本文介绍了一个基于YOLOv11深度学习算法的血液细胞计数识别系统。该系统通过计算机视觉技术实现了对红细胞、白细胞和血小板的自动识别与计数，解决了传统人工显微镜检测效率低、自动化设备成本高的问题。系统采用PyQt5开发用户界面，结合OpenCV进行图像处理，Matplotlib展示统计图表。核心模块包括YOLOv11训练模块、UI交互模块和图表显示模块，具有识别准确率高（90%以上）、处理速度快、

本文介绍了一种一种基于YOLOv5深度学习算法的公共场合抽烟行为检测系统。针对传统人工监管员巡逻方式效率低下的问题，提出采用计算机视觉技术实现自动监测。研究使用YOLOv5算法，通过Mosaic数据增强、自适应anchor等技术提升模型性能，构建了包含5000张标注图片的数据集。实验结果表明，该系统能有效检测抽烟行为，检测精度高且运行速度快。该项目为毕业设计提供了完整参考方案，具有较高实用性和推广

本文介绍了一种基于传统机器视觉和OpenCV的手势检测与识别算法。算法通过轮廓检测、多边形拟合、凸包分析等方法提取手势特征，利用几何关系识别数字0-5。具体流程包括：手部掩膜获取、轮廓提取、多边形拟合、凸包/凹陷点检测，最后结合手部中心点位置进行数字判断。实验结果显示该方法能有效识别简单手势数字，但存在识别条件苛刻（需手指朝上）、扩展性差等局限性。文末附有C语言实现代码的算法流程说明。该方案为机器

本文介绍了一个基于机器视觉的指纹识别系统，通过图像处理和特征匹配技术实现指纹识别功能。系统主要包括图像对比过滤、二值化、侵蚀细化、图像增强和特征点检测等处理步骤，最终完成指纹特征比对。使用OpenCV库实现核心算法，包括图像融合、阈值处理、形态学操作和ORB特征点提取。该系统能够有效去除指纹图像噪声，提取关键特征点，实现指纹匹配验证，具有较高的实用价值和创新性。关键词：指纹识别、机器视觉、Open

本文介绍了一个基于YOLOv11深度学习算法的智能垃圾分类系统。针对传统人工分类效率低、准确率不足的问题，该系统通过改进YOLOv11算法，优化了小目标检测性能，实现了90%以上的分类准确率。系统采用PyQt5框架开发跨平台图形界面，支持图片、视频和实时摄像头检测三种模式，并集成了垃圾分类知识库。技术路线包括数据采集与标注、模型训练、系统开发和性能优化等环节，最终构建了一个实用性强、用户体验友好的

摘要 本项目基于深度学习技术开发了一套驾驶员疲劳与行为检测系统，利用Dlib库实现人脸68个关键点检测，通过眼睛纵横比(EAR)算法实时监测驾驶员眼睛状态。系统通过计算PERCLOS(闭眼时间比例)值来评估疲劳程度，当检测到连续闭眼或频繁眨眼时发出预警。项目采用OpenCV进行视频流处理，实现了实时、非接触式的疲劳驾驶监测方案，具有较高的准确性和实用性。该方案可有效预防疲劳驾驶引发的交通事故，适用

本文介绍了一种基于机器视觉的指纹识别系统，针对传统毕设项目创新不足的问题，提出了一个评分3-4分的可行方案。该系统通过图像对比过滤、二值化、侵蚀细化、增强等预处理技术去除指纹图像噪声，利用ORB算法检测特征点进行匹配识别。文章详细阐述了各步骤的实现原理和OpenCV相关代码，展示了处理效果图，并提供了完整的项目参考资料获取方式。该设计结合了计算机视觉和生物识别技术，具有一定创新性和实用价值，适合作

本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析，使用方法很简单，计算出的情感score表示语义积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。从数据可视化中可以看到，播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类，让人诧异的是以动漫起家的B站，播放量最多的视频分类竟然是生活类节目。对数据进行拆分、聚合，方便之后各项分析，由于“区类别”列中的“全站”是各分类中排名靠

本文分享了大数据方向毕业设计选题指南，包括选择技巧和优秀案例参考。在选题方法上，建议评估自身能力与兴趣、咨询导师意见，并推荐逆向思维、项目拆分等技术。重点介绍了4个深度学习应用案例：YOLOv11水果识别系统（实现检测-计数-分类一体化）、作物杂草识别系统（支持多输入源）、痤疮检测医疗辅助系统（提供诊断建议）和鱼类识别系统（准确率90%+）。这些项目均采用PyQt开发界面，结合OpenCV等工具，

本文介绍了基于A算法的自动寻路系统设计与实现。A算法是一种结合了Dijkstra算法和最佳优先搜索优点的路径规划算法，通过启发式函数f(n)=g(n)+h(n)计算节点优先级，其中g(n)表示起点到当前节点的代价，h(n)表示当前节点到终点的预估代价。文章详细讲解了算法原理，包括广度优先搜索、Dijkstra算法的特点，并分析了不同启发函数（曼哈顿距离、对角距离、欧几里得距离）对算法性能的影响。该