# find_my_glassess

**Repository Path**: school_lab/find_my_glasses

## Basic Information

- **Project Name**: find_my_glassess
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-02-18
- **Last Updated**: 2025-02-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 帮奶奶找眼镜 - AI眼镜识别助手

## 项目背景 👵
我是一名小学生，看到奶奶因为视力不好经常找不到眼镜而发愁，这让我很心疼。在学校组织的创意编程活动中，我决定运用人工智能技术来帮助奶奶解决这个问题。

## 项目介绍 🔍
这是一个基于计算机视觉的眼镜识别系统，通过摄像头实时扫描，当发现眼镜时会自动发出提示音并在画面中标注位置。项目特点：
- 实时视频识别
- 清晰的声音提示
- 简单易用的图形界面
- 准确的目标检测

## 开发过程 💡

### 1. 寻求帮助
首先我通过当下最流行的人工智能大模型DeepSeek寻求解决方案。DeepSeek为我指明了方向，让我了解到可以通过计算机视觉技术来实现这个想法。

![DeepSeek对话截图](ds.png)

### 2. 数据准备
学习使用LabelImg工具对眼镜图片进行标注，为模型训练准备数据。这个过程让我明白了AI学习也需要"老师"来教它认识事物。

### 3. 模型训练
使用YOLO（You Only Look Once）技术训练识别模型。训练命令：
```bash
yolo detect train data=glasses.yaml model=yolo11n.yaml pretrained=yolo11n.pt epochs=1000 imgsz=720
```

### 4. 界面开发
在Cursor AI的协助下，开发了简单直观的用户界面：

![软件界面](program.png)
![Cursor开发过程1](cursor01.png)
![Cursor开发过程2](cursor02.png)

## 使用的工具 🛠
- DeepSeek：AI对话助手
- LabelImg：图片标注工具
- YOLO：目标检测框架
- PyQt5：图形界面开发
- Cursor AI：编程辅助工具
- PyInstaller：项目打包工具

## 使用方式 🖥️
- 开发者：执行 `python detect.py`
- 普通用户：Windows系统下双击运行 `build\detect.exe`

## 打包说明 📦
1. 安装打包工具：
```bash
pip install pyinstaller
```

2. 确保已安装所有依赖：
```bash
pip install ultralytics
pip install PyQt5
pip install opencv-python
pip install pillow
```

3. 在项目目录下运行打包命令：
```bash
pyinstaller --noconfirm --onefile --windowed --add-data "glasses.pt;." detect.py
```

4. 打包完成后，可执行文件将在 `dist` 文件夹中生成

## 项目亮点 ✨
1. **免费开源**：所有使用的工具都是公开免费的
2. **易于使用**：简单的界面设计，适合老年人使用
3. **实时反馈**：声光结合的提示方式
4. **实用性强**：解决了实际生活问题

## 未来展望 🚀
1. **移动端开发**：计划将项目迁移到手机端，方便奶奶随时使用
2. **功能扩展**：希望能识别更多物品，帮助视力障碍人士
3. **普及推广**：让更多需要帮助的人受益

## 心得体会 💭
通过这个项目，我不仅学习到了人工智能和编程知识，更重要的是明白了技术的意义在于服务生活、帮助他人。虽然我只是一名小学生，但我相信通过不断学习和努力，一定能用科技的力量为身边的人带来更多便利。

## 致谢 🙏
感谢学校组织的创意编程活动给了我这个机会，感谢各种开源工具让我能够实现这个想法，也感谢奶奶一直以来的支持和鼓励。

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*注：本项目仅供学习交流使用，欢迎对代码进行改进和优化。*