1.【聆思CSK6 视觉AI开发套件试用】头肩、视觉识别视觉识别手势识别体验与PWM舵机控制
2.开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集
3.openpose原理及安装教程（姿态识别）
4.一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码
5.JavaCV的源码源码摄像头实战之八：人脸检测
6.做个 ROS 2 视觉检测开源库-YOLO介绍与使用

【聆思CSK6 视觉AI开发套件试用】头肩、手势识别体验与PWM舵机控制

       聆思科技与极术社区联合组织的视觉识别视觉识别CSK6视觉AI开发套件活动已让《酷电玩家》带来了深度的开发体验。本次分享针对AI识别应用与PWM舵机控制两大功能进行全面介绍，源码源码并通过步骤分解详述实现过程。视觉识别视觉识别

       环境搭建

       首先，源码源码apollo3.0源码通过官方文档指引，视觉识别视觉识别在环境搭建部分完成以下步骤：下载Git并安装，源码源码安装lisa zep工具以初始化CSK6 SDK开发环境，视觉识别视觉识别然后进行开发环境验证。源码源码

       获取源码

       操作中使用Git获取Sample项目与SDK到本地环境，视觉识别视觉识别可自动完成初始化。源码源码

       AI案例体验

       通过VSCODE打开项目结构，视觉识别视觉识别其中prj.conf文件是源码源码工程配置的关键。更改配置CONFIG_WEBUSB=n至CONFIG_WEBUSB=y，视觉识别视觉识别以便在后续测试阶段使用PC工具预览功能。接下来，完成固件编译与烧录，并通过USB接口烧录至CSK6开发板。

       安装与调试工具

       工具预览使用Edge浏览器加载csk_view_finder_spd/src目录下index.html页面。完成Windows系统驱动安装，确保CSK6 USB端口能被系统识别。

       PWM舵机控制

       对于引脚定义与设备树概念，开发者在.sdk\zephyr\dts文件中获取详细信息。选择适合的PWM通道与引脚（例如GPIOB , GPIOB 等），并在主程序中配置PWM控制与舵机驱动代码。

       总结

       上述步骤涵盖CSK6视觉AI开发套件的基本操作，从环境搭建、代码获取到AI应用体验与PWM舵机控制实现。结合头肩识别与坐标信息，进一步实现动态头肩跟踪功能成为可能。完整代码实现与进阶功能探索请参阅官方文档。

开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集

       大家好，我是专注于AI、AIGC、gps飞行模式源码Python和计算机视觉分享的阿旭。感谢大家的支持，不要忘了点赞关注哦！

       下面是往期的一些经典项目推荐：

       人脸考勤系统Python源码+UI界面

       车牌识别停车场系统含Python源码和PyqtUI

       手势识别系统Python+PyqtUI+原理详解

       基于YOLOv8的行人跌倒检测Python源码+Pyqt5界面+训练代码

       钢材表面缺陷检测Python+Pyqt5界面+训练代码

       种犬类检测与识别系统Python+Pyqt5+数据集

       正文开始：

       本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先，我们需要一个精确的车牌检测模型，通过yolov8训练，数据集使用了CCPD，一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练，以及评估结果。模型训练后，定位精度达到了0.，这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。

       接下来，我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域，即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。

       想要亲自尝试的朋友，可以访问开源车牌检测与识别项目，获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助！

openpose原理及安装教程（姿态识别）

       OpenPose：姿态识别的深度学习解决方案

       OpenPose，一个强大的开源库，基于深度学习和计算机视觉技术，特别是卷积神经网络（CNN），专为实时多人姿态估计设计。其核心原理是直播充值网站源码通过深度学习处理图像或视频，识别出关键人体部位，如头部、肩部等，并通过这些关键点的连接，解析出完整的动作和跟踪。

       安装OpenPose涉及下载源代码或预编译版本，安装必要的依赖库如CMake和OpenCV，配置和编译项目，最后运行示例程序或集成到项目中。这需要一定的编程和计算机视觉基础，以及适当的计算资源。

