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OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库）简介愚梦者 OpenCV 人工智能人工智能 opencv c++图像处理计算机视觉开源
返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇：OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发，最初是为了加速处理器
神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数） MarkHD 深度学习神经网络计算机视觉
神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
什么是特征检测和描述，OpenCV中常见的特征检测算法有哪些？ -Max-静- #opencv学习 opencv 算法人工智能
特征检测和描述是计算机视觉中的基本概念，它们在图像识别、对象跟踪、图像拼接等多种任务中发挥着至关重要的作用。特征检测是指识别图像中重要的特定点、区域或结构，这些特征通常具有独特性、可重复性以及对光照变化、旋转和比例变换等变化的鲁棒性。这些特征点可以用作进一步分析的参考。特征描述是基于一定的几何或者颜色信息生成特征点的特征描述符，这种描述应满足欧式空间的仿射不变性和噪声鲁棒性，并且不同特征点的特征描
qt+ffmpeg 实现音视频播放（一）码农客栈音视频 Qt ffmpeg qt ffmpeg 音视频
一、ffmpeg下载官网：点击跳转二、模块介绍1.libavcodec：音视频编解码库，提供了多种编解码器，可以支持多种音视频格式的编解码操作。2.libavformat：音视频封装和解封装库，提供了多种封装格式的支持，可以读取和写入多种音视频文件格式。3.libavfilter：音视频过滤器库，提供了多种音视频过滤器，可以对音视频流进行各种处理，如添加水印、调整亮度、对比度等。4.libavde
opendronemap集群搭建 Robber2000 云计算容器运维云原生
需求OpenDroneMap（ODM）是一个开源项目，旨在利用无人机采集的图像数据生成地图、模型和其他地理空间数据。它主要解决以下问题：航空摄影数据处理：ODM可以处理无人机拍摄的大量航空图像数据，通过图像处理和计算机视觉技术生成高质量的地图和模型。地图制作与更新：利用ODM，用户可以快速、成本效益地生成地图，并及时更新地理空间数据，有助于城市规划、灾害监测等领域的应用。三维建模：ODM可以生成精
Canny详解 kxg916361108 计算机视觉图像处理人工智能
Canny边缘检测是一种经典的图像处理技术，被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。它由JohnF.Canny在1986年提出，是一种多阶段的边缘检测算法，具有高精度和低错误率的特点。Canny边缘检测的步骤：高斯滤波（GaussianBlur）：Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理，以减少图像中的噪声。高斯滤波器将图像中的每个像素与周围像素进行加权平均，从而模糊图像并减少噪声。计算图像梯度
MATLAB图像拼接算法及实现程序员小溪算法 matlab 计算机视觉 MATLAB 人工智能
图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
AI图像识别算法助力安全生产*提升风险监测效率---豌豆云豌豆云人工智能安全
2024年开年来安全生产事故频发，工厂爆炸、工程坍陷等重大安全生产事故的发生再次为我们敲响了警钟。安全生产是企业发展的生命线，而传统的安全监测手段存在盲区和延迟，难以及时发现和应对潜在风险。AI图像识别算法通过利用先进的计算机视觉和深度学习技术，能够有效提高风险监测效率，保障企业的安全生产。AI图像识别算法助力安全生产AI图像识别算法通常部署在本地服务器或边缘服务器，通过分析前端监控摄像头、无人机
深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能仰望大佬007 图像处理 opencv 计算机视觉 c#
深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库，它提供了
【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5）旅途中的宽~ 计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测 YOLO RCNN
文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
OpenCV：开源计算机视觉的魔力之门 mikes zhang 计算机视觉
在当今这个信息爆炸的时代，图像和视频已经成为我们获取和传递信息的主要方式之一。从社交媒体上的照片分享，到安防监控、自动驾驶等领域的图像识别与处理，计算机视觉技术正日益改变着我们的生活。而在这场技术革命中，OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）这一开源计算机视觉库扮演着举足轻重的角色。本文将带你走进OpenCV的世界，一探其究竟。一、OpenCV简介OpenC
情感计算 - 情感模型无脑敲代码，bug漫天飞情感计算人工智能
1基本情感论模型--离散状态1Tomkins面部表情惩罚或奖励的反馈结果八类：基本情感2Izard具有动机的特征10中基本情感状态（言语内容表情等）神经系统电化学自主，遗传决定情感面部姿势活动情感活动输出决定脑区的反馈信息情感活动输出产生3Ekman美国心理学家早期的情感模型都是他提出的面部表情中应用广泛1972年六类情感状态90年代扩充更多的维度对于计算机视觉研究起到了推动作用泛文化意义历史进化
深度学习的进展 CuiXg 深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得显著进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面实现了突破性进展。方向一：深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念，涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法机器不会学习CSJ cnn 支持向量机分类人工智能
CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征，从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测：基于补丁的方法 suoge223 机器学习实用指南机器学习计算机视觉人工智能
专栏导读作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。以案例的形式从实用的角度出发，快速上手机器学习项目，在案例中成长，摆脱按部就班填鸭式教学。欢迎订阅专栏，订阅用户可私聊进入机器学习交流群（知识交流、问题解答），并获赠丰厚的机器学习相关学习资料（教材、源码
图像预处理技术与算法木子n1 算法嵌入式开发算法数码相机计算机视觉
图像预处理是计算机视觉和图像处理中非常关键的第一步，其目的是为了提高后续算法对原始图像的识别、分析和理解能力。以下是一些主要的图像预处理技术：1.图像增强：对比度调整：通过直方图均衡化（HistogramEqualization）等方法改善图像整体或局部的对比度。伽玛校正：改变图像的亮度特性，用于补偿显示器或其他硬件设备的非线性响应。锐化处理：如使用高通滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel边缘检测算
