基于MediaPipe的多模态人体行为识别系统，该系统整合了姿势、手部和面部三个关键点检测模型，能够实时识别眨眼、手势、肢体动作等复杂行为。系统采用并行处理架构，通过优化算法确保计算效率，并支持三屏可视化界面显示。关键技术包括基于眼睛纵横比的眨眼检测、关节角度计算的肢体弯曲识别，以及手部-面部距离测量的触摸动作检测。该系统可广泛应用于人机交互、健康监测、安全监控等领域，具有全面性、实时性和可扩展性

本文介绍了基于OpenCV的前景物体检测技术，重点分析了MOG2和KNN两种经典算法。通过ForegroundOnly类实现了完整的前景检测流程，包括高斯模糊降噪、背景建模、形态学优化和区域过滤等关键步骤。文章详细讨论了参数调优策略，如history、varThreshold等参数对检测效果的影响，并针对实际应用中的光照变化、阴影检测等挑战提供了解决方案。该技术可广泛应用于智能监控、视频会议等场景

本文介绍了一种基于YOLOv8的实时物体速度检测系统。该系统通过YOLO算法进行目标检测与追踪，结合BoT-SORT方法实现多目标追踪，并引入位移计算和速度估测功能。系统采用30帧滑动窗口计算移动平均速度，通过中心点位移和像素-实际单位转换实现速度测量。文章详细解析了系统架构、核心算法原理及实现代码，包括位移计算、速度平滑处理和可视化等关键模块。该系统具有实时性能优异、实现简单、扩展性强等特点，适

本文介绍了如何利用OpenCV中的cv2.QRCodeDetector类实现二维码的检测与解码，并展示了如何将这一功能集成到PiscTrace工业视觉平台中。

光流法不仅可以帮助我们跟踪图像中的物体，还能够准确估算物体的运动速度。通过将位移计算与速度换算分开，我们可以更清晰地理解并应用光流法。在实际应用中，光流法广泛应用于运动检测、目标跟踪、水文气象检测等场景中。

PiscTrace作为开放式的视图分析平台提供了固定格式的类型参数支持个性化定制处理需求，本文一步步的实现光流分析按照不同需求根据DeepSeek的代码处理视频生成数据。

在数字人文学科中，自动识别和分类历史文献中的视觉元素（如插图、照片、广告等）对于文献的整理、研究和展示具有重要意义。YOLOv11 模型，作为 YOLO 系列的最新版本，提供了高效的目标检测能力，特别适用于处理历史报纸等复杂布局的文档。

YOLO（You Only Look Once）是近年来最为流行的目标检测模型，凭借其实时性与高精度，广泛应用于自动驾驶、视频监控、安防检测等多个领域。YOLO系列模型自v1问世以来，经过不断优化和改进，已经发展到YOLOv12，每个版本都在速度、精度和适应性上取得了不同程度的提升。PiscTrace 提供了灵活的自定义代码接口，用户可以轻松插入自定义处理逻辑来适应不同的应用场景。轨迹跟踪（Tra

基于QR码特性的实时视图矫正技术。利用QR码独特的定位图案和几何稳定性，通过OpenCV检测其四个角点坐标，计算透视变换矩阵将倾斜图像转换为正面视角。系统包含QR码检测、可视化反馈和透视变换三个核心模块，可准确估算二维码尺寸并实现高效矫正。该技术在工业检测、文档扫描、增强现实和机器人导航等领域具有广泛应用前景。

万花筒效果是一种通过对称旋转和镜像处理图像，生成多重反射和对称艺术效果的图像处理技术。本文详细介绍了如何使用OpenCV实现这一效果。首先，通过获取图像中心点并提取一个扇形区域，然后对该区域进行旋转和镜像操作，最终拼接成完整的对称图案。文章还提供了具体的代码实现步骤，包括创建掩膜、提取扇形区域、旋转与镜像操作以及拼接图像。此外，还探讨了如何动态调整角度、应用于实时视频流以及增强颜色和光效等扩展与优