Mediapipe 提供了一个高效的手部检测和关键点识别模型，能够检测 21 个手部关键点。本教程介绍了如何使用 OpenCV 和 Mediapipe 实现手指计数。通过 Mediapipe 提供的手部关键点，我们可以高效识别手指数量，并可扩展到更复杂的手势识别任务。

模板匹配（Template Matching）是一种基于图像处理的模式识别技术，主要用于在目标图像中查找与给定模板最匹配的区域。本文介绍了传统图像处理方法进行模板匹配的基本原理、常见算法及优化策略，并提供了 OpenCV 实现代码。虽然传统方法在简单场景下表现良好，但在光照变化、旋转、尺度变化等复杂场景下仍存在局限性，因此可结合深度学习方法进一步提高匹配效果。模板匹配的基本思想是通过滑动窗口的方式

重启ubuntu后运行需要cuda的程序，发现显示cuda init失败。猜测是驱动出现了问题。重新生成对应驱动模块。

0. 前言之前只用autojs实现简单的基于坐标操作的点击、滑动、返回等操作，这次使用了基于控件的操作，实现自动玩网易云音乐的"赏音猎人"游戏，游戏规则是11人给两首歌投票，玩家所投的歌曲得票数多则赢，一轮游戏会有5首歌曲，赢3轮则赢，并且会产生一名MVP玩家，通常是答对最多且用时最少的玩家。亮点：自动循环进行歌曲投票，可以让手机自动玩一天增加了榜单歌曲的获取，投票歌曲时有依据地投票，提高胜利的概

误检意味着模型检测到了不存在的目标，而漏检则指模型未能检测到真实存在的目标。通过合理的优化，可以大幅降低误检和漏检，提高 YOLOv5 在目标检测任务中的表现。如果背景复杂导致误检，可以减少强烈的数据增强，避免模型学到无关信息。如果漏检主要集中在某些特定角度或场景，可以增加相应的数据增强，例如。IoU 阈值，如 0.3-0.4，但不能太低，否则可能导致漏检。如果误检仍然较多，可以使用更大的 YOL

COCO数据集是模板检测中经典和标准格式，当我们使用LabelMe给目标检测打标签后，如何转换为COCO数据集格式呢？转换成功后又如何可视化COCO数据集检验是否标注和转换正确呢？

本文在GoogleNet(Inception-V1)的基础上同时提出了Inception-v2（第6节）/v3（第9节），本文的主要内容是发现如果你什么都不懂就对之前Inception的结构进行改动，不仅可能会增大参数量，并且效果也会不稳定，所以作者提出了多种优化方法，并且按照这一套合理的规则来优化Inception结果是最可靠的。最终根据这些原则和方法，在GoogleNet之上优化出了Incep

0. 目标读取、显示和保存视频文件从摄像头获取并显示视频1. 摄像头捕获视频cv2.VideoCapture(mode)：mode可以是视频文件，也可以是摄像头设备数字：代表设备索引号，通常单个摄像头，则0就是该摄像头视频文件路径：视频文件cap=VideoCapture(0) #使用我的笔记本内置摄像头，创建了cap这样一个对象cap.isOpend()：摄像头是否正确打开，返回值为布尔值类型c

[深度学习框架]PyTorch常用代码段文中有很多其他的trips，这里记录一下我需要的1、导入包和版本查询导入包和版本查询torch版本CUDA版本cuDNN版本CUDA设备名字2、可复现性可复现性设定numpy随机种子设定torch随机种子固定算法 pytorch—之cudnn.benchmark和cudnn.deterministic3、显卡设置显卡设置单卡多卡清除显存4、将在 GPU 保存

在实际应用中，我们常常面临自定义分类任务的需求。那么，面对这些个性化需求，我们该如何高效部署呢？本文将以猫狗二分类任务为实例，详细讲解从数据集制作、模型结构调整、模型训练，到模型导出及TensorRT部署推理的全流程。通过掌握这一流程，您将能够轻松应对各种自定义分类任务的部署挑战。