視覺識別：ffmpeg-python、ultralytics.YOLO、OpenCV-Python、標準RTSP地址格式

• • ffmpeg-python
  • • 核心概念
    • 常用過濾器（Filters）
    • 高級操作
    • 視頻截幀轉換圖片示例
    • 參考
  • ultralytics.YOLO（You Only Look Once）
  • • 1. 模型加載
    • 2. 訓練模型 (`train()`)
    • • 標準YAML格式示例
    • 3. 預測 (`predict()`)
    • 4. 驗證模型 (`val()`)
    • • metrics
      • • 核心指標 (metrics.box)
        • 其他重要屬性
        • 完整指標獲取示例
        • results_dict 中的完整鍵值
        • 注意事項
    • 5. 模型導出 (`export()`)
    • 常用參數說明表
    • • 訓練驗證輸出中各參數的詳細解釋
    • train/val/predict關鍵區別總結
    • mAP 詳解
    • • 1. 核心概念
      • 2. 計算流程
      • 3. 常見變體
      • mAP 在目標檢測中的意義
      • mAP 解讀指南
      • 提升mAP的策略
    • runs/detect日志講解
    • 參考
  • OpenCV-Python（cv2）
  • • 1. 圖像讀取與保存
    • • `cv2.imread(filename, flags)`
      • `cv2.imwrite(filename, img, params)`
      • `cv2.imshow()`
    • 2. 圖像處理
    • • `cv2.cvtColor(src, code)`
      • `cv2.resize(src, dsize, fx, fy, interpolation)`
      • • 為什么需要插值？
      • `cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX)`
    • 3. 閾值與二值化
    • • `cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)`
    • 4. 特征檢測
    • • `cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, apertureSize, L2gradient)`
      • `cv2.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap)`
    • 5. 視頻處理
    • • `cv2.VideoCapture(index)`
      • `cv2.VideoWriter(filename, fourcc, fps, frameSize)`
    • 6. 繪圖函數
    • • `cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness)`
      • `cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness)`
    • 7. 形態學操作
    • • `cv2.erode(src, kernel, iterations)`
      • `cv2.dilate(src, kernel, iterations)`
      • `cv2.morphologyEx(src, op, kernel)`
    • 8. 窗口管理
  • 標準RTSP地址格式
  • • 參數說明
    • 調試工具建議
    • 參考