图像知识点第21页

【OpenCV插值算法比较】

INTER_LINEAR）3.双三次插值（INTER_CUBIC）4.区域插值（INTER_AREA）5.兰索斯插值（INTER_LANCZOS4）OpenCV插值算法比较在OpenCV中，插值算法常用于图像缩放

0010000100·2025-02-07 13:03

408-计算机网络-零碎知识点速记

概述OSI体系结构：物理、数据链路、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。（从底层向高层）数据链路别名：点到点。运输层别名：端到端。会话层：不同主机各个进程之间会话表示层：处理两个通信系统交换信息的表示方式。编码、表示方法等。物理层码元：可以理解为单位信息，一个码元就只携带一个信息。通常是几个比特组成。注意题目说的是码元还是比特。奈氏准则：理想低通道下极限数据传输速率=2*W（低通道带宽）*比特

猫毛已经快要掉光的小猫·2025-02-07 11:18

OCR-Table：从扫描PDF中提取表格的利器

PDF中提取表格的利器项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/oc/ocr-table项目介绍OCR-Table是一个开源项目，专注于利用光学字符识别（OCR）技术从扫描的图像

蓬玮剑·2025-02-07 10:16

计算机图形学试题整理（期末复习/闭or开卷/＞100道试题/知识点）

1.各种坐标变换，会产生变换前后维度改变的是（投影变换）。A）建模变换；B）观察变换；C）投影变换；D）视口变换不同的坐标变换对维度的影响如下：建模变换（ModelingTransformation）：主要用于物体模型的坐标变换，如平移、旋转、缩放等。它不会改变物体的维度，而是对物体的位置、大小和朝向进行调整。观察变换（ViewingTransformation）：主要是将世界坐标系中的场景转换到

起床悠悠·2025-02-07 09:40

CSP-J第一轮常考知识点

一、OSI模型(1)中文名开放式通信系统互联参考模型(2)层次物理层->数据链路层->网络层->传输层->会话层->表示层->应用层(3)介绍物理层:将数据转换为可通过物理介质传送的电子信号相当于邮局中的搬运工人。数据链路层:决定访问网络介质的方式。在此层将数据分帧，并处理流控制。本层指定拓扑结构并提供硬件寻址，相当于邮局中的装拆箱工人。网络层:使用权数据路由经过大型网络相当于邮局中的排序工人。传

CY_1119·2025-02-07 09:39

python-20-理解多进程多线程，进程池，线程池，进程间通信最详细整理！

python-20-多进程多线程详解一.说明在python中的基础系列我们终于来到了多进程和多线程的知识点了，在学习这个知识点前，我想问问都是用来进行并发处理的，为啥要区分多进程多线程？

SEEONTIME·2025-02-07 09:08

canny边缘检测

Canny算法通过一系列步骤来实现鲁棒的边缘检测，以下是其主要步骤的详细介绍：1.高斯滤波降噪由于边缘检测对噪声非常敏感，因此在进行边缘检测之前，通常需要对图像进行平滑处理以去除噪声。

万物琴弦光锥之外·2025-02-07 09:37

Halcon学习---光学字符识别（OCR）

1、text_line_orientationtext_line_orientation(Region,//输入文本行所在区域 Image,//输入图像 CharHeight

盾山狂热粉·2025-02-07 08:06

大模型元年：人工智能的“寒武纪大爆发”

一、从“专用”到“通用”：大模型开启AI新范式传统的人工智能模型往往是针对特定任务进行训练的“专用工具”，例如图像识别、语音识别等。而大模

小马过河R·2025-02-07 08:05

与StableDiffusion相比，Janus Pro在文本到图像生成任务上有哪些优势？

与StableDiffusion相比，JanusPro在文本到图像生成任务上有以下优势：架构创新优势路径分离更高效：JanusPro采用创新的自回归框架，将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径，避免了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突

alankuo·2025-02-07 08:32

OCR - Tesseract的Windows下安装使用及ocr识别

是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。

坐望云起·2025-02-07 08:32

支持图像识别和图像生成

支持图像识别和图像生成，性能非常强悍！特别说明！虽说现在的电脑基本都能跑，但是最好还是十几代的CPU或者GPU。

这儿有一堆花·2025-02-07 08:31

Java 开发中的 NoSuchMethodError 经验分享

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与

码农阿豪@新空间代码工作室·2025-02-07 07:59

.net知识点4

1.struct与class有何异同异：struct无法实现继承class可以继承同都可以实例化都可以实现接口都可以定义字段，属性，方法体2.Class有了自定义的，带参的构造函数后，有什么特点这个类在实例化的时候，一定要带上参数。3.继承了一个带参的构造函数的类，有什么要求一定要实现父类的构造函数，并且继承父类的构造函数publicClass(stringname):base(name){}4.

