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本文来源公众号“OpenCV与AI深度学习”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。
本文将分享16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目。具体包括：
本文将从这些项目的实际应用场景入手，分享各项目的核心思路和工具推荐。
人数统计工具
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。要检测和计算图像中存在的人数，您需要相关的训练数据集和数据训练平台。您可以使用 OpenCV 等免费工具来标记数据，或使用 V7 等自动注释工具来更快地完成此项目。自 COVID-19 爆发以来，人数统计解决方案越来越受欢迎，有助于执行社交距离规则并提高安全性。以下是一个推荐的数据集和代码，可以帮助您入门：
https://github.com/gjy3035/PCC-Net
颜色检测
接下来是一个简单的颜色检测器，可用于各种视觉任务。从检测颜色到构建绿屏应用程序（用自定义视频或背景替换绿色背景）到简单的照片编辑软件，构建颜色识别器是计算机视觉入门的一个很棒的项目。以下是您可能想要在项目中使用的一些有趣的数据集和代码：https://github.com/mpatacchiola/deepgaze
视频中的对象跟踪
对象跟踪是根据先前的信息估计场景中存在的目标对象的状态。您可以使用涉及一个对象（例如汽车）或多个对象（例如行人、动物等）的视频来构建简单的对象跟踪模型。本质上，该模型将执行两项任务 - 预测对象的下一个状态并根据对象的真实状况纠正该状态。对象跟踪模型在交通控制和人机交互中得到应用。以下是您可能会对此计算机视觉任务感兴趣的一些视频数据集和代码：https://github.com/JunweiLiang/Object_Detection_Tracking
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(以下各个项目的内容以此类推，每个项目包含项目简介和推荐工具或数据集信息)
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