Rokid 的 3D 手势算法通过单目摄像头和深度学习技术，实现了低成本、高精度的 AR 手势交互。该技术不仅提升了用户体验，还为 AR 应用开发提供了强大的技术支持，推动了 AR 技术的普及和发展。

使用ZeroMQ和protobuf实现图像处理中 C++ 和 Python 的高效通信

P-R曲线（Precision-Recall Curve） 是目标检测、图像分类等任务中常用的评估模型性能的工具之一。它通过展示 精确率（Precision） 和 召回率（Recall） 之间的关系来帮助我们理解模型的表现。

mAP50 和 mAP50-95 是目标检测任务中常用的评估指标，用于衡量模型在不同 交并比（IoU）阈值 下的平均精度（Average Precision, AP）。它们的区别主要体现在 IoU 阈值范围 上。

MAT 文件和 NP（.npy 或 .npz）文件是两种不同的格式，用于存储数组数据。它们分别由 MATLAB 和 NumPy 开发，主要用于各自环境中的数据存储和交换。选择哪种格式取决于你的具体需求。如果你的工作流程主要围绕 MATLAB 进行，那么 MAT 文件可能是更合适的选择。然而，如果你主要使用 Python 和 NumPy 来进行数据分析或机器学习任务，那么 NPY 或 NPZ 文件将

pip install -e . 解释，pip install -e .的符号链接在哪里。

mAP50 和 mAP50-95 是目标检测任务中常用的评估指标，用于衡量模型在不同 交并比（IoU）阈值 下的平均精度（Average Precision, AP）。它们的区别主要体现在 IoU 阈值范围 上。

mAP50 和 mAP50-95 是目标检测任务中常用的评估指标，用于衡量模型在不同 交并比（IoU）阈值 下的平均精度（Average Precision, AP）。它们的区别主要体现在 IoU 阈值范围 上。

OpenCV相机标定：通过棋盘格计算相机内参矩阵和畸变系数

OpenCV版本和VTK、Eigen、CUDA、OpenCL版本对应关系。