登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
说明热度图的绘制有很多的方式现在我们采用plotly.js来绘制。绘制新建一个页面，并引用plotly.js文件，添加div容器。<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8">
一、项目背景与意义学生课堂专注力是影响学习效果的关键因素之一。然而，传统的课堂专注力评估方法主要依赖于教师的主观观察和经验判断，这种方法既耗时又难以准确量化。随着深度学习技术的快速发展，尤其是目标检测算法YOLOv5的广泛应用，为学生课堂专注力检测提供了新的解决方案。本项目旨在利用YOLOv5算法构建一套高效、准确的学生课堂专注力检测系统，为教师提供客观、量化的学生专注力评估数据，从而优化教学策略
一、项目背景与意义在图像处理与计算机视觉领域，图像质量对于后续的分析和识别至关重要。然而，由于实际拍摄环境的限制，如光照不足等因素，常常导致图像质量下降，细节模糊，从而影响图像的使用效果。因此，研究和发展微光图像增强算法，对于提升图像质量、改善视觉效果具有重要意义。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV库，开发一套高效、准确的微光图像增强系统。二、项目目标。
一、项目背景与意义在图像处理领域，雾霾天气常常导致图像质量下降，影响图像的清晰度和细节表现。为了改善这种情况，去雾技术应运而生。多尺度Retinex（MSR）算法作为一种有效的图像去雾方法，因其简单高效、效果显著而备受关注。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV库，实现基于多尺度Retinex的去雾算法，以提高图像在雾霾天气下的清晰度和视觉效果。二、项目目标深入理解多尺度Retinex
一、项目背景与目标在文物保护、刑侦调查或日常办公中，经常会遇到碎纸片需要拼接复原的情况。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV图像处理库，开发一个能够自动拼接复原碎纸片的系统，以提高拼接的准确性和效率。二、技术选型与特点Python：作为一种高级编程语言，Python语法简洁明了，易于上手，且拥有丰富的第三方库支持，非常适合进行图像处理等复杂任务的开发。
一、项目背景随着二维码的广泛应用，从图像中快速准确地检测二维码位置成为了实际需求。Python作为一种流行的编程语言，结合OpenCV库，能够方便地进行图像处理和分析。本项目旨在利用Python 3.9和OpenCV 4.5实现图像中二维码位置的检测。二、技术选型Python 3.9：作为一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，Python 3.9提供了丰富的库和工具，支持各种复杂算
一、项目背景与意义在公共安全、交通监控和城市规划等领域，行人密度计数是一个至关重要的任务。随着城市化进程的加速和人群活动的增多，准确、快速地统计行人数量成为了一个迫切的需求。本项目利用Python和OpenCV等先进技术，开发了一套行人密度计数检测系统，旨在实现高效、准确的行人密度统计，为相关领域提供有力的技术支持。二、项目目标构建行人检测模型：通过深度学习算法，构建一个能够准确检测图像或视频中行
一、项目背景随着物流、仓储、零售等行业对条形码识别的需求日益增加，快速、准确地识别条形码成为了一个重要的技术需求。CODE128条形码作为一种常用的条形码格式，具有编码密度高、可编码字符广等优点，因此广泛应用于各个领域。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV图像处理库，开发一个能够识别CODE128条形码的系统。二、技术选型与特点Python：Python是一种高级编程语言，具有语法简
一、项目背景随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。入侵检测系统（IDS）作为网络安全的重要组成部分，旨在实时监控网络传输，及时发现并应对潜在的安全威胁。然而，传统的入侵检测系统往往依赖于固定的规则和模式匹配，难以应对日益复杂的网络攻击。为了提高入侵检测的准确性和效率，本项目采用深度学习技术，特别是基于YOLOv5的目标检测算法，开发了一个新型的入侵检测系统。二、项目目标本项目的核心目标是开
一、项目背景图像融合技术是一种将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。本项目旨在通过Python编程语言和OpenCV库，实现简单的图像融合操作。二、技术实现本项目将利用Python语言和OpenCV库来实现图