       OpenPose具有多个人体和手部姿态同时检测的能力，支持多人姿态估计，且能检测多关键点，包括身体和手部。它的跨平台支持使其适用于Windows、Linux和MacOS等操作系统，且作为开源项目，允许开发者自由使用和定制。

       在GitHub上安装OpenPose，需要安装Git，克隆项目代码，配置和编译依赖库，然后在特定操作系统如Ubuntu下执行一系列命令，如安装依赖、配置、编译和安装OpenPose。不同平台的安装步骤可能略有差异，需参考官方文档。

       总的来说，OpenPose是姿态识别领域的重要工具，它凭借其高效、准确的性能，广泛应用于各种需要实时人体姿态分析的平台下单源码场景。使用时，关注硬件设备和参数配置的选择，以确保最佳的性能表现。

一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码

       本文旨在帮助读者掌握使用YOLO和OpenCV进行图像及视频流目标检测的方法，通过详细解释和附带源码，让学习过程更加直观易懂。

       在计算机视觉领域，目标检测因其广泛应用，如人脸识别和行人检测，备受关注。YOLO（You Only Look Once）算法，由一位幽默的作者提出，发展到现在的V3版本，是其中的佼佼者。YOLO作为单级检测器的代表，通过一次扫描就能完成对象位置和类别的预测，显著提高了检测速度，尽管在精度上可能不如两阶段检测器如R-CNN系列（如Faster R-CNN），但速度优势明显，如YOLOv3在GPU上可达 FPS甚至更高。

       项目结构清晰，包括四个文件夹和两个Python脚本，分别用于处理图像和视频。通过yolo.py脚本，我们可以将YOLO应用于图像对象检测。首先，确保安装了OpenCV 3.4.2+版本，然后导入所需的库并解析命令行参数。脚本中，通过YOLO的权重和配置文件加载模型，接着对输入图像进行预处理，利用YOLO层输出筛选和非最大值抑制（NMS）技术，最后在图像上显示检测结果。

       尽管YOLO在大多数情况下都能准确检测出物体，选房系统 源码但也会遇到一些挑战，如图像中物体的模糊、遮挡或类似物体的混淆。通过实际的检测示例，可以看到YOLO在复杂场景中的表现。了解这些局限性有助于我们更好地理解和使用YOLO进行目标检测。

       要开始实践，只需按照教程操作，通过终端执行相关命令，即可体验YOLO的图像检测功能。对于更深入的学习和更多技术分享，可以关注阿里云云栖社区的知乎机构号获取更多内容。

JavaCV的摄像头实战之八：人脸检测

       欢迎探索我的GitHub页面，这里集合了我一系列原创文章和配套源码，涵盖了从基础到进阶的JavaCV摄像头实战教程。在本文中，我们将深入探讨人脸检测技术的实际应用。

       人脸检测作为计算机视觉领域的重要分支，对于许多应用程序至关重要，例如人脸识别、安防监控等。在JavaCV框架中，实现这一功能需要调用一些核心库函数和算法。本文将通过一个具体实例——人脸检测服务接口DetectService和主程序PreviewCameraWithDetect的实现，展示如何将理论知识转化为代码实践。

       首先，我们设计并实现了一个名为DetectService的服务接口，该接口定义了一系列与人脸检测相关的功能，例如初始化人脸检测器、检测图像中的人脸等。通过这个接口，我们可以轻松地在不同的应用场景中调用人脸检测功能。

       接下来，让我们关注到主程序PreviewCameraWithDetect。这个程序的主要目标是在实时摄像头流中实时检测并显示人脸。程序首先启动摄像头捕获，然后通过调用DetectService接口中的方法，对每一帧图像进行人脸检测。当检测到人脸时，程序会在图像上标记出来，并显示在屏幕上，提供直观的视觉反馈。

       为了实现这一功能，我们需要借助JavaCV库中提供的各种图像处理和算法工具。通过精心设计的算法流程，我们可以确保人脸检测的准确性和实时性。此外，程序还支持自定义参数调整，以适应不同的摄像头环境和光照条件，提高检测效果。

