一、技术选型与核心原理 物体检测技术主要分为传统图像处理和深度学习两大流派。传统方法基于图像特征提取（如边缘检测、颜色空间分析）和形态学操作，适用于结构简单、背景单一的场景。深度学习方法则通过卷积神……
基于Python的物体检测与数量统计：从理论到实践指南 物体检测与数量统计是计算机视觉领域的核心任务之一，广泛应用于工业质检、智能零售、农业监测等场景。Python凭借其丰富的生态库和简洁的语法，成为实现该功能……
基于Python的物体检测与数量统计：从理论到实践指南 一、物体检测与数量统计的技术基础 物体检测是计算机视觉的核心任务之一，其目标是在图像或视频中定位并识别特定类别的物体。数量统计作为物体检测的延伸应用，……
一、物体检测与数量统计的技术背景 物体检测是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是在图像或视频中定位并识别特定物体。与传统图像分类不同，物体检测需要同时确定物体的类别和位置（通常以边界框表示）。数量……
一、技术选型与核心算法解析 1.1 主流物体检测框架对比 物体检测技术已形成三大主流路线：两阶段检测器（Faster R-CNN）、单阶段检测器（SSD/YOLO）和Transformer架构（DETR）。两阶段模型通过区域建议网络（RPN）……
