大家好，我是小F～MediaPipe是一款由Google开发并开源的数据流处理机器学习应用开发框架。它是一个基于图的数据处理管线，用于构建使用了多种形式的数据源，如视频、音频、传感器数据以及任何时间序列数据。MediaPipe通过将各个感知模型抽象为模块并将其连接到可维护的图中来解决这些问题。项目地址：https://github.com/google/mediapipe通过这项技术，我们可以结合

大家好，我是小F～今天给大家介绍一个计算机视觉实战(篮球比赛数据分析)的项目。使用OpenCV和YOLOv11检测球员，实现实时分析篮球比赛数据~通过使用不同的检测和分割模型，分割球场以及识别球员。实现实时分析篮球比赛数据情况。在当今体育竞技领域，数据分析已经成为提升球队实力和比赛策略的关键工具。首先使用conda，创建一个虚拟环境，Python版本3.12.1。#创建虚拟环境condacr...

现代城市人口密集，在节日、庆典、大型活动赛事举办时，常常会形成大量人群聚集，稍有管理不善，极容易发生意外甚至严重事故。能够对人群异常行为及时预警，是维护大规模人群秩序的有效工具。了，今天的分享到这里结束了，感兴趣的同学可以自己去实践下~人群密度过高，常常是导致踩踏及其他群体性事件的重要因素。及时监测人群密度变化情况，有利于降低事故的发生。：橙色（#FFA500），阈值的60-90%。：绿色（#00

能够帮助球队优化战术、提升球员表现，为足球教练和球员提供全面且精准的数据支持，从而推动球队在比赛中取得更好的成绩。RADAR，结合了球场检测、球员检测、跟踪和球队分类，生成足球场上球员位置(类似雷达的可视化)。根据球员的视觉特征将被检测到的球员划分到各自的球队，区分不同球队的球员，并进行分析和可视化。检测球员，守门员，裁判，和球在视频。检测足球场上的边界和关键点在视频，用于识别和可视化足球场的布局

大家好，我是小F～最近发现了一款非常不错的免费可视化工具，Scimago Graphica。只需通过鼠标拖拽，即可探索、过滤和可视化数据集。不需要你拥有技术或编程知识，就可以轻松地处理多个领域的数据，例如研究、商业等。妥妥的一款低代码工具，非常实用。而且完全免费，无广告，支持Windows、Mac、Linux。主页地址：https://www.graphica.app/下面是使用Scimago G

大家好，我是小F～今天给大家介绍一个计算机视觉实战(交通流量分析)的项目。‍使用OpenCV和YOLOv8检测机动车目标，实现实时分析环形路口车流量数据~对数据进行分析统计，优化路口交通状况。对机动车的管理和监控有着非常大的帮助。首先使用conda，创建一个虚拟环境，Python版本3.10。#创建虚拟环境condacreate--nametrafficpython=3.10下面是一些...

大家好，我是小F～今天给大家介绍一个AI体育实战的项目，羽毛球比赛视频数据分析。通过计算机视觉技术来检测羽毛球比赛中的运动员和羽毛球。使用opencv和yolo算法，提供对运动员和羽毛球的准确检测，以增强对羽毛球比赛的分析。用不同的检测模型，检测比赛中的运动员和羽毛球。实现实时分析羽毛球比赛数据情况。整个项目是用Python3.10开发的，相关依赖可以在requirements.txt中找到。首先

大家好，我是小F～数据可视化是数据分析和探索的一个重要方面，它有助于深入了解数据集中的潜在模式、趋势和关系。Plotly则是一个功能强大且多功能的Python库，提供了广泛的工具来创建交互式且具有视觉吸引力的绘图。它支持多种图表类型，包括散点图、折线图、条形图等。Plotly的独特之处在于它能够生成交互式图表，允许用户动态缩放、平移数据并与数据交互。使用pip命令进行安装。pipinstall..

一谈到Web页面，可能大家首先想到就是HTML，CSS或JavaScript。本次小F就给大家介绍一下如何用Python制作一个数据可视化网页，使用到的是Streamlit库。轻松的将一个...

大家好，我是小F～今天看到一则新闻，【大学生返乡：一人搞定全村祝福语】。不得不说，AI的能力是越来越强了，受众也是越来越广泛。今天就也给大家介绍一个超全的AI图像修复工具。免费且开源的绘画工具，由SOTA AI模型驱动。插件里的技术也是非常不错的，值得学习！可以实现擦除、替换对象、绘制文字、图像外扩等功能。而且支持CPU环境运行。【GitHub】及使用文档地址：https://github.com