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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

摘要： 本文介绍了一个基于YOLO算法的运动监测项目，通过识别人体17个关键关节节点，实现对俯卧撑、深蹲等动作的自动计数。项目使用Python+OpenCV+Ultralytics解决方案，核心原理是通过分析关节弯曲角度变化（如俯卧撑监测肩膀、肘部、手腕的角度）来识别动作状态并计数。文章详细解析了代码实现流程，包括视频读取、AIGym对象初始化、帧处理循环等，并展示了不同动作（深蹲、压腿、高抬腿）的监测示例。该项目适合计算机视觉和体育健康领域的爱好者，可根据实际需求调整关键点、模型和角度阈值参数。 阅读全文

摘要： 该视频处理工具基于YOLO12模型实现目标物体的自动裁剪和模糊打码功能。文章详细解析了其核心代码逻辑，包括VideoProcessor类负责视频处理（加载、检测、裁剪、模糊）和VideoPlayer类实现用户界面交互。工具采用Ultralytics框架调用YOLO12n预训练模型，支持实时处理视频流并保存结果，具有高效的目标检测能力和灵活的功能切换。系统通过模块化设计分离处理逻辑与界面控制，提供直观的操作体验，适用于隐私保护等场景。 阅读全文