       总的来说，本文通过实战案例展示了JavaCV在人脸检测应用中的强大能力。从理论到实践，从接口设计到主程序实现，每一步都充满了挑战与收获。希望本文能激发更多开发者对计算机视觉领域的兴趣，并在实际项目中发挥重要作用。

       在学习和探索计算机视觉技术的路上，你并不孤单。我将持续分享更多原创内容和实践案例，与你一同成长。关注我的知乎账号——程序员欣宸，与我一起在技术的海洋中遨游吧！

做个 ROS 2 视觉检测开源库-YOLO介绍与使用

       在无人驾驶和室内工作场景中，机器人需要进行物体识别。计算机视觉技术在机器人系统中扮演着至关重要的角色。YOLO（You Only Look Once）是一种高速而准确的目标检测算法，能够实时识别图像或视频中的多个对象，而无需多次检测。本章将详细介绍如何将目标检测算法YOLO与ROS 2集成，同时探讨如何创建一个开源库来完成目标检测任务。

       目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，它的主要作用是识别图像中的物体并确定其位置。YOLO 就是一种高效且准确的多物体检测算法，其特点是速度快，能够捕捉到目标的全局信息，减少了背景误检的情况。YOLO 有多个版本，本章我们选用安装更为方便和更容易投入生产的 YOLOv5 作为我们学习和使用的版本。

       在系统上安装 YOLOv5 非常简单，只需要通过 Python 包管理器 pip，一行命令就可以安装。如果对源码感兴趣或者有修改源码需求的小伙伴，可以通过下载源码方式进行安装。安装完成后，就可以使用命令行工具进行训练和检测。这里使用 YOLOv5 提供的训练好的常见物体的目标检测模型进行演示，通过命令下载模型文件和待检测。对于 zidane.jpg ，一共检测出了三个物体，耗时 .8ms。有了模型文件和，使用命令就可以对该进行目标检测。

       除了直接检测一个本地，也可以直接指定系统视频设备的编号来启动实时的检测。感受完 YOLO 的强大，要想让 YOLO 结合 ROS 2 一起使用，我们还要掌握如何使用 Python 调用 yolov5 模块，完成检测。

GitHub 6大热门实时人脸识别开源项目！哪个最适合初级开发者？

       实时人脸识别技术在计算机视觉领域的关注度持续上升，众多企业都在寻求通过开源项目来构建自己的实时人脸识别解决方案。开源项目的优势在于源代码公开，允许开发者深入理解工作原理，并确保数据安全。对于初级开发者来说，选择合适的开源项目是入门的好途径。

       开源软件的优势明显，比如它提供了透明的数据处理方式，代码质量高，通过社区审查能快速发现并修复错误，且通常成本较低。由于遵循现代开发实践，开源项目往往保持更新，易于学习和扩展。以下是GitHub上最受关注的六个热门实时人脸识别开源项目:

       Deepface：支持多种识别方法，如FaceNet和InsightFace，但其REST API仅限于验证，Python开发者易于上手，但集成对其他语言可能有挑战。版本为0.0.。

       CompreFace：年新项目，提供自托管REST API，易于集成，且有扩展性，适合多视频流人脸识别，版本为0.5。

       Face Recognition：Python API和命令行工具，安装方便，但更新较慢，LFW准确率为.%，无REST API。

       InsightFace：高精度人脸识别库，适合复杂任务，但使用难度较大，LFW准确率为.%。

       FaceNet：流行库，准确率高但不支持REST API，最后一次更新在年。

       InsightFace-REST：基于docker的解决方案，识别速度提升明显，但可能需要自定义分类器，版本为v0.5.9.6。

       选择时，应根据业务需求制定标准，优先考虑功能契合度。这些开源项目都能为初级开发者提供实时人脸识别的实践平台。若需更深入的视频分析解决方案，可以考虑TSINGSEE青犀视频，它已在交通、安防等领域广泛应用AI智能识别技术。

opencv是什么意思

       OpenCV的意思为Open Source Computer Vision Library。下面详细介绍这个名词：

一、OpenCV的基本含义

       OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了大量的计算机视觉、图像处理和数字图像处理的方面的算法，能够帮助开发者便捷地构建图像处理和计算机视觉相关的应用。由于它开源的特性，OpenCV在科研、商业等多个领域得到了广泛的应用。

