基于深度学习的医学图像、肺癌CT图像、肺炎分类系统3(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码。本系统采用ResNet34深度学习模型，提供精准的肺癌CT图像分类与疾病信息管理方案，包含完整可运行代码和直观的用户界面。核心依赖库：OpenCV、PyTorch、PyQt5等。支持肺腺癌、大细胞肺癌、鳞状细胞癌及正常组织的分类。基于PyTorch深度学习框架，检测

本系统采用计算机视觉技术，通过摄像头实时识别手势来控制电脑，实现虚拟鼠标、音量调节、亮度控制、空中绘画等5大功能模块。项目基于MediaPipe手部追踪引擎，支持21个手部关键点检测，配置环境后可直接使用。基于深度学习的的多功能手势控制系统3(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码。

本系统是一款功能完善、界面美观的车牌识别与停车场管理系统，采用Python语言开发，结合了计算机视觉与人工智能技术，实现了车牌自动识别、车辆信息管理、停车收费等核心功能。]改进版采用yolov8➕lprnet切割车牌并识别字符，并采用多种方式进行图像增强，提高识别准确率，支持摄像头、图片、视频三种方式，且可选语音播报识别车牌。车牌智能识别：基础版采用先进的HyperLPR识别技术，支持通过摄像头实

（带登陆系统）基于深度学习YOLOv8+Pyqt5的海洋生物检测识别系统（完整源码源文件+已标注的数据集+训练好的模型）3(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码。功能： 系统实现了对于多种海洋生物目标的识别检测功能：包括通过选择图片、视频、摄像头进行实时识别；检测速度快、识别精度较高。3.测试图片、视频文件（.jpeg、.mp4、.avi等）2.UI界面源

基于深度学习的道路缺陷检测系统3(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码。本系统采用YOLOv8深度学习模型，提供高效准确的道路缺陷检测方案，具备完整的可运行代码和友好的用户界面。

能够实现健身动作识别、计数和实时姿态检测功能。系统支持图片、视频和实时摄像头输入，可以对多种健身动作进行识别和计数。基于深度学习（BlazePose模型）的人体姿态估计模型3。关键点检测（支持图片/视频/实时检测）

功能： 系统实现了对于多种目标的识别检测功能：包括通过选择图片、视频、摄像头进行实时识别；基于深度学习的动漫人物识别3(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码。3.测试图片、视频文件（.jpeg、.mp4、.avi等）‘Natsu Dragneel’: ‘纳兹·多拉格尼尔’,2.UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）‘Elric Edward’:

（带登陆系统）基于深度学习的中草药识别系统3(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码。30种不同中草药，上万张图片，识别完成后，会在ui界面显示出中药的相关简介。环境：python=3.9opencv_pythonPyQt5。3.测试图片、视频文件（.jpeg、.mp4、.avi等）2.UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）模型：Resnet34

本系统是一款功能完善、界面美观的车牌识别与停车场管理系统，采用Python语言开发，结合了计算机视觉与人工智能技术，实现了车牌自动识别、车辆信息管理、停车收费等核心功能。改进版采用yolov8➕lprnet切割车牌并识别字符，并采用多种方式进行图像增强，提高识别准确率，支持摄像头、图片、视频三种方式，且可选语音播报识别车牌。车牌智能识别：基础版采用先进的HyperLPR识别技术，支持通过摄像头实时

功能： 系统实现了对于多种目标的识别检测功能：包括通过选择图片、视频、摄像头进行实时识别；识别后会显示花卉的详细信息，检测速度快、识别精度较高。基于深度学习的花卉识别系统3(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码。3.测试图片、视频文件（.jpeg、.mp4、.avi等）2.UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）模型：resnet34，也可以根据