hhw199112·2025-02-07 07:53

快速上手——.net封装使用DeekSeek-V3 模型

无论是自然语言处理、图像识别，还是智能推荐系统，AI都在改变着我们的生活和工作方式。在这个新春

webmote·2025-02-07 06:22

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立

theskylife·2025-02-07 06:16

2025年工会考试真题附答案

例如，关于工会法、中国工会章程等知识点的填空题。·简答题

学视线·2025-02-07 03:28

Halcon HImage 与 Qt QImage 的相互转换(修订版)

因为我们知道QImage中的图像数据不一定是连续的，尤其是图像的宽度是奇数时，每行数据后面基本都会多填充几个字节将每行的字节数凑成4的整倍数。HImage内部如何存储我不是很确定。但是G

liyuanbhu·2025-02-07 02:54

在本地运行DeepSeek Janus 系列，DeepSeek Janus 系列用于图像理解和生成的统一多模态 AI

DeepSeek的Janus系列是一种先进的开源多模态人工智能模型，它将图像理解、文本到图像生成和视觉语言推理统一到一个系统中。

知识大胖·2025-02-07 02:54

2024年技术总结与2025年最有潜力的技术发展方向

从文本生成到图像、音频、视频生成，这些技术被广泛应用于教育、娱乐、医

Allen-Steven·2025-02-07 02:23

机器学习与数据挖掘：决策树（知识点总结）

决策树叶节点对应于决策结果，内部节点表示一个特征或属性。基本流程决策树算法递归返回的三个条件：当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分;当前属性集为空,或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分;*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定为该节点所含样本最多的类别；当前结点包含的样本集合为空，不能划分；*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定其父节点所含样本最多的类别；划分选择决策树学习算法包括3部分

KE.WINE·2025-02-07 02:49

stm32小白成长为高手的学习步骤和方法

如不理解，请立即阅读STM32的文档，以获取最基本的知识点。STM32单片机自学教程这篇博文也是一篇不错的入门教程，初学者可以看看，讲的真心不错。英文好的同学，请不要以为你很牛，可以只看英文文档。

荆楚闲人·2025-02-07 01:15

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】从计算机基础到HTML开发：Web开发的第一步

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。著名专家进行特邀

禁默·2025-02-07 00:07

计算机网络基本架构知识点

1.网络体系结构模型：-OSI七层模型：-物理层：是网络通信的基础层，负责在物理介质上传输比特流。该层定义了物理连接的标准，如电缆的类型、接口的形状、插头的规格等，以及信号的传输方式，包括电压、电流、频率等参数。例如，规定了用多大的电压代表数字信号中的“0”和“1”，以便在不同的物理设备之间实现准确的比特传输。-数据链路层：将物理层传输的比特流组合成帧，在相邻节点之间进行数据传输。它负责帧的封装、

柚乐·2025-02-06 23:33

DeepSeek R1和V3区别

其优势在于高效的多模态处理能力（文本、图像、音频、视频）和较低的训练成本（

@Rocky·2025-02-06 23:02

【JavaScript】JavaScript开篇基础（7）

个人主页：E绵绵的博客所属专栏：1.JAVA知识点专栏深入探索JAVA的核心概念与技术细节

E绵绵·2025-02-06 22:22

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

使用SSH命令行远程登录运行在CloudFoundry上的应用

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。

·2025-02-06 21:27

PyQt6/PySide6 的 QLabel 类

QLabel是PyQt6或PySide6库中用于显示文本或图像的控件。它是最基本和最常用的控件之一，可以用来显示静态文本、富文本、图像以及动画等。

燃灯工作室·2025-02-06 21:47

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力，使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。这种机制通过动态分配权重，突出重要特征，抑制无关信息，从而提高图像识别的准确性和效率。

清风AI·2025-02-06 21:47

从零开始了解人工智能：核心概念、GPT及 DeepSeek 探索

它的核心目标在于模拟与扩展人类智力，在图像识别、语音交互、自然语言处理（

hjy1821·2025-02-06 19:37

LabVIEW图像采集与应变场测量系统

开发了一种基于LabVIEW的图像采集与应变场测量系统，提供一种高精度、非接触式的测量技术，用于监测物体的全场位移和应变。系统整合了实时监控、数据记录和自动对焦等功能，适用于工程应用和科学研究。

LabVIEW开发·2025-02-06 19:04

【前端知识点总结】Ajax(三) XMLHttpRequest封装Ajax

1.XMLHttpRequest的基本用法XMLHttpRequest的概念XMLHttpRequest是浏览器内置的一个构造函数。axios中的axios.get()、axios.post()、axios()方法，都是基于XMLHttpRequest封装的！作用：基于new出来的XMLHttpRequest实例对象，可以发起Ajax的请求。XMLHttpRequest的使用主要的4个实现步骤：1

