HOG 特征提取的 SVM 行人检测，挺适合搞目标识别项目的你入门练练手。图像分成小单元后做梯度直方图，再按块归一化，拼成一个大特征向量交给 SVM 来分行人与非行人。整个流程清晰，代码也不复杂，调参数也有成就感。如果你还在找图像分类的实战项目，这个压缩包资源还挺值得一试的。
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YOLOv10 的实时检测系统，挺适合搞智慧交通方向的朋友试试。自带完整程序和数据，界面也做得比较友好，参数可调，统计图表也清晰。对城市路口的行人、车流监控那种需求，蛮对口的，跑起来也流畅，响应快。 YOLOv10 的目标识别能力，准确率还挺不错，尤其在人多车多的场景下，比起老版本更稳。你只要稍微熟
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detectMultiScale函数是OpenCV库中的一个重要工具，用于在人脸识别中检测不同尺寸的脸部区域。通过调整参数，用户可以优化检测效果以适应不同的应用场景。
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这是一个使用 Python 和 MASK-RCNN 实现人体姿态估计的案例。作为计算机视觉中一个常见的应用，本案例着重于目标检测和识别。该项目应用广泛，易于二次开发和改进。当然，你需要熟悉算法原理和源码。
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这是一个基于Python开发的行人航位推算工具，可用于室内行人定位。使用Jupyter Notebook打开即可。
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训练数据集和代码已整合。执行 inference.py 即可运行。
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使用可用脚本，在项目目录中运行： npm start：在开发模式下运行应用程序。 npm test：启动测试运行程序。 npm run build：构建生产应用程序。 npm run eject：从项目中删除单个构建依赖项。
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