图像清晰度识别

【视觉惯性SLAM：十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】

单一的视觉SLAM主要依赖于图像特征进行定位和建图，这种方法虽然能够在许多环境中获得良好的效果，但其鲁棒性容易受到动态变化、光照条件恶化以及环境特征稀缺等因素的限制。例如，昏暗场景或快速运动可能
KeyPan·2025-01-18 18:31

集成AI离线免费，全平台毫秒级快速处理！

随着PS技术的发展，大家对图像的要求和处理更加的多样化，其中，抠图作为一种常见的图像处理操作，并不是每个小伙伴都完全掌握PS技能，对于那些复杂的抠图操作往往会显得捉襟见肘，近两年随着AI技术的进步，各类软件都和
纪元A梦·2025-01-18 18:28

LLMs，即大型语言模型

LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
maopig·2025-01-18 17:52

快速傅里叶变换

傅里叶变换是一种重要的数学工具，广泛应用于信号处理、图像分析、数据压缩、声音合成等领域。传统的离散傅里叶变换算法的计算复杂度较高，而快速傅里叶变换通过减少计算量，大大提高了运算速度。
华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-18 17:21

《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》

核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定
XianxinMao·2025-01-18 17:16

OCR字符识别--WeChatocr

导入库，及定义微信OCR地址fromwechat_ocr.ocr_managerimportOcrManager,OCR_MAX_TASK_IDimportthreadingwechat_ocr_dir=r"./ocr/WeChatOCR/7079/extracted"#OCR的地址，可以用everythin工具查找一下地址这个地址是电脑用户安装APP的地址---C:\Users\xxxx\App
鲁鲁在川·2025-01-18 16:12

Kotlin Bytedeco OpenCV 图像图像55 图像透视变换

KotlinBytedecoOpenCV图像图像53图像透视变换1添加依赖2测试代码3测试结果1添加依赖4.0.0com.xuKotlinOpenCV1.02.0.0UTF-8official1.8mavenCentralhttps
深色風信子·2025-01-18 16:11

3D UNet和Swin-UNETR

3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。
学無芷境·2025-01-18 14:29

推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代，3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具，尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力
滑辰煦Marc·2025-01-18 14:57

3D U-Net CNN医学图像分割项目教程

3DU-NetCNN医学图像分割项目教程3DUnetCNNPytorch3DU-NetConvolutionNeuralNetwork(CNN)designedformedicalimagesegmentation
尤辰城Agatha·2025-01-18 14:57

HarmonyOS Next应用开发——图像PixelMap变换

【高心星出品】图像变换图片处理指对PixelMap进行相关的操作，如获取图片信息、裁剪、缩放、偏移、旋转、翻转、设置透明度、读写像素数据等。图片处理主要包括图像变换、位图操作，本文介绍图像变换。
·2025-01-18 14:56

通过Java代码实现图片的放大和缩小

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-18 14:25

MATLAB语言的计算机基础

MATLAB（矩阵实验室）作为一种高级编程语言和环境，广泛应用于数据分析、算法开发、模型创建、数字图像处理和计算机视觉等多个领域。
疯狂小小小码农·2025-01-18 13:52

大数据最新医学图像分割 3D nnUNet全流程快速实现_医学图像分割步骤

第一步：选择一个你能找的路径位置（这很重要），在这个位置打开终端，输入gitclonehttps://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git，将nnUNet的代码下载到这个位置第二步：终端内定位到下载的nnUNet文件夹cdnnUNet，或者直接在对应位置打开终端第三步：开始安装，pipinstall-e.2数据整理2.1数据存放形式首先，nnUNet有自己的一套数据文件夹的
2401_84182020·2025-01-18 13:52

OpenCV实例应用

5.0图像的腐蚀应用完整代码：importcv2importnumpyasnpdeferode():img=cv2.imread('.
yzx991013·2025-01-18 13:48

opencv图像基础学习

2.3图像的加密解密源码如下：importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefpassImg():img=cv2.imread('.
yzx991013·2025-01-18 13:17

企业架构业务流程设计五步法

企业架构业务流程设计五步法企业架构与业务流程概述企业架构定义及重要性业务流程概念及作用企业架构与业务流程关系第一步：明确战略目标与需求确定企业战略目标分析业务需求及痛点制定项目目标与计划第二步：梳理现有业务流程调研现有业务流程情况识别关键业务环节及问题评估现有流程效率与效果第三步
公众号：优享智库·2025-01-18 12:45

行为识别的方法

行为识别主要有以下几大类方法，每类方法各有特点及典型算法：传统方法特点：利用手工设计特征对行为进行表征，再用统计学习的分类方法进行识别。
人工智能专属驿站·2025-01-18 11:07

OpenCV阈值

3.1阈值代码：importcv2frommatplotlibimportpyplotasplt#读取图像img1=cv2.imread(".
yzx991013·2025-01-18 10:57

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。
潜洋·2025-01-18 10:25

10 个免费的 AI 图片生成工具分享

原文：https://openaigptguide.com/ai-picture-generator/在人工智能（AI）图像生成技术的推动下，各类AI图片生成网站如雨后春笋般涌现，为我们的日常生活提供了丰富多彩的视觉体验
·2025-01-18 05:11

node.js项目依赖关系分析工具 Depazer 的使用

帮助识别循环依赖、未使用的依赖、或过度复杂的依赖。可视化图表：生成清晰的依赖关系图，帮助开发者快
付星途·2025-01-18 04:36

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。
AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的
YOLO大师·2025-01-18 02:59

