本文介绍了三种人脸检测算法及其实现：LBP、Haar和CNN，效果排名为LBP<Haar<CNN。LBP算法通过局部二值模式特征检测人脸，适用于相机对焦等场景；Haar算法基于级联分类器，可检测人脸、眼睛等多种目标，适合轻量级视觉任务；CNN算法通过深度神经网络实现高精度检测，适用于安防监控等对准确性要求高的场景。三种算法都遵循相似流程：加载模型、图像预处理、目标检测和结果标记，但CN

Visual Studio 2022调试时try-catch无法捕获异常的根本原因是调试器的"异常设置"配置问题。当调试器配置为在异常首次抛出时中断（first-chance exception），会导致跳过代码中的catch块。解决方法：1）打开"异常设置"窗口（Ctrl+Alt+E）；2）取消勾选目标异常类型（如NullReferenceExceptio

本文提出了一种基于WinForm(C#)与Python混合开发的YOLO目标检测系统解决方案。系统采用前后端分离架构：C#负责前端界面交互和图像显示，Python负责YOLO模型的ONNX推理和训练任务。关键技术点包括：1)通过进程调用和JSON数据格式实现跨语言通信；2)Python端实现YOLOv8的ONNX推理和训练功能；3)C#端完成图像处理、结果可视化及训练监控界面。系统支持模型推理、训

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文章摘要 本代码实现了一个基于OpenCV的视频/相机操作工具类，主要功能包括： 视频/相机基础操作：支持打开视频文件或相机设备，提供读取帧、关闭资源等方法 视频录制功能：支持初始化视频文件、逐帧写入、释放资源等完整录制流程 静态照片拍摄：支持从相机捕获单帧并保存为图片文件 参数适配：自动获取相机参数（帧率、分辨率）确保与录制参数匹配 实用功能：提供预览画面、按键触发拍照等辅助功能 代码采用C#语

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