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基于Python的视频人脸眨眼检测算法实现。使用opencv-python库进行图像处理，利用dlib库检测人脸关键点，并通过欧氏距离计算人眼的开闭状态。代码可以实现调用摄像头进行实时检测，也可以读取本地视频进行眨眼检测。

基于C++的OpenCV代码示例，涵盖了图像读取、显示、增强、滤波和形态学处理等常见图像处理任务。适合学生和新手使用C++语言进行图像处理学习。文章提供了相关素材图片和演示视频，并详细说明了在C++中配置OpenCV环境的步骤和注意事项。

基于MATLAB 2014的图像不变矩特征提取方法，并提供了完整的测试代码和两张测试图片，其中包括一张原图和一张旋转图。通过提取得到的特征可以验证局部特征在旋转过程中的不变性。此方法具有较好的应用价值，适用于图像处理、模式识别等领域。

基于Python和PyQt5的机器视觉软体开发，包括如何显示图片，切换Label标签，进行常规字符识别、手写字符识别、颜色识别和手势识别。 通过使用这些技术，开发者可以快速搭建机器视觉软件，为用户带来更好的体验。

这个代码合集包括基于Matlab的人体姿态识别和动作识别的7个项目。你可以运行这些代码来了解基本的姿态和动作识别概念。这个合集还包括UI界面，以便您更方便地操作这些代码。图片是代码合集中每个项目的目录。

随着人工智能技术的不断发展，在工业生产中瑕疵检测越来越成为工厂自动化生产线中必不可少的一部分。而MMdetection框架是基于PyTorch深度学习框架构建的开源目标检测工具，也被广泛应用于瑕疵检测领域。本文详细讲解了MMdetection框架在瑕疵检测中的具体应用方法，并附有原始发表的论文详解。

利用ResNet的特征提取能力，结合FPN特征处理和Faster-RCNN算法实现快速准确的目标检测。该方法可以广泛应用于瑕疵检测、视频监控和物体识别等领域，并可集成到MMdetection框架中。

这是一个基于Python的监控代码，用于监视根目录下的最近子目录的变化。它能够通过选择默认的根目录路径来返回该目录下最近文件夹下的子目录的路径，而且能够自动对新添加的子目录进行监控，非常实用。