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

在本篇博客中，我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

1.引言近年来，人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展，使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》

利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务，如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务，无需从头开始研发。
·2025-01-18 01:04

《软硬协同优化，解锁鸿蒙系统AI应用性能新高度》

目前，鸿蒙系统中的AI应用已经涵盖了语音助手、图像识别、智能推荐等多个领域，为用户带来了更加智能、便捷的体验。然而，随着
·2025-01-18 01:03

《解锁鸿蒙系统AI能力，开启智能应用开发新时代》

鸿蒙系统构筑了15+系统级的AI能力，并开放了14+AI控件，覆盖图像、语音、智能推荐等领域。
·2025-01-18 01:03

2025 第一弹：3 分钟带你使用 Cursor 生成新年祝福

2025第一弹：3分钟带你使用Cursor生成新年祝福项目效果项目简介Cursor是一个由OpenAI开发的AI写作助手，它可以帮助你快速生成文本、代码、图像等。
·2025-01-18 01:31

如何进行产品需求的分析与挖掘

产品需求分析的目标可以是：识别市场机会：发现用户未被满足的需求，或者现有市场中存在的痛点。优
·2025-01-18 01:31

如何定义需求的优先级

一、理解和识别需求首先，项目团队需要完全
·2025-01-18 01:30

潜在客户管理怎么管理？主流的方法和工具

有效的潜在客户管理能够帮助企业识别并筛选高质量的潜在客户，最终推动销售目标的达成。管理潜在客户不仅需要系统化的方法，还需要合适的工具支持。
·2025-01-18 01:59

PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解

一、PSNR（PeakSignal-to-NoiseRatio）峰值信噪比1.定义PSNR是一种用于衡量两幅图像之间差异的客观指标。它主要用于评估图像压缩、传输或重建算法的效果。
ballball~~·2025-01-17 23:05

火绒安全原理、用法、案例和注意事项

火绒安全是一款功能强大的安全软件，它采用了先进的安全技术和算法，通过实时监测、恶意代码识别、防火墙功能、沙箱技术和网络保护等多种手段，为用户提供全面的计算机安全防护。1.为什么选用火绒安全？
正在走向自律·2025-01-17 23:29

注意力池化层：从概念到实现及应用

然而，在多模态模型中，如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层（AttentionPoolingLayer）提供了一种有效的解决方案，通
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

谷歌 AI Agent 白皮书：2025 年，智能体时代已来

智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而，我们往往需要借助工具——
·2025-01-17 20:51

LTX-Video 高效视频生成模型，一键处理图片&文字

此外，LTX-Video支持多种视频生成方式，包括从文本到视频和从图像到视频。
·2025-01-17 20:21

12 条基于风险的 API 安全控制指南

1.左移安全设计实践的威胁建模在建筑项目的蓝图阶段识别结构缺陷比后期修复更有效。威胁建模的目标是尽早发现并修复API安全缺陷。例子考虑一个处理用户付款
·2025-01-17 20:40

Chatbot 不是“万金油”：企业级生成式 AI 如何真正创造价值

作者认为企业需要深入分析现有业务流程，识别可以应用AI的具体环节，而不是为了使用AI而找寻应用场景。
·2025-01-17 20:10

matplotlib将画的图像存于内存

buf=io.BytesIO()plt.savefig(buf,format='png')buf.seek(0)plt.close()io.StringIO()和io.BytesIO()是Python标准库io模块中的两个类，分别用于创建内存中的文本流和二进制流。它们常常用于单元测试、文件操作的模拟等场景。基础概念io.StringIO():创建一个内存中的文本流，可以像文件一样进行读写操作，但数
飞行codes·2025-01-17 20:29

清晰度相关参数：MTF，SFR，MTF50，MTF50P 以及TVL的概念以及换算说明

这些曲线是通过理想的测试环境下尽量减少其它系统对镜头的清晰度的衰减的情况下测试得出的。但是其实MTF也可以涵盖对整个成像系统的清晰度
无敌 喵星人·2025-01-17 18:51

【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation）

它通过识别点云中符合圆柱体几何形状的部分，将圆柱体从其他几何形状中分离出来。1.1主要步骤预处理：对点云进行去噪、下采样等操作，以减少数据量并提升处理效率。
old_power·2025-01-17 17:14

whisper.cpp 学习笔记

学习笔记whisper介绍源码下载源码编译支持的模型优化/加速生成库文件使用whispe.cpp的demo参考文献whisper.cpp学习笔记whisper介绍whisper是基于OpenAI的自动语音识别
法号：行颠·2025-01-17 17:12

2025年Photoshop详细教程：从新手到高手，手把手带你学PS

如果你是图像处理小白，或者刚刚接触Photoshop的新手，那么这套课程就是专门为你量身定制的哦！
Java徐师兄·2025-01-17 16:33

全类别机器人传感器模块推荐

适用于简单图像识别任务，成本低、体积小，结合算法可实现目标检测等功能
极梦网络无忧·2025-01-17 16:02

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。
KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。
KeyPan·2025-01-17 15:23
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