图像可视化

从零打造工业级智能二维码识别系统：基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南

界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章：环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章：多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环

蜡笔小新星·2025-03-11 16:26

CV：傅里叶变换

图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换，我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加，这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。

壹十壹·2025-03-11 16:26

技术干货 | i.MX 8视频开发案例全集

(3)基于GigE工业相机的图像采集、显示、保存案例。(4)基于MIPICameraOV4689摄像头演示Linux子系统V4L2的使用案例。(5)H.265视频

Tronlong创龙·2025-03-11 16:23

目标检测

这里的数字为置信度2.数据集：VOC数据集分4大类20小类；COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注，平均每图7.2个目标。

煤烦恼·2025-03-11 15:22

ELK Stack 安装教程 - 构建日志存储告警系统

Kibana则可以让用户在Elasticsearch中使用图形和图表对数据进行可视化。目前最

·2025-03-11 15:28

CV：图像的直方图均衡化

均衡化在图像处理中通常指的是直方图均衡化（HistogramEqualization），其主要目的是改善图像的对比度，使图像细节更加明显。

壹十壹·2025-03-11 15:20

使用Yarn创建Grafana模板的完整指南

Grafana是一款开源的数据可视化工具，我们可以使用它来创建各种仪表板，以便更好地监控和展示数据。请跟随我一起来完成这一过程。整体流程概览在开始之前，我们先来看看整个操作的流程。

·2025-03-11 15:56

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

Qt的QGraphics View的使用

QGraphicsView框架是Qt中用于管理和渲染大量2D图形对象的强大工具，适合构建绘图软件、游戏编辑器、数据可视化等场景。

水瓶丫头站住·2025-03-11 11:19

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。

·2025-03-11 11:49

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，ArkTS作为新一代的编程语言，为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。

·2025-03-11 11:49

R语言学习实例：使用R进行数据可视化

R语言学习实例：使用R进行数据可视化R语言是一种功能强大且广泛使用的统计分析和数据可视化工具。在本实例中，我们将使用R语言来创建一些常见的数据可视化图表，包括散点图、柱状图和折线图。

PixelCoder·2025-03-11 11:15

历史文章汇总

VPNgit地址TCP、HTTP、WebSocket、SOCKS5、DNS协议实现git地址实现DNS协议java版java实现socks5Txlcn手写分布式id生成器git地址手写分布式id生成器手写可视化逆向工程

Nuan_Feng·2025-03-11 11:45

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。

CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。

Sir小珂·2025-03-11 07:18

【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略（一）文本数据（二）数值数据（三）链接（四）图像数据

易辰君·2025-03-11 06:39

docker 安装ELK 8.17.3

Kibana是一个数据可视化平台，通过与Elasticsearch的集成，提供了强大的数据

离开水的飞鱼·2025-03-11 05:58

探索C4模型：可视化软件设计的新工具

探索C4模型：可视化软件设计的新工具c4Cinfourfunctions项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/c4/c4什么是C4模型？

姬如雅Brina·2025-03-11 05:27

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

开源向量数据库介绍说明

支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端：支持多种后端，如SQLite、MySQL、PostgreSQL。

❀͜͡傀儡师·2025-03-11 04:52

Permute 3 for Mac v3.11.10 全能媒体格式转换器

Permute3软件是一款功能强大的媒体格式转换工具，它为用户提供了前所未有的便利性和灵活性，以处理各种音频、视频和图像文件。

明天会在哪·2025-03-11 04:22

供应链工作效率如何提升

供应链可视化：采用ERP（企业资源计划）和SCM（供应链管理）系统，实现实时跟踪和监控。流程自动化：使用RPA（机器人流程自动化）减少人为操作，提高效率。

dev.null·2025-03-11 04:21

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描PDF、图像

scaFHIO·2025-03-11 03:42

GEE APP——SnowCloudMetrics应用程序，用于分析和可视化雪的覆盖频率（SCF）和雪的消失日期（SDD）

目录简介代码解释代码结果网址简介GEEAPP——SnowCloudMetrics应用程序，用于分析和可视化雪的覆盖频率（SCF）和雪的消失日期（SDD）代码解释用于GoogleEarthEngine(GEE

此星光明·2025-03-11 03:11

p5.js 交互应用实战 —— 音乐可视化(案例)

案例一将振幅转化为图形准备工作：打开编辑器左边菜单，uploadmp3音乐素材（不超过5m）//定义变量//Sound--声音,amplitude--振幅letSound,amplitude;//1.预读器（新建函数用来读取上传的音频）functionpreload(){Sound=loadSound('sound.mp3');}//2.初始化functionsetup(){createCanva

