本工具采用C# 与.NET 8跨平台框架开发，深度融合OpenCVSharp图像处理库及ML.NET机器学习组件。研发团队历时32天完成核心架构搭建与功能迭代优化，通过多次版本迭代实现GPU加速标注、智能锚框预测等关键技术突破，达到工业级应用标准。应用场景覆盖： • 自动驾驶（道路标识/障碍物标注） • 工业质检（缺陷识别标注） • 医疗影像（病灶区域标记） • 卫星遥感（地理特征标注）yolo免

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c#版本LabelMe标注辅助工具源码

Base64编码转换

计算机视觉技术的发展历经了多个阶段，每个阶段都为后续的进步奠定了坚实的基础。从最初的模式识别领域，主要关注二维图像的分析和识别，到后来逐渐发展为一个独立的学科，计算机视觉的研究范围和应用领域不断拓宽。除此之外，计算机视觉技术还广泛应用于健康和安全领域，如用于监控社交距离规定和佩戴口罩的情况，以及通过肺部图像诊断病情等。总之，计算机视觉技术的发展和应用领域已经取得了显著的成果，并在不断推动着科技进步

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基于Yolov8模型实现的实时视频检测

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