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World File Search SystemOpenCV
使用OpenCV和介质管进行实时交互的基于手势的鼠标控制系统
技术，Karnataka 2 BE Scholar，CSE，部门，Shri Dharmasthala Manjunatheshwara技术学院，卡纳塔克邦摘要 - 该研究提出了一种基于手势的交互系统，旨在使用OpenCV和MediaPipe实时控制。此系统使用手势来提供一种直观且不接触的方式来与计算机进行交互，从而为与传统输入设备（如鼠标或键盘等传统输入设备）挣扎的人相互访问。使用单个网络摄像头，该系统连续捕获并监视手动移动。这些运动是通过模式识别算法处理的，以准确识别特定的手势，每个手势都与各种计算机操作相对应，包括鼠标运动，咔嗒声和滚动。该系统是针对用户友好性和效率进行设计的，使用户可以在无人接触的情况下轻松浏览其计算机屏幕。研究的结果强调了使用手势来实现基本计算机控制任务的实用性和有效性，在日常和专业计算方案中提出了一种有希望的无提交互方法。索引术语 - 手势识别，OpenCV，MediaPipe，小鼠控制，人类计算机相互作用。
rgbif.pdf
OCV_BBOX（OPENCV-LAREA），6 OCV_BITMAP（OCV_FACE），2 OCV_BLUR（OCV_FACE），2 OCV_CHULL（OPENCV-REA），6 OCV_COPYO（OCV_FACE），2 OCV_DESTROY（OCV_FACE）（OCV_FACE），2 OCV_DISPLAY（OCV_DISPLAY（ocv_face）（OCV_Face），2 OCV_FEFE），22。 ），2 OCV_FACE，2 OCV_FACE（OCV_FACE），2 OCV_GRAYSCALE（OCV_FACE），2 OCV_HOG（OCV_FACE），2 OCV_INFO，2 OCV_KEYPOINTS，4 OCV_KNN（OCV_KNN（OCV_FACE），2 OCV_Marksress（ocv_face），OCV_Face） （OCV_FACE），2 OCV_POLYGON（OPENCV -REA），6 OCV_QR_DETECT，5，5 OCV_READ，2 OCV_RAD（OCV_FACE），2 OCV_READ（），3，5 OCV_Rectangle（OpenCV -ARE）（OPENCV -ARE），6 OCV_RESIZ（OCV_RESIZE（2）OCV_SSK），2 OCV_SKETER（2） （OCV_FACE），2 OCV_VERSION（OCV_FACE），2 OCV_VIDEO，2 OCV_IDEO（OCV_FACE），2 OCV_WRITE，2 OCV_WRITE（OCV_FACE），2 OPENCV -AREA，6
使用计算机视觉技术在照片中的面部检测
摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照明和面部姿势方面的示例图像中实施用于面部检测的计算机视觉技术。开发的系统结合了Viola-Jones算法和卷积神经网络（CNN），以增强针对照明和面部取向变化的弹性。实验结果即使只有两个样本图像也显示出很高的精度。这项研究还开发了处理极端照明条件的预处理技术，并使用Python和OpenCV证明了有效的实施。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照片中进行面部检测的计算机视觉技术的实施，这些示例图像具有不同的照明和面部姿势。系统开发的系统结合了中提琴和卷积神经网络（CNN）算法，以增加对照明和面部取向变化的抗性。实验结果表明，即使仅使用两个示例图像，它也显示出高度的准确性。这项研究还开发了预处理技术，以使用Python和OpenCV来克服极端的照明条件和实施效率。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV 1。简介