十一迪迪·2025-03-11 02:04

three.js 在 webGL 添加纹理

使用webGL在webGL中，gl.texImage2D()函数用于从图像文件生成2D纹理。该函数接受许多参数，包括目标，细节级别，内部格式，图像的宽度和高度，以及图像数据的格式和类型。

belldeep·2025-03-11 01:28

3.10 项目总结

-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理：-使用`torchvision.datasets`加载MN

不要不开心了·2025-03-11 01:58

DeepSeek源码解析（2）

例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度

白鹭凡·2025-03-11 01:26

Python编程案例教程PPT2022,Python编程案例教程答案

在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR库能够帮助我们将图像中的文字提取出来,所以本文为大家整理了四个常用的OCR库以及它们的用法,需要的可以参考下Python客栈送红包、纸质书1、pyocr2

a1237567892·2025-03-11 00:21

Midjourney绘图参数详解：从基础到高级的全面指南

一、基本参数配置1.图像比例调整使用--ar参数可以设置图像的宽高比，例如--ar16:9将生成16:9的宽屏图像。2.提示权重控制--iw参数用于控制文本提示对图像的影响程度，默认值为0.25，可

码上飞扬·2025-03-10 23:16

数据分析在宇宙观测中的重要性

数据分析在宇宙观测中的重要性关键词：数据分析、宇宙观测、数据预处理、数据挖掘、数据可视化摘要：本文将探讨数据分析在宇宙观测中的重要性，从数据分析在宇宙观测中的应用背景、重要性、面临的挑战与机遇以及未来发展趋势等方面进行深入分析

AI天才研究院·2025-03-10 23:46

Orbbec 深度相机SDK（Python）

ARM32和ARM642）window系统2、支持的Orbbec深度摄像头型号1）AstraPlus2）AstraPro3）Astramini4）Deeyea5）Gemini3、代码功能1）数据采集和可视化

-烂笔头-·2025-03-10 22:11

【LeetCode系列】Google面试题

Google面试题目录Google面试题LeetCode14最长公共前缀1、分析2、代码LeetCode20有效的括号1、分析2、代码LeetCode43字符串相乘1、分析2、代码LeetCode48旋转图像

烊萌·2025-03-10 22:06

VTK笔记- 3D Widget类 vtkSplineWidget 样条部件

vtk3DWidget vtk3DWidget是用于3D交互观察器的基类，也就是各种3D小部件类的基类，主要是在三维渲染场景中生成一个可以用于控制数据的可视化实体，比如点，线段（曲线）、平面、球体、包围盒

恋恋西风·2025-03-10 20:53

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

【一文学会 HTML5】

目录HTML概述基本概念HTML发展历程HTML基本结构网页基本标签标题标签（``-``）段落标签（``）换行标签（``）水平线标签（``）注释（``）特殊符号图像标签基本语法主要属性图像的对齐和样式响应式图像链接标签基本语法重要属性

熬夜超级玩家·2025-03-10 17:33

python爬虫项目（十二）：爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势

人工智能_SYBH·2025-03-10 17:03

web组态可视化平台

Web组态可视化软件是一种用于创建、管理和展示工业自动化、物联网（IoT）和智能建筑等领域的图形化界面的工具。它允许用户通过Web浏览器实时监控和控制设备、系统或流程。

万维——组态·2025-03-10 17:58

智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理

层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、

小艳加油·2025-03-10 16:57

opencv cuda例程 OpenCV和Cuda结合编程

linux/201704/70863.html此网页，仅保存下来供随时查看一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作

weixin_44602056·2025-03-10 16:27

H.264---序列参数集（SPS）---宽高获取

SequenceParamaterSet（NALUnit=7）SPS和PPS一般处于码流的起始位置，但也可能出现在码流中间，主要原因是：1、解码器需要在码流中间开始解码；2、编码器在编码的过程中改变了码流的参数（如图像分辨率等

SXM19940913sxm·2025-03-10 16:25

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南前言在现代计算机视觉领域，图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。

快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

本文将介绍18种常用的图像数据增强策略，并展示如何使用PyTorch中的torchvision.transfor

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

【无标题】

1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程，是工业视觉系统的核心部分。

东东就是我·2025-03-10 16:54

R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战

R语言ggplot2可视化生成高分辨率图片实战在数据分析和可视化领域，R语言一直是研究人员和数据科学家们的首选工具。其中，ggplot2包是R语言中最受欢迎和强大的可视化工具之一。

PixelEnigma·2025-03-10 15:21

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