一个基于人体姿态研究的手语图像识别系统。
根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv3自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。
根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv3自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。
2025/10/9 14:29:51
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本资源为YOLOv3目标检测算法的PyTorch实现（出处：https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3），本压缩包中包含了240MB的预训练网络文件，方便难以访问国外服务器的同学下载。
2025/9/12 14:12:34
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二次开发labelImg-中文版热键Ctrl+u从目录加载所有图像Ctrl+r更改默认注释目标目录Ctrl+s保存Ctrl+d复制当前标签和矩形框Space将当前图像标记为已验证w创建一个矩形框d下一张图片a上一张图片del删除所选的矩形框Ctrl++放大Ctrl--缩小↑→↓←键盘箭头移动选定的矩形框工具说明生成Yolov3目录选择目录自动生成Yolov3目录结构data\backupdata\cfgdata\obj标注图片目录生成Yolov3标注选择自动生成的Yolov3自动读取data\obj目录生成data\train.txtdata\voc.datadata\voc.names注：生成标注目录请切换YOLO模式
2025/2/28 15:26:34
36.23MB
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deep_sort_yolo3进行的多目标跟踪,效果不错,在1080ti上可以做到实时,由于csdn上不能上传大于220MB的文件,如果有不会训练模型的朋友,可以私聊我
2025/1/18 7:06:46
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB