计算机视觉项目

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1. 演示

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2. 项目列表

标题	截图	类型	语言	代码链接
ROS2机械臂对弈五子棋		硬件与软件	Python	机器人下棋
《大模型视觉抓取6轴机械臂》		硬件与软件	Python	第1集机械臂
K210视觉番茄工作法		硬件与软件	Python	2024_项目/2.k210_vision
视觉转速计（星际穿越“耐力号”旋转速度估算）		软件	Python/C++	2024_项目/1.vision_tachometer

3. 归档

名称与在线播放地址	截图	代码地址
C++ Deepstream TensorRT多流检测追踪		cpp_projs/2.deepstream_detect_track
C++ YOLOV5 TensorRT 人员闯入和聚众		cpp_projs/1.people_cross_gather
Yolov8物体关键点（文具、螺栓）		4.Yolov8物体关键点（文具、螺栓）
ReID行人重识别跨境头搜人		查看代码
SAM测量不规则图形面积		查看代码
寻找早晨去上班的最佳出发时间		codes/34.yolov8_track
33.旋转目标检测车位检测		codes/33.旋转目标检测车位检测
32.realsense dobot 机械臂视觉抓取		codes/32.realsense dobot 机械臂视觉抓取
31.StyleGAN人脸编辑		codes/31.StyleGAN人脸编辑
30.火印结印手势控制Tello无人机		codes/30.火印结印手势控制Tello无人机
29.CNN-RNN/VIT视频动作分类		codes/29.CNN-RNN/VIT视频动作分类
28.transformer image caption中文看图写话		codes/28.transformer_image_caption中文看图写话
27.siamese连体网络小样本猫狗品种分类		codes/27.siamese连体网络小样本猫狗品种分类
26.UNet医学图片分割		codes/26.UNet医学图像分割
25.swin-transformer路面分割		codes/25.swin-transformer路面分割
24.Web以图搜图系统		codes/24.web以图搜图
23.facenet 戴口罩的人脸识别		codes/23.facenet戴口罩的人脸识别
22.openvino树莓派扑克牌检测		codes/22.openvino扑克牌检测
21.GAN老照片上色并动起来		codes/21.GAN老照片上色动起来
20.骨骼点动态动作识别		codes/20.骨骼点动作识别
19.OCR车牌识别		codes/19.OCR车牌识别
18.YOLOv5 + Deepsort 车辆追踪及速度分析		codes/18.deepsort 道路车辆分析
17.YOLOv5 jetson nano 工地防护检测		codes/17.YOLOv5 jetson nano 工地防护检测
16.树莓派口罩规范佩戴检测		codes/16.口罩规范佩戴检测
15.防挡弹幕		codes/15.防挡弹幕
14.人脸考勤机		codes/14.人脸考勤机
13.毛笔书体检测与识别		codes/13.书法书体检测与识别
11.AI分析看电视行为		codes/11.watch_tv
10.AI虚拟鼠标		codes/10.virtual_mouse
9.AI 虚拟点读机		codes/9.virtual reader
8. 火影结印识别		codes/8.结印识别
7.虚拟拖放 Python + opencv		codes/7.virtual_drag_drop.py
6.Python手势控制电脑音量		codes/6.hand_control_volume.py
5.手势暂停、播放电视		codes/5.hand_pause_atv/handRemote.py

CVprojects 快速上手指南

CVprojects 是一个汇集了大量计算机视觉实战项目的开源仓库，涵盖从基础检测、分割到机械臂控制、大模型应用等软硬件结合案例。本指南将帮助你快速开始探索这些项目。

1. 环境准备

由于仓库中包含多个独立项目（如 YOLOv5/v8, ROS2, K210, Deepstream 等），具体依赖需根据所选项目调整。以下是通用的基础环境要求：

• 操作系统: 推荐 Ubuntu 18.04/20.04/22.04 (大多数硬件交互和 C++ 项目在此环境下表现最佳)，Windows 或 macOS 适用于纯 Python 软件类项目。
• Python 版本: 建议 Python 3.8 - 3.10。
• 核心依赖:
  • PyTorch (根据显卡 CUDA 版本安装)
  • OpenCV (opencv-python, opencv-contrib-python)
  • Git
• 国内加速: 推荐使用清华源或阿里源安装 Python 包，以提升下载速度。

2. 安装步骤

第一步：克隆仓库

git clone https://github.com/enpeizhao/CVprojects.git
cd CVprojects

第二步：选择并进入具体项目

仓库按年份和功能分类，请根据需求进入对应目录。例如，运行一个基于 YOLOv8 的项目：

# 示例：进入 2023 年的某个项目目录
cd codes/34.yolov8_track

注意：不同子项目可能有独立的 requirements.txt 或特定的安装说明，请务必查看该子目录下的 README.md。

第三步：安装项目依赖

在选定的项目目录下，使用国内镜像源安装依赖：

# 通用 Python 项目依赖安装
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 若涉及 PyTorch，建议前往 pytorch.org 获取带 CUDA 的安装命令，或使用以下通用命令（CPU 版）
pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

针对特定硬件项目（如 ROS2 机械臂、K210、Jetson Nano）：

• ROS2 项目: 需先完成 ROS2 (Humble/Foxy) 的基础环境配置。
• Jetson Nano: 需预先刷写 JetPack 并安装 NVIDIA 深度学习库。
• K210: 需安装 kflash 和 MaixPy IDE 相关工具链。

3. 基本使用

每个项目的使用方式略有不同，但通常遵循“准备数据/模型 -> 运行脚本”的流程。以下以常见的物体检测/追踪项目为例：

场景示例：运行车辆追踪及速度分析 (YOLOv5 + Deepsort)

1. 准备模型权重： 确保项目目录下存在预训练权重文件（如 yolov5s.pt）。部分项目可能需要手动下载并放入指定文件夹（参考子项目 README）。

2. 准备测试视频/图片： 将测试素材（如 test_video.mp4）放入项目目录或 data 文件夹。

3. 执行推理命令： 在项目根目录运行主脚本：

   python main.py --source test_video.mp4 --weights yolov5s.pt
   

   注：具体参数（如 --source, --weights, --device）请以该项目目录下的实际文档为准。

场景示例：硬件交互 (如机械臂抓取)

对于涉及硬件的项目（如 ROS2 机械臂对弈五子棋），通常需要多终端协作：

1. 启动底层驱动/仿真：

   ros2 launch robot_driver bringup.launch.py
   

2. 运行视觉算法节点：

   python3 vision_node.py --camera_id 0
   

3. 观察结果： 程序将调用摄像头识别棋盘状态，并控制机械臂执行动作。

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提示：本项目包含大量创新案例，建议优先阅读具体子文件夹中的 README.md 获取最准确的参数配置和演示视频链接（如 B 站或抖音演示）。如有问题，可通过仓库首页提供的邮箱或微信群联系作者。