实时检测人与物体交互的开放项目仓库

libsvm matlab代码支持道路和物体检测，依赖于dpm、libsvm和spsstereo（CV工具箱可选）。Matlab计算机视觉工具箱用于处理Kitti数据结构：./data_road_right/[training|testing]、./data_road/[training|testing]、./data_car_left/[training|testing]。运行format_calib.sh（设置CALIB_DIR为data_x/.../calib）、filter_car_data.sh（设置LABEL_DIR为data_x/.../label_2）、spsstereo_process.sh（左右图像目录设置）。数据格式化代码使用全局变量设置。p2main.m脚本生成带有3D边界框的3D点云，输出带有2D框表示的3D框的2D图像，以及道路分类器的分割结果。fitPlanePipe.m用于道路表面的平面拟合。

使用Matlab程序识别圆形目标的方法。

这款应用程序可以在视频中检测非刚性光束等物体上的标记，具备英文图形用户界面，支持导入各种视频文件进行分析，并输出标记位置数据。推荐使用Micah Richert的“mmread”进行视频文件的导入和处理。

这段代码实现了对移动对象的实时跟踪。

摄像头采集图像，自动识别图中人脸并用绿色方框标出。

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，由Joseph Redmon等人在2016年提出。其核心思想是同时进行图像分类和边界框预测，极大地提高了目标检测的速度和效率。在实时应用中，YOLO表现出色，广泛应用于自动驾驶、视频监控、机器人导航和医疗影像分析等领域。将探讨YOLO算法的基本原理、演化历程，以及其在各个应用场景中的实际案例和技术挑战。

【Library-master】是一个基于Eclipse集成开发环境和MySQL数据库构建的开源图书管理系统。该系统用于图书馆的日常运营，包括图书的入库、借阅、归还和查询等功能，实现信息化管理。Eclipse作为主要开发工具，提供丰富的代码编辑、调试、构建和部署功能，支持Java代码的编写、管理和运行。MySQL作为后端数据库，存储图书信息、用户数据和借阅状态等重要数据，开发者通过SQL操作多个数据库表进行数据管理。项目中的关键模块包括用户管理、图书管理、借阅与归还、查询系统以及统计分析模块。此外，项目可能涉及Spring框架处理业务逻辑、Hibernate简化数据库交互、HTML、CSS、JavaScript构建前端界面，以及RESTful API设计用于前后端通信。

项目"master.zip"提供了一个结合OpenResty、Lua、Nginx与Kafka的集成方案。核心在于使用Lua脚本处理Nginx的请求，并将数据实时写入Apache Kafka集群。OpenResty结合Nginx的静态处理能力与Lua的动态脚本功能，支持复杂的业务逻辑处理。Nginx接收HTTP请求，通过Lua脚本处理请求数据，并利用"lua-resty-kafka-master"库与Kafka集群交互，实现数据高效传输和存储。

数据挖掘项目 作者： Philippe CHARRAT 和 Clément CORNU 目标： 使用 Python 创建推荐系统（开发中）