支持一维码、QRCode、DataMatrix等二维码，效果如下：

No module named 'framework_pb2'，问题解决

本文主要介绍YOLOv8及使用它做目标检测、实例分割和图像分类演示，仅供参考。

DeepFashion2服饰数据集下载(附解压密码)：https://download.csdn.net/download/stq054188/12185469

下面的函数run_inference()将以 FiftyOne 样本集合（例如我们的测试集）作为输入，以及推理器对象和用于将结果存储在样本中的键。在此示例中，我们将使用 0.5 的阈值，但您可以尝试使用不同的值。然而，视觉异常检测对于检测制造中的缺陷、识别监控录像中的可疑活动以及检测医学图像中的异常至关重要。train_and_export_model()下面的函数使用 Anomalib 的类训练

目前Halcon最新版本为20.11，对应的深度学习工具dltool版本为0.4.3，深度学习工具需要单独下载，下载链接：https://www.mvtec.com/downloads/deep-learning-tool离线包下载需要连接外网，如果大家不方便下载可以直接在百度网盘下载，我已经提前上传好了，百度网盘下载地址(或扫描下载)：链接：https://pan.baidu.com/s/151

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.htmlOpenCV DNN模块官方文档分上面七个部分讲解，后续将选取其中部分在Windows平台做讲解讲解演示。第一个部分：加载Caffe框架的模型。在本实例中，您将学习使用Caffe Mode

本文为OpenCV DNN模块官方教程的扩展，介绍如何使用OpenCV加载TensorFlow Object Detection API训练的模型做目标检测，以SSD和Faster-RCNN为例。TensorFlow Object Detection API的github链接地址如下：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research

本文主要介绍简化的YOLOv7论文解读和推理测试以及YOLOv7与 YOLO系列的其他目标检测器的比较。

本文将介绍3个非常实用的Python图像增强库及其使用步骤与效果演示。