視角，可以撲捉更多畫像。

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圖像去霧去雨與目標(biāo)檢測

針對不同的天氣則采取不同的圖像前處理方法來提升圖像質(zhì)量。
霧天天氣 時，針對當(dāng)下求解的透射率會導(dǎo)致去霧結(jié)果出現(xiàn)光暈、偽影現(xiàn)象，本文采用加權(quán)最小二乘法細(xì)化透射率透。
針對四叉樹法得到的大氣光值不精確的問題，改進(jìn)四叉樹法來解決上述問題。將上述得到的透射率和大氣光值代入大氣散射模型完成去霧處理；
在圖像處理后加入目標(biāo)檢測，提高了目標(biāo)檢測精度以及目標(biāo)數(shù)量。
下圖展現(xiàn)了霧天處理后的結(jié)果
圖第一列為霧霾圖像，第二列為沒有加入圖像處理的目標(biāo)檢測結(jié)果圖，第三列為去霧后的目標(biāo)檢測結(jié)果圖

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