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摘要： 构建了一个支持中英文和图像检索的自定义系统。通过PyQt5开发GUI界面，集成KimiAI实现中文翻译，解决了原生框架中文支持差、界面固定等问题。系统核心功能包括：1）中文文本检索（自动翻译为英文）；2）以图搜图（基于语义相似度）；3）实时显示相似度最高的8张图像。演示显示系统检索速度快，文本检索耗时主要在翻译环节。视频提供了完整的代码实现方案，包括Kimi翻译API集成和PyQt5界面开发，最终实现了 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于Zero-DCE深度学习模型的图像增强系统，能够自动优化曝光不足的暗淡图片。该系统采用PyQt5构建GUI界面，集成了预训练模型，支持快速图像增强处理（仅需几秒）。文章详细展示了系统原理、效果演示（包括夜景、街景等场景增强对比）、代码实现（含图像加载、模型推理、结果显示和保存功能）以及二次训练方法。该系统无需成对训练数据，通过增强曲线实现零参考学习，支持使用自定义数据集进行模型优化。完整代码和打包文件可通过作者获取。 阅读全文

摘要： 这篇文章介绍了一个用Python将图片转换为Excel像素画的工具。通过OpenCV读取图片像素值，使用openpyxl在Excel单元格填充对应颜色，实现图片到Excel的映射。工具包含GUI界面，支持图片预览和进度显示，默认将图片缩放至320像素宽以优化性能。核心代码仅100余行，涉及图像处理、Excel操作和界面交互。作者分享了完整实现思路、环境配置和使用步骤，并提供了可执行文件。该工具展示了编程将创意想法落地的过程，适合对图像处理和自动化感兴趣的开发者学习参考。 阅读全文

摘要： VSCode搭配CodeBuddy插件可快速生成UML图表，助力论文写作。只需安装VSCode和腾讯CodeBuddy插件，输入简单指令即可自动生成时序图、ER图、类图等，并支持Mermaid代码编辑导出。该方法高效便捷，适合学生和开发者快速完成专业图表制作，大幅提升工作效率。 阅读全文

摘要： 【YOLO训练结果详解】视频图文解析YOLO模型训练后生成的关键结果文件：1.参数配置文件args.yaml；2.Precision/Recall/F1曲线及PR曲线；3.混淆矩阵分析误识别；4.数据集统计图；5.训练日志results.csv；6.损失函数变化图；7.训练验证样本图；8.最终权重文件。通过手势识别案例（布/石头/剪刀三类），详细解读各文件作用，帮助优化模型部署。重点说明置信度阈值选择（F1最佳值0.658时对应0.94分数）和mAP@0.5达96.1%的高准确率表现。 阅读全文

摘要： 【摘要】本文介绍了一个基于PyQt5开发的YOLO模型性能曲线对比工具，可自动化处理不同版本YOLO模型的训练结果对比。该工具支持多CSV文件加载、曲线颜色自定义、指标切换（召回率、精准度等）、坐标轴调整及高清图片导出功能，解决了传统手动对比曲线的繁琐问题。核心代码实现了UI布局、数据加载、动态绘图等功能，支持跨平台中文字体适配。工具适用于论文写作和模型评估场景，可显著提升多模型性能对比效率。 阅读全文

摘要： 0代码5分钟一键生成Springboot+Vue后台管理系统 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于YOLOv12深度学习的机动车车牌检测系统。该系统采用PyQt5构建图形界面，支持图片和视频输入，能实时检测并分割车牌区域，同时提供结果保存功能。项目使用约1300张包含多角度、多颜色变化的车牌图像进行训练，提升模型鲁棒性。代码部分详细展示了界面设计、YOLO模型调用、图像处理等核心功能实现，并提供了可选的自定义训练脚本。该系统操作简便，检测效果良好，适合作为深度学习目标检测的入门实践项目。 阅读全文

摘要： 本期视频介绍了基于PyTorch的车牌识别模型LPRNet的调试运行过程。主要内容包括：1）项目结构分析和环境配置；2）单张图片识别代码实现，涵盖图像预处理、模型预测和结果可视化；3）注意事项说明。该模型支持蓝牌和新能源车牌识别，具有轻量级特性，适合实际应用开发。视频详细演示了从源码获取到运行测试的全流程，并提供了处理单张车牌图像的关键代码解析。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于YOLO算法的工具，能够对视频和图片进行实时目标跟踪和分割。该工具使用PyQt5构建界面，采用Ultralytics的YOLOv11模型实现目标检测、跟踪和实例分割功能。支持本地文件选择、实时结果显示及结果保存。视频处理时能显示边界框、类别标签和分割掩码，图片处理可精准分割目标。文章详细说明了工具的核心原理、演示效果和代码实现，提供了完整的Python代码和依赖安装说明。该工具适合计算机视觉初学者学习，可通过更换更大模型提升性能。 阅读全文