一、项目背景与意义随着道路交通安全的日益重要，司机疲劳驾驶成为了导致交通事故频发的重要因素之一。因此，开发一种有效的司机疲劳监测系统对于提高道路安全具有重要意义。本项目旨在利用Python编程语言、OpenCV计算机视觉库以及dlib机器学习库，实现一个基于人脸识别的疲劳监测系统，并在检测到司机打瞌睡时发出报警提示。二、技术选型与特点Python：Python作为高级编程语言，易于学习和使用，拥有
一、项目背景在日常办公场景中，我们经常需要处理各种纸质文档，并将它们转化为电子格式以便于存储、传输和处理。然而，由于拍摄角度、文档放置位置等因素，拍摄的文档图像往往存在透视畸变，导致文档边缘不再是规则的矩形。因此，我们需要一个自动化的工具来检测和矫正这些透视畸变的文档图像，使它们恢复为规则的矩形形状。二、技术栈本项目主要使用Python编程语言和OpenCV库来实现文档图像的矩形检测和矫正。Pyt
一、项目背景在智能监控、自动驾驶、机器人导航等众多领域，目标检测和距离测量是两个至关重要的任务。传统的目标检测方法往往依赖于手工设计的特征和复杂的分类器，而距离测量则可能依赖于物理测量工具或单目视觉估计，这些方法的准确性和效率都存在一定的局限性。近年来，深度学习技术的飞速发展，尤其是卷积神经网络（CNN）和YOLO系列目标检测算法的提出，为这两个问题提供了新的解决方案。本项目旨在利用YOLOv5算
一、项目背景与意义随着计算机视觉技术的快速发展，物体检测与距离测量在工业自动化、智能监控、无人驾驶等领域发挥着越来越重要的作用。本项目旨在利用Python和OpenCV库，结合网络摄像头或Pi摄像头，实现物体的自动检测以及到摄像头距离的测量，为相关应用提供准确的数据支持。二、技术原理物体检测：利用OpenCV的Haar Cascade分类器或深度学习模型（如YOLO、SSD等）对图像中的物体进行检
一、项目背景与意义指纹识别技术作为生物识别技术的一种，以其独特性和稳定性在身份认证、安全监控、犯罪侦查等领域发挥着重要作用。随着技术的不断进步，指纹识别系统的准确性和效率也在不断提高。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV库，实现对指纹图像的特征提取和描述，为指纹识别系统提供准确、可靠的指纹信息[1][2][4]。二、技术实现图像预处理：读取指纹图像，使用OpenCV的cv2.imre
一、项目背景与目标随着城市交通的日益拥堵和交通管理的复杂性增加，对道路车辆的测速和分类计数显得尤为重要。本项目旨在利用DeepSORT和YOLOv5两种先进的深度学习技术，构建一个能够实时监测道路车辆速度并进行分类计数的系统，以提升交通管理的效率和安全性。二、技术选型与特点YOLOv5：作为目标检测领域的杰出代表，YOLOv5以其高效和准确的特点备受推崇。本项目将采用YOLOv5算法来快速准确地检
一、项目背景与意义随着视频监控技术的普及和智能化需求的增长，异常行为检测成为公共安全、智能监控等领域的关键技术之一。异常行为检测旨在通过分析监控视频中的目标运动模式，自动识别和报警潜在的异常或危险行为。本项目旨在利用Python和OpenCV库，开发一个基于视频分析的异常行为检测系统，以提高监控系统的智能化水平和响应速度。二、技术框架与工具Python：Python作为一种功能强大的编程语言，拥有
一、项目背景与意义在视频监控、自动驾驶、人机交互等应用中，多目标跟踪是一个重要的技术环节。随着计算机视觉技术的不断发展，多目标跟踪算法也在不断演进。其中，基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）的多目标跟踪算法因其高效性和准确性而备受关注。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV库，实现一个基于卡尔曼滤波的多目标跟踪系统，以提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性。二、卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波
一、项目背景与意义肺部CT图像分割是医学影像诊断中的一个重要步骤，主要目的是将图像中的肺部区域和非肺部区域进行准确分离。这对于医生进行病情诊断、病灶识别以及后续治疗方案的制定具有重要意义。然而，传统的肺部CT图像分割方法往往需要医生耗费大量的时间和精力，因此，自动分割算法在医学领域中具有广阔的应用前景。基于Python+OpenCV的肺部CT图像分割项目，旨在利用Python编程语言的灵活性和Op
一、项目背景与意义形状检测是计算机视觉领域中的一项关键技术，广泛应用于工业自动化、机器人视觉、医学图像处理等多个领域。在图像处理中，快速、准确地识别出图像中的特定形状，如直线、圆、椭圆、矩形、三角形等，对于后续的图像处理和分析具有重要意义。基于Python和OpenCV的形状检测项目，旨在利用Python编程语言的简洁性和OpenCV库的强大功能，实现一个高效、灵活的形状检测系统[1][2][3]