疆子·2025-02-06 18:29

Python视频制作引擎Manim安装教程2024版(科学概念可视化)_下载mainm引擎

一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

m0_61067876·2025-02-06 15:13

昭觉县区域交通地图shp数据arcgis格式矢量道路和地名wgs84坐标内容测评

本文将详细解析标题“昭觉县区域交通地图shp数据arcgis格式矢量道路和地名wgs84坐标2022年5月”所包含的重要知识点，并结合描述及压缩包内的文件名称，深入探讨相关GIS（地理信息系统）领域的信息

鸿业远图科技·2025-02-06 14:05

python GUI 模块

组件丰富度：提供了一系列常用的GUI组件，如用于显示文本或图像的标签（Label）、用户可点击的按钮（Button）、用于输入文本的输入框（En

qq_29540975·2025-02-06 14:03

弹性文件服务（SFS）的使用场景

以下是九河云总结的SFS的典型使用场景：1.高性能计算（HPC）在高性能计算场景中，如仿真实验、基因测序、图像处理、气象预报等，SFS能够为大规模计算任务提供高带宽、低延迟的存储支持。

九河云·2025-02-06 14:02

惊呆了！用 DeepSeek API 轻松实现野外花草高精度识别，附超详细教程！

接着说明准备工作，包括获取API密钥、安装库和准备图像。给出具体实现代码，详细解释其功能。还提及优化识别结果的方法，如图像预处理、多次识别融合结果。

AI_DL_CODE·2025-02-06 13:27

网络安全知识点

1.2.1网络安全概念P4网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。1.2.3网络安全的种类P5（1）物理安全（2）系统安全（3）电子商务（4）协议安全（5）应用系统安全1.3.5网络攻击分类P11（1）主动攻击：包含攻击者访问他所需信息的故意行为。（2）被动攻击：主要是收集信息而不是进行访问，数

黑客Ash·2025-02-06 12:49

使用Python和TensorFlow/Keras构建一个简单的CNN模型来识别手写数字

一个简单的图像识别项目代码示例，使用Python和TensorFlow/Keras库来训练一个基本的CNN模型，用于识别MNIST手写数字数据集，并将测试结果输出到HTML。

mosquito_lover1·2025-02-06 12:48

视频效果中的演化及演化选项

在AfterEffects或PremierePro中，有许多视频效果可以利用“演化”Evolution来控制图像或纹理的动态变化，使其表现出自然、渐进的变化过程。

MediaTea·2025-02-06 11:44

嵌入式八股文（一）——C语言基础篇【理论干货，复习好用】运算符、关键字

前言根据各方大佬总结的c语言面试问题进行了收集，并根据自己的理解进行整理，本篇章属于知识点汇总，如果有需要的内容可以根据目录跳转。

Alysop·2025-02-06 11:39

音视频技术科普

这三种帧的主要区别在于它们的压缩方式和相互依赖关系：I帧（帧内编码图像帧）Intracodedframes完整编码的独立帧不依赖其他帧，可独立解码数据量最大，压缩率最低，但支持随机访问I帧:即Intra-codedpicture

qq_39036953·2025-02-06 11:38

音视频开发成长之路与音视频知识点总结

音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中，音视频发挥着越来越重要的作用，如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。

Linux服务器开发·2025-02-06 10:36

探索深度学习：开启智能新时代

它宛如一把神奇的钥匙，开启了通往智能世界的大门，从语音识别到图像分类，从自动驾驶到医疗诊断，深度学习的身影无处不在，正深刻地改变着我们的生活与工作方式。深度学习究竟是什么？深度学习隶属

顾漂亮·2025-02-06 10:35

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

步骤：时空特征提取：通过卷积神经网络（CNN）提取每一帧的视频图像特征。时间信息处理：使用循环神经网络（RNN）处理视频帧的时间序列，捕捉摔倒过程中的时序信息。摔倒判定：将时空特征输入到融合

人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

生成对抗网络使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像，它在图像生

盼小辉丶·2025-02-06 09:59

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解

North_D·2025-02-06 08:24

【HTML性能优化】提升网站加载速度：GZIP、懒加载与资源合并

系列文章目录01-从零开始学HTML：构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析：从基础到进阶的全面指南03-HTML从入门到精通：链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析：无序与有序列表的深度应用

吴师兄大模型·2025-02-06 08:21

基于STM32的智能垃圾分类系统

本文设计了一款基于STM32的智能垃圾分类系统，通过图像识别与传感器融合技术，实现垃圾自动分类与投放引导。系统支持语音提示、数据统计与远程管理，适用于社区、学校等公共场所。

STM32发烧友·2025-02-06 07:19

推荐频道

图像知识点