图像编解码第3页

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。

matlab_python22·2025-02-15 05:08

Python知识点：基于Python技术，如何使用YOLO进行实时物体检测

使用YOLO进行实时物体检测的Python技术详解实时物体检测是计算机视觉中的一个关键任务，它要求算法能够快速且准确地识别和定位图像或视频流中的物体。

超哥同学·2025-02-15 05:36

华为FreeBuds Pro4和FreeBuds Pro3区别，相比上一代升级了什么

FreeBudsPro4FreeBudsPro3音质采用升级版星闪核心技术与L2HC4.0智能无损编解码协议，传输码率大幅提升至2.3Mbps，可支持48kHz/2

芥子沫·2025-02-15 05:33

赋能 DeepSeek：打造图文互生能力，助力测试工程师提效

然而，DeepSeek-r1:1.5b本地模型虽然在自然语言处理方面表现出色，但并不具备直接的图像生成或图像解析能力。如果能为DeepSeek增加“图生文”或“文生

Python测试之道·2025-02-15 04:32

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

例如，ZS-DeconvNet方法在Nature上发表，展示了其在极低训练数据需求下，将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。

沃恩智慧·2025-02-15 03:15

在本地使用gitbash实现github项目的克隆、创建新分支、修改、合并、冲突解决

储存库可以包含文件夹和文件，图像，视频，电子

2401_84447149·2025-02-15 03:43

Stack(栈)

图像理解：我们在这里要理解栈顶和栈底。这里的"顶"和"底"与我们常识中的顶端和底端是相反的。栈顶(Top)：栈顶是栈中最后加入的元素的位置。

alien爱吃蛋挞·2025-02-15 02:04

【OpenCV】双目相机计算深度图和点云

本文的Python实现示例，使用OpenCV库来处理图像和计算深度图。

AI大权·2025-02-14 23:51

详解AI作画算法原理

这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术，让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。

Jimaks·2025-02-14 22:10

PDF文件提取开源工具调研总结

概述PDF是一种日常工作中广泛使用的跨平台文档格式，常常包含丰富的内容：包括文本、图表、表格、公式、图像。

塞大花·2025-02-14 22:37

多模态模型详解

多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）的机器学习模型，通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。

换个网名有点难·2025-02-14 22:36

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2025-02-14 20:55

相机模数转换

模拟图像是什么？模拟图像是指连续变化的图像，它通常来源于现实世界的物理场景，并通过光学系统（如相机镜头）投射到感光介质上。模拟图像是连续的，这意味着它在空间和颜色值上都有无穷的细节。

xiangxiang-·2025-02-14 20:25

国标GB28181-2022平台EasyGBS视频监控技术科普：如何测量安防摄像头的宽动态数值？

这一技术通过优化曝光和算法处理，有效解决了光线反差问题，提高了图像的清晰度和稳定性。在安防监控领域，宽动态技术的应用场景非常广泛。

EasyGBS·2025-02-14 20:18

批量图像格式转换软件 ReaConverter Pro v7.8 中文注册版

无论您需要执行的是简单的格式转换还是复杂的图像编辑，如调整尺寸、旋转、添加滤镜、美化以及添加水印，reaConverterPro都能助您一臂之力。

小刀娱乐软件·2025-02-14 19:15

#如何在PDF文件中添加图片和文本框？

添加图片：在编辑器的工具栏中，找到“编辑”或类似的选项，然后点击“添加图像”或“从文件创建图像”等功能。在弹出的文件

Good_tea_h·2025