一、项目背景与意义在自动售货机、无人商店、硬币分类机等实际应用中，硬币的自动检测与识别技术具有重要意义。它能够极大地提高硬币处理的效率和准确性，减少人工干预，降低运营成本。本项目旨在利用Python和OpenCV库，构建一个硬币检测与识别的系统，以满足实际应用的需求。二、技术路线与原理本项目主要基于Python编程语言和OpenCV库进行开发。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像
一、项目背景与意义随着计算机视觉技术的不断发展，实时视频流处理和目标检测在多个领域得到了广泛应用，如安全监控、智能交通、医疗诊断等。本项目旨在利用Python编程语言、OpenCV计算机视觉库、Flask Web框架以及COCO数据集，实现一个基于Web的实时视频流处理和目标检测系统。该系统能够实时捕获视频流，通过OpenCV和深度学习模型进行目标检测，并将结果展示在Web界面上，为用户提供直观、
一、项目背景与意义在求职、考试或日常生活中，证件照是必不可少的。然而，有时证件照的背景颜色不符合要求，需要进行替换。传统的方法往往需要使用专业的图像处理软件，操作繁琐且需要一定的技术基础。因此，开发一个基于Python+OpenCV的证件照背景颜色替换项目，旨在利用Python编程语言的灵活性和OpenCV库的强大图像处理能力，实现证件照背景颜色的快速、准确替换，为用户提供便捷、高效的服务[1][
一、项目背景与意义随着自动驾驶技术的不断发展，车道线识别、弯道识别、车道线居中以及曲率计算等关键技术成为了实现自动驾驶的核心要素。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库，实现对车道线的实时识别、弯道的准确判断、车道线居中的检测以及道路曲率的计算。这些技术不仅有助于提升驾驶安全性，还能为自动驾驶系统提供重要的导航和决策支持。二、技术实现车道线识别图像预处理：通过OpenCV将
一、项目背景在自动驾驶和辅助驾驶系统中，车道线检测是一项关键技术，它对于保持车辆在车道内行驶、避免偏离道路以及进行路径规划等都具有重要意义。本项目利用Python编程语言结合OpenCV库中的霍夫直线检测技术，实现对车道线的准确识别。二、技术原理霍夫直线检测是一种基于霍夫空间的图像特征提取算法，其核心思想是将图像中的点映射到一个参数空间，通过累加器技术检测图像中的直线。对于车道线检测，我们可以将车
一、项目背景与目标在钢材生产过程中，由于各种因素，钢材表面可能会出现微小缺陷，如裂纹、气孔等。这些缺陷如果不及时发现和处理，将会严重影响钢材的质量和安全性。因此，开发一个能够准确、快速地检测钢材微小缺陷的系统显得尤为重要。本项目旨在利用深度学习技术，具体是YOLOv5算法，构建一个钢材微小缺陷检测系统，以提高钢材生产的质量控制水平。二、技术选型与特点YOLOv5算法：YOLOv5是一种实时目标检测
一、项目背景与意义在许多场景中，如购物中心、办公楼、展览厅等，对进出大厅的人数进行统计是一个常见的需求。这不仅有助于了解人流情况，还能为商业决策、安全管理等提供依据。本项目旨在利用Python和OpenCV库，开发一个自动统计出入大厅人数的系统。二、技术框架与工具Python：作为一种强大且易于学习的编程语言，Python在数据处理和算法实现方面表现出色。OpenCV：OpenCV是一个开源的计算
一、项目背景与意义在各类考试和测试中，答题卡的识别与判卷计分是一项繁琐而重要的工作。传统的人工阅卷方式不仅效率低下，而且容易出错。随着计算机视觉技术的发展，利用图像处理和识别技术实现答题卡的自动判卷计分已成为可能。本项目旨在利用Python和OpenCV库，开发一个能够自动识别答题卡并判卷计分的系统。二、技术框架与工具Python：作为项目的主要编程语言，Python提供了丰富的库和工具，便于数据
一、项目背景与意义金属焊接作为现代工业生产中不可或缺的一环，其质量直接影响到产品的可靠性和安全性。焊接过程中产生的裂纹是常见的质量问题之一，如果不及时发现和修复，可能导致严重的后果。因此，开发一种高效、准确的裂纹检测方法对于提高焊接质量具有重要意义。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库，实现对金属焊接表面裂纹的自动化检测。二、技术原理本项目采用图像处理技术和计算机视觉算法
一、项目背景随着人机交互技术的不断发展，手势识别已成为一种重要的交互方式。手势识别系统能够捕捉并理解用户的肢体动作，进而转化为计算机指令，为用户提供更加自然、直观的操作体验。本项目旨在利用Python和OpenCV库构建一个简单的手势识别系统，用于实现基本的手势识别功能。二、项目目标实时视频捕获：通过摄像头实时捕获用户的手势。手势检测：在捕获的视频帧中检测出用户的手势。手势识别：对检测到的手势进行
plotly
——plotly
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
云原生
GitCode 开源社区
