4：中心点x，y，款w，高h。（输出结果不是归一化）yolov5转换成onnx的输出。python中yolov5的输出。class:类别索引。

如果有问题欢迎评论或私信。使用opencv实现人体关键点检测，并实现仰卧起坐计数，博客最后提供项目下载链接。界面：b站地址视频效果：

基于opencv的答题卡识别，支持批量识别与注册登录功能。博客最后附有下载地址。观看视频：注册登录界面：主界面：答题卡图片：识别结果：代码部分：主程序main.pyimport sys, cv2from PyQt5.QtGui import *from PyQt5.QtWidgets import *from PyQt5.QtCore import *from untitled import Ui

本次实验的任务是汉字识别。使用pytorch深度学习框架和opencv在HWDB手写汉字数据集进行实验。由于数据集过于庞大，这里只选取了前1311个类作为实验。HWDB是一个手写汉字数据集，该数据集来自于中科院自动化研究所，一共有三个版本，分别为HWDB1.0、HWDB1.1和HWDB1.2。本文使用的数据集共有1311种汉字，大概共有几十万张图片，其中20%的图片用于验证，80%的图片用于训练。

本文最后有下载链接，如有需要可自行下载！！！运行界面如下所示：选择图片：识别：训练的数据集为：手写汉字图片-HWDB的原始数据来自来自于中科院自动化研究所， 一共包含3000多个汉字。下面是代码部分：读取训练图片：import cv2 as cvimport numpy as npwith open('data.txt','r') as f:lines=f.readlines()split=0.2

最近做了一个图像着色的项目，基于pytorch和opencv使用生成对抗网络对灰度图像自动上色，然后可以对上色后的图片手动调节亮度对比度等信息，最后可以保存上色后的图像，闲话少说，先看一下效果，文章最后附有全部代码及数据集下载链接。

本文最后带有下载链接。如有需要可自行下载！！！运行界面：识别结果：本文一共可识别1135个甲骨文，数据集已经放到下载链接中：下面是代码部分：读取数据：import cv2 as cvimport osimport numpy as npf=open('lab.txt',encoding='utf-8')lines=f.readlines()f.close()split=0.2np.random.s

最近做了一个图像着色的项目，基于pytorch和opencv使用生成对抗网络对灰度图像自动上色，然后可以对上色后的图片手动调节亮度对比度等信息，最后可以保存上色后的图像，闲话少说，先看一下效果，文章最后附有全部代码及数据集下载链接。

最近做了一个图像着色的项目，基于pytorch和opencv使用生成对抗网络对灰度图像自动上色，然后可以对上色后的图片手动调节亮度对比度等信息，最后可以保存上色后的图像，闲话少说，先看一下效果，文章最后附有全部代码及数据集下载链接。

使用yolov5进行区域入侵检测的安卓App