YOLO检测环境安装配置
YOLO学习手册YOLO [ˈjoʊloʊ]（You Only Look Once）是一种快速而准确的目标检测算法，由Joseph Redmon等人在2016年提出。YOLO被广泛应用于计算机视觉领域，包括实时视频分析、自动驾驶、安防监控、智能交通、缺陷检测等。与传统的目标检测方法
图形编程接口——OpenGL
OpenGL（Open Graphics Library）是一个开放标准，被广泛应用于游戏开发、虚拟现实、科学可视化、计算机辅助设计（CAD）和其他领域。它提供了一组函数控制图形硬件，用于渲染2D和3D图形，创建各种复杂的图形效果和交互式场景。OpenGL的设计目标是提供一个高性能、可移植、灵活的图
人工智能——视觉目标检测算法YOLO
YOLO是流行的目标检测算法，用在图像或视频中实时识别和定位多个对象。YOLO的主要特点是速度快且准确度较高，能够在实时场景下实现快速目标检测。YOLO是一种快速而准确的目标检测算法，被广泛应用于计算机视觉领域，包括实时视频分析、自动驾驶、安防监控、智能交通等。
计算机视觉库——OpenCV
OpenCV是开源的计算机视觉库，用于处理图像和视频数据。OpenCV是用C++编写的，但提供了Python、Java等其他编程语言接口。OpenCV提供丰富的函数和算法，用于各种计算机视觉任务，包括图像处理、特征提取、目标识别、物体跟踪、摄像机标定、三维重建等。OpenCV用于许多应用领域，例如医
Java使用OCR技术识别图形图像文本信息
OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，利用文字识别技术将图像信息转化为文本信息。应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域，例如：自动识别身份证号码，将AI引入审核场景，与风控规则相结合，减少人为对图片的审核，大大提高审核效率
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