随着YOLO等实时目标检测技术的成熟，计算机视觉在导览领域应用成为可能。本项目选择鱼类识别作为切入点，原因包括：
技术验证性：鱼类具有丰富的视觉特征，适合作为计算机视觉应用示范
市场需求：水族馆数字化转型需求迫切，教育科普价值显著
扩展潜力：技术框架可迁移至美妆（产品识别）、汽车（零件识别）等多个场景
社会价值：提升公众对海洋生物多样性的认知，助力生态保护教
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技术信息
作品详情
行业场景
功能介绍
功能架构
全景拼接模块：将多张局部鱼群图片拼接成完整全景视图
目标识别模块：基于YOLOv8模型实时识别全景图中的不同鱼类
信息展示模块：点击识别结果展示鱼类的详细信息
UI交互界面：简洁的操作界面，实现"一键识别+点击查看"的流畅体验
项目实现
小程序由我全部负责,使用PyQt5和opencv和yolo框架实现前端和后端,实现"一键识别+点击查看"的流畅体验
示例图片
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