点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习”视觉/图像重磅干货，第一时间送达导读本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建，供大家参考。背景介绍前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的人脸检测和人脸识别添加到modules/objdetect中，具体更新介绍如下：OpenCV4.5.4更新了！看看都有哪些新功能？人脸检测使用的是于仕琪老师团队

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QtCreator中快速折叠代码子函数 快捷键设置方法第一步：菜单栏 工具--》选项第二步：环境--》键盘第三步：搜索框输入toggle f --》选中Toggle Fold All --》输入对应的组合键如：Ctrl+Alt+P --》Apply --》OK第四步：验证使用自己的组合键查看，就可以实现折叠和展开操作了...

OpenCV DNN模块官方教程地址如下，可以查看各个对应的使用方法https://docs.opencv.org/4.4.0/d2/d58/tutorial_table_of_content_dnn.html今天介绍第五部分：加载darknet框架的YoloV4模型做目标检测，相较于官方文档更易理解，之所以选YoloV4，是因为YoloV4现已很流行，同时YoloV4和YoloV3在OpenCV

epoch 的数量主要取决于您愿意等待多长时间，epoch 越多，结果越好，但是，总有一个点是无法实现任何改进的，因此从 100 个 epoch 开始似乎是个好主意。使用 Yolov8 时，可以记录某一类别的猪的数量（例如正在进食的猪），这样您就可以随时统计猪的数量。如果您不熟悉虚拟环境，虚拟环境的目的是将当前项目中安装的包与计算机上的其他项目分开，这样您就可以避免项目之间的版本不匹配。以及 da

在本次实验中，我们利用 BDD（Berkeley DeepDrive）车道检测数据集提供的丰富多样的数据，成功展示了微调的 SegFormer 模型在车道检测任务中的应用。这种方法凸显了微调的有效性以及 SegFormer 架构在处理自动驾驶和道路安全中的复杂语义分割任务时的稳健性，即使在漆黑的夜晚也是如此。车道检测的流畅性和准确性（在叠加的绿色蒙版中可视化）证明了该模型的有效性。最后，可以肯定的

导读本期将介绍并演示基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取步骤以及逐步为基础实现手势识别的方法。介绍关于MediaPipe以前有相关文章介绍，可以参见以下链接：Google开源手势识别-基于TF Lite / MediaPipe它能做些什么？它支持的语言和平台有什么？请看下面两张图：我们主要介绍手势骨骼与关键点提取，其他内容大家有兴趣自主学习了解。github地址：https：//githu

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本文主要介绍如何使用Yolo-V5 + DeepSORT实现多目标检测与跟踪。