使用计算机视觉和AI
抽象 - 火灾危害是一种物理危害，因为缺乏火灾警报和救援导航系统（FARNS），它比以往任何时候都更加夺走生命。消防灾难在行业中日复一日变得越来越麻烦。由于火灾危害，人们正在高层建筑物和行业中死亡。物联网和OpenCV可以带来新的方面来发射警报和救援导航系统。基于OPENCV的消防导航器系统可用于定位火灾危害的位置，并通过在线和离线频道提供紧急火灾警报。与期望相反，消防员可以快速轻松地到达受影响的地区并挽救生命。可靠的消防导航系统和监视解决方案对我们的行业至关重要。我们的系统提出了一种使用基于OPENCV的消防导航系统救出消防人员的不可逾越方式，该导航系统还可以在毁灭性的火灾危害情况下克服互联网和停电。
自主有效载荷交付dronely raven
两个组件将如何一起工作？Raspberry Pi控制器利用Mavlink协议与飞行控制器进行通信。没有此，Raspberry Pi将无法向飞行控制器发送必要的命令。 此外，必须使用OpenCV和Dronekit-Python等库来识别目标并将某些符合要求的命令发送到飞行控制器。没有此，Raspberry Pi将无法向飞行控制器发送必要的命令。此外，必须使用OpenCV和Dronekit-Python等库来识别目标并将某些符合要求的命令发送到飞行控制器。
职位描述：项目助理 - 使用计算机视觉的2D零件检查
精通Python和计算机视觉库，例如OpenCV，TensorFlow或Pytorch。图像处理技术和机器学习算法的经验。相机校准，原型制作和单板计算机（SBC）的知识。
rakshit poudel
摘要：本文介绍了一种用于健身运动形式检测的自动化系统，利用MediaPipe [1]进行实时姿势估计，而OpenCV [2]进行计算机视觉处理。该系统在练习中分析诸如下蹲，硬拉和二头肌卷曲等练习中的关键身体地标，从而立即提供了形式准确性的反馈。通过检测不正确的姿势，例如膝关节不当或背部曲率，该系统旨在降低受伤的风险并提高锻炼效率。所提出的方法旨在轻巧，易于访问且能够在消费级硬件上运行，从而使其可用于广泛使用。实验结果表明，检测常见形式错误的准确性很高，展示了该系统作为传统个人培训的一种具有成本效益的替代品的潜力。这项工作有助于自动健身监测的不断增长的领域，并突出了计算机愿景在改善运动安全性和性能中的作用。关键字：锻炼形式检测，媒体管，OpenCV，姿势估计，计算机视觉。
QSAR研究二酰基甘油酰基转移酶-1（DGAT-1 ...1简介面部检测是对象的子集...
1简介面部检测是对象识别的子集，这是计算机科学众多研究领域之一。在当天同样，它被认为是软件工程师和执法人员中的一个非常重要的问题，并且知道如何改善犯罪调查和预防犯罪事故。面部检测一直是一个主要的学术主题[1]。这是一种用于检测人脸的计算机视觉方法。计算机视觉已经走了很长一段路，现在有许多可以认为可以实现的研究项目，其中一些被纳入了一个被称为“ OpenCV”的开源计算机视觉项目中。“创建的开源计算机视觉和机器学习软件库，该库为计算机视觉应用提供标准基础，并加速商业产品中的机器感知，” OpenCV网站[2]表示。
在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ...
妇女家庭科学与高等教育研究所，印度泰米尔纳德邦哥印拜陀摘要：该系统通过利用眼睛追踪技术的力量来无缝控制家庭用具，从而彻底改变了瘫痪者的生活。利用OPENCV进行鲁棒和实时的眼动追踪，该系统通过专注于预定义的模式或命令，使患者能够轻松地与周围环境互动。用户友好的界面促进了眼动与各种家用设备（包括灯光，风扇和娱乐系统）之间建立连接。这种创新的解决方案赋予了机动性有限的个人重新获得独立性的能力，通过基于直觉的目光命令简化了日常工作和生活空间的管理。通过提供一种新颖的沟通和控制途径，该系统为瘫痪的患者提供了一种新的自主性，便利性和改善的生活质量。索引术语：瘫痪，眼睛跟踪技术，OPENCV，预定义的模式或命令，家用设备，基于目光的控制。