二、OpenCV的主要功能和应用领域

       OpenCV提供了丰富的图像处理功能，包括图像滤波、特征检测、目标跟踪、图像分割等。此外，它还提供了一些机器学习算法，如支持向量机、决策树等，可以用于图像分类、目标识别等任务。由于其强大的功能和广泛的应用，OpenCV被广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医学影像处理等众多领域。

三、OpenCV的特点

       OpenCV以其高效性、灵活性和开放性著称。它提供了高效的图像处理算法，能够满足实时处理的需求。同时，OpenCV具有良好的灵活性，开发者可以根据需求进行定制和扩展。此外，OpenCV是开源的，这意味着任何人都可以使用和修改其源代码，促进了技术的共享和创新。

       总的来说，OpenCV是一个强大的计算机视觉和机器学习库，为开发者提供了丰富的图像处理功能和机器学习算法，被广泛应用于各个领域。由于其开源、高效和灵活的特点，OpenCV成为了计算机视觉领域的重要工具之一。

java decaf

       java decaf是什么，让我们一起了解一下？

        decaf是一般视觉识别的深度卷积刺激特征，decaf是一个开放源代码，实现了这些深层卷积激活特性，以及所有相关的网络参数，使视觉研究人员能够在一系列视觉概念学习范例中进行深层表征的实验。

        那如何正确高效理解decaf让我们更好的认知和学习呢？

        我们通过学习设计模式之装饰者模式来系统了解。

        首先装饰者模式是动态地将责任附加到对象上。若要扩展功能，装饰者提供了比继承更有弹性的替代方案。

        我们要以饮料为主体，然后在运行时以调料来“装饰”（decorate）饮料。比方说，如果顾客想要摩卡和奶泡深焙咖啡，那么，要做的是：

        1、拿一个深焙咖啡（DarkRoast）对象

        2、以摩卡（Mocha）对象装饰它

        3、以奶泡（Whip）对象装饰它

        4、调用cost()方法，并依赖委托（delegate）将调料的价钱加上去。

       ä½†æ˜¯å¦‚何“装饰”一个对象，而“委托”又要如何与此搭配使用呢？那就是把装饰者对象当成“包装者”，让我们看看这是如何工作的：

        1、以DarkRoast对象开始。

        2、顾客想要摩卡(Mocha)，所以建立一个 Mocha对象，并用它将DarkRoast对象包(wrap)起来。Mocha对象是一个装饰者，它的类型“反映”了它所装饰的对象(本例中，就是 Beverage)。所谓的“反映”，指的就是两者类型一致。

        所以Mocha也有一个cost()方法。通过多态，也可以把Mocha所包裹的任何Beverage当成DarkRoast是Beverage(因为Mocha是Beverage的子类

        型)。

        3、顾客也想要奶泡(Whip)，所以需要建立一个Whip装饰者，并用它将Mocha对象包起来。别忘了，DarkRoast继承自Beverage，且有一个cost()方法，用来计算饮料价钱。Whip是一个装饰者，所以它也 反映了DarkRoast类型，并包括一Mocha 个cost()方法。 

        4、现在，该是为顾客算钱的时候了。通过调用最外圈装饰者(Whip)的cost()就可以办得到。Whip的cost()会先委托它装饰的对象(也就是Mocha)计算出价钱，然后再加上奶泡的价钱。

        代码实现：

        /**  * @author fan_rc@suixingpay.com  * @description é¥®æ–™æŠ½è±¡ç±»  * @date /9/ :  */ public abstract class Beverage {     String description = "Unknown Beverage";     public String getDescription() {         return description;     }     /**      * cost方法是用来返回饮料的价钱（需在具体类中自己实现）      *      * @return      */     public abstract BigDecimal cost();