Vis-TOP：视觉Transformer叠加处理器离欢论文 Transformer 人工智能机器学习 transformer 深度学习计算机视觉
摘要近年来，Transformer[23]在自然语言处理(NLP)领域取得了良好的效果，并开始向计算机视觉(CV)领域拓展。优秀的型号如VisionTransformer[5]和SwinTransformer[17]已经出现。同时，Transformer模型平台扩展到嵌入式设备，以满足一些对资源敏感的应用场景。但是，由于Transformer模型参数多、计算流程复杂、结构变体繁多，在硬件设计中存在
【Transformer养猪】Livestock Monitoring with Transformer 离欢 Transformer 论文笔记 python 人工智能
对牲畜行为的跟踪有助于在现代动物饲养场及早发现并预防传染病。除了经济收益，这将减少畜牧业中使用的抗生素数量，否则这些抗生素将进入人类的饮食，加剧抗生素耐药性的流行，这是导致死亡的主要原因。我们可以使用大多数现代农场都有的标准摄像机来监控牲畜。然而，大多数计算机视觉算法在这项任务中表现不佳，主要原因是:(i)农场饲养的动物看起来相同，缺乏任何明显的空间特征，(ii)现有的跟踪器都不能长时间保持健壮，
【EI会议征稿通知】2024年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会（ICCPA 2024）搞科研的小刘选手学术会议人工智能自动化能源大数据云计算
2024年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会（ICCPA2024）20244thInternationalConferenceonComputerVisionandPatternAnalysis(ICCPA2024)第四届计算机视觉与模式分析国际会议（ICCPA2024）将于2024年5月17日至19日在中国鞍山召开。ICCPA2024汇集了来自世界各地的计算机视觉与模式分析领域的学者、研究人
计算机视觉学习指南（划分为20个大类） superdont 计算机视觉入门计算机视觉人工智能开发语言 python opencv
计算机视觉的知识领域广泛而庞杂，涵盖了众多重要的方向和技术。为了更好地组织这些知识，我们需要遵循无交叉无重复（MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive，MECE）的原则，并采用循序渐进的方式进行分类和划分。按照无交叉无重复的原则，我们将计算机视觉划分为20个重要的方向，每个方向都具有明确的定义和特定的应用领域。通过这种划分方式，可以确保每个方向都在整个计算机视
计算机视觉与图像处理面试题,深度学习图像处理算法工程师面试题 ZW9 计算机视觉与图像处理面试题
AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。按需/包周期付费可选，最低0.00元/小时引入MoXingFramework模块||https://support.huaweicloud
互联网加竞赛基于计算机视觉的身份证识别系统 Mr.D学长 python java
0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的身份证识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1实现方法1.1原理1.1.1字符定位在Android移动端摄像头拍摄的图片是彩色图像，上传到服务器后为了读取到身份证上的主要信息，就要去除其他无关的元素，因此对身份证图
【Python】图像裁剪与匹配林九生 Python python opencv 开发语言
图像裁剪与匹配在计算机视觉领域，图像处理是一项关键的任务，其中图像裁剪和匹配是常见的操作之一。本文将介绍如何使用OpenCV库进行图像裁剪与匹配，并展示一个简单的示例代码。1.引言在图像处理中，有时需要从一张大图中截取特定区域，并在另一张图中寻找相似的部分。这可以通过裁剪和匹配操作来实现。本文将演示如何使用Python和OpenCV库进行这些操作。2.代码示例以下是一个使用OpenCV库的简单代码
深度学习——概念引入韶光流年都束之高阁深度学习日记深度学习人工智能职场和发展
深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习领域中的一个新的研究方向，主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次，让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据
行人重识别 NineDays66 人工智能
在人的感知系统所获得的信息中，视觉信息大约占到80%～85%。行人重识别（personre-identification）是近几年智能视频分析领域兴起的一项新技术，属于在复杂视频环境下的图像处理和分析范畴，是许多监控和安防应用中的主要任务，并且在计算机视觉领域获得了越来越多的关注。下面我们就仔细来聊聊行人重识别(ReID)。1.什么是行人重识别行人重识别（PersonRe-identificat
用 Python 制作一款炫酷的二维码！ Python数据之道可视化 python 数据可视化 opencv svg
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【保姆级教程|YOLOv8改进】【7】多尺度空洞注意力（MSDA），DilateFormer实现暴力涨点阿_旭 YOLOv8网络结构改进 YOLO YOLOv8改进 MSDA
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点，SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测阿_旭 YOLOv8网络结构改进 YOLO 目标检测人工智能 YOLOv8改进
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基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪阿_旭深度学习实战 AI应用软件开发实战计算机视觉 python 行人车辆追踪目标追踪 YOLOv8 深度学习
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【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升，使用FasterNet替换主干网络阿_旭 YOLOv8网络结构改进 YOLO YOLOv8改进 FasterNet 深度学习
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以下3钟数字签名都是基于jdk7的 1，RSA String password="test"; // 1.初始化密钥 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(51
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1>、Hibernate是数据访问层框架，是一个ORM(Object Relation Mapping)框架，作者为:Gavin King 2>、搭建Hibernate的开发环境 a>、添加jar包: aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
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1. 概述若你从事过面向对象开发，实现给一个类或对象增加行为，使用继承机制，这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法，或者须要给方法添加更多的功能（魅力），你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
