本文介绍了ImVoxelNet的非官方复现项目，该项目基于ImVoxelNet，并针对更新版本的PyTorch和MMCV进行了适配。ImVoxelNet是一种端到端的3D物体检测方法，支持从多视角RGB图像中进行3D物体检测，适用于室内和室外场景。其创新点包括：端到端的多视角优化、通用全卷积架构以及跨场景通用性。该实现使用了OpenMMLab的mmdetection3d框架，并提供了详细的环境配置步骤，包括依赖安装和预训练模型下载。实验结果显示，ImVoxelNet在多个数据集（如KITTI、SUN RGB-D、S…
本项目开源代码基于多个深度学习模型（如PP-Structure、PaddleOCR、YOLOv8等），实现对问卷图片的表格定位、结构识别、字符识别及分数统计，并将结果输出至Excel文件。通过PyQt5构建UI界面，使用多线程优化用户体验，避免主线程阻塞。性能测试表明，GPU处理单张图片约3.5秒，CPU约4.6秒。项目注重模块化设计，便于扩展与维护，适合类似业务场景的快速适配。
基于OpenCV帧间差分的静止背景运动目标轨迹捕捉; 使用python opencv 对静止背景下的运动目标轨迹进行捕捉，核心是利用帧间差分，并结合其他图像处理方式实现运动目标区域的获取，然后进行可视化。 遇到一个需求，背景变换不大，捕捉一个发光羽毛球的运动轨迹，涉及的核心方法就是 帧间差分 看一下原始视频和最终效果 这个发光的就是发光羽毛球，视频的背景变化不大，还算可控 感谢 https://uutool.cn/gif-edit/ https://www.freeconvert.com/zh/gif-compre…
