视觉计数源码？ 视觉计数器？

机器视觉需要学哪些课程

机器视觉需要学的课程包括但不限于编程基础、计算机专业课程、行业技能以及进阶技能。编程基础：C++：需要深入理解面向对象、封装继承多态等C++的基本思想，并掌握C++11120的语言特性，如lambda表达式、智能指针等。同时，STL标准容器的使用方法也是必不可少的。

机器视觉专业主要涉及以下几个方面的学习内容： 图像处理基础：学生需要掌握数字图像的基本概念、图像变换、滤波器设计、边缘检测、特征提取等基础知识，并能够运用这些知识对图像进行预处理和分析。

机器视觉需要学这几部分：图像基础知识；（主要是了解一些基本的专业概念）光学成像部分知识；（光源和镜头方面的知识：机镜头和光源的分类选型、打光方式）编程语言的学习；（最基础的技能）算法工具的学习；（比如：halcon数字图像处理。

自动化专业的学生则关注自动控制系统的分析、设计和实现，他们将学习控制系统理论、机器人技术和过程控制等相关课程，机器视觉在自动化领域的应用广泛，如工业机器人的视觉引导和质量检测等，自动化专业的学生将接触这些相关课程和实践项目。

应修课程：计算机图形学、机器视觉检测与应用、高等数学、信号与系统、控制工程、Windows图像处理、面向对象程序设计语言（VC、VB或delphi）、光学基础、模式识别等。

【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线

编程基础：python编程、数据结构、算法。计算机基础：计算机网络、操作系统、数据库。核心技术（红框部分）：深度学习基础：神经网络、激活函数、损失函数、优化算法。计算机视觉基础：图像处理、图像特征提取、图像变换。深度学习框架：TensorFlow、PyTorch等。

深度课程阶段 内容：卷积神经网络（CNN）运行法则、自动提取图像特征、视觉经典神经网络（如ResNet、VGG）、两阶段及单阶段目标检测网络。目标：深入理解卷积神经网络原理，掌握高效图像识别和分类技术。匹配职业：视觉工程师、图像算法工程师。

建议：每天投入4-6小时学习，周末可适当增加至10小时，注重理论与实践结合。

26-基于stm32的人流检测计数系统Proteus仿真(源码+仿真)

-基于stm32的人流检测计数系统Proteus仿真（源码+仿真）系统概述 本系统基于STM32微控制器设计，旨在实现人流检测与计数功能。系统通过矩阵按键设置目标数量，利用数码管实时显示计数值和目标数量。当计数值达到目标数量时，系统重置计数值并通过蜂鸣器发出报警信号。

本项目采用STM32单片机作为控制核心，通过LCD1602显示屏实时显示时间，时间可以通过按键进行调节，并且按键还可以设置时间的启动与暂停。项目包含源码、Proteus仿真文件及全套资料。硬件部分 STM32单片机最小系统 电源：STM32最小系统板需要5V和3V两种电压。

首先，确保你已经下载并安装了Proteus 6软件。如果尚未安装，请从官方渠道下载并按照安装向导进行安装。准备STM32程序：在进行仿真之前，你需要有一个已经编写好的STM32程序。这个程序可以是用STM32的官方开发环境（如STM32CubeIDE或Keil）编写的，并已经编译成hex或bin格式的文件。

以下是在“国产Proteus”平台上进行STM32F047ZGT6仿真OLED 12864的示例：用户可在平台上选择STM32F047ZGT6作为目标MCU。从元器件库中选择OLED 12864等所需外设，并搭建电路。编写并上传代码至平台，进行在线编译和调试。在仿真运行界面中观察OLED 12864的显示效果，并进行必要的调整和优化。

慕尼黑工业大学开源!深度事件视觉里程计

慕尼黑工业大学近期在3DV 2024会议上开源了其研发的深度事件视觉里程计（Deep Event Visual Odometry，简称DEVO）。这一成果为事件相机在高速运动和恶劣光照条件下的应用提供了新的可能性，并显著提升了单目事件相机系统的性能。

Coco-LIC（Continuous-Time Tightly-Coupled LiDAR-Inertial-Camera Odometry using Non-Uniform B-spline）是由浙江大学和慕尼黑工业大学共同提出的一种有效的连续时间LiDAR-惯性-相机里程计系统。该系统利用非均匀B样条将LiDAR、IMU（惯性测量单元）和相机的测量值紧密耦合，以实现高精度和实时性的轨迹估计。