图像处理

本项目是一个面向计算机视觉领域的算法库，聚焦于图像分类任务，旨在为科研开发者提供简洁、可复用的模型实现与实验基础。其主要功能模块包括：核心模型集：提供多种经典卷积神经网络实现，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception系列、DenseNet等，涵盖从

1.支持实时的对话服务(Real-timeCrawlerIntegration)功能描述：对话系统不再仅限于其内置的静态知识。当用户的提问涉及最新事件、实时数据或特定网站内容时，系统可通过集成的实时服务，动态地从互联网上获取最新信息。价值：彻底解决了大模型知识陈旧、无法回答时效性问题的痛点，使服务能

利用pytorch训练图片集，模型选用mobilenet，识别率95%以上。结合yolov8使用预训练模型，可视频动态识别物品的材质。yolo可以自己搜集图片集训练自己的模型

?智能监控三区域监控:支持同时监控3个屏幕区域（Boss血量、技能读条、技能喊话）实时OCR识别:使用PaddleOCR进行高精度中文文本识别规则匹配:支持自定义监控规则，精确匹配关键文本?语音播报EdgeTTS:使用微软EdgeTTS引擎，支持多种中文语音智能缓存:自动生成和缓存音频文件，提高响应

眼底血管图像分割算法设计，核心代码和主要逻辑说明： 1.图像预处理； 2.图像扩增与切分patch； 3.图像分割模型设计； 4.模型训练; 5.模型测试； 算法开发工程师，负责： 1.根据需求文档，进行软件功能设计 2.根据功能设计，进行软件代码编写 3.负责管理软件开发的源代码，记录版本变化 4.负责软件测试、维护

姿态识别，我完成除算法库外的所有工作，使用Qt集成开发环境、C++编程语言： 1.通过英特尔的实感摄像头采集图像和深度数据。 2.编码后通过TCP上传到服务端。 3.服务器解码后调用算法库进行分析，将分析结果返回给客户端。 4.客户端呈现结果。