读取磁盘文件txt，并输入String 一炮送你回车库 String
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最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码，之前看过C++/lua写的服务器引擎代码，引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能，这也是现在很多游戏服务器的优化方向，在引擎层面去解决数据同步和数据持久化，数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
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activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装 activiti5一共23张表 Activiti的表都以ACT_开头。第二部分是表示表的用途的两个字母标识。用途也和服务的API对应。 ACT_RE_*: 'RE'表示repository。这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源（图片，规则，等等）。 A
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Android广播机制简介在Android中，有一些操作完成以后，会发送广播，比如说发出一条短信，或打出一个电话，如果某个程序接收了这个广播，就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播，就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”，也就是不管你接收方如何处理。另外，广播可以被不只一个应用程序所接收，当然也可能不被任何应
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在service类前加上@Transactional，声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。 Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
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这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765)，这里把它单独取出来，作为Kafka的入门吧下载Kafka http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz 2.10表示Scala的版本，而0.8.1.1表示Kafka
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Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象，其实是代理对象的实例，并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象，那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢？为了说明问题，假设有个Service类叫AService，它的Spring事务代理类为AProxyService，AService实现了一个接口
bootstrap源码学习与示例：bootstrap-dropdown（转帖） BreakingBad bootstrap dropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西，我读后的整体感觉。一个下拉开菜单的设计： <ul class="nav pull-right"> <li id="fat-menu" class="dropdown">
读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* * 中介者模式（Mediator）：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。 * 中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。 * * 在我看来，Mediator模式是把多个对象（
常用代码记录 chenjunt3 UI Excel J#
1、单据设置某行或某字段不能修改 //i是行号,"cash"是字段名称 getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false); //取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了 getBillC
搜索引擎与工作流引擎 comsci 算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想) -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
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JSON字符串转换为对象 dieslrae java json
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
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想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant 1. vagrant virtualbox 下载安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 查看安装在命令行输入vagrant 2.
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一个不错的shell 脚本教程入门级建立一个脚本　　Linux中有好多中不同的shell，但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程，因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash（但是在大多数情况下，这些脚本同样可以在 bash的大姐，bourne shell中运行）。　　如同其他语言一样
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执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6 然后把以下英文部分复制过去。（注意第一句#!/bin/sh如果不写，就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。 #!/bin/bash # # /etc/rc.d/init.d/tomcat # init script for tomcat precesses
第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
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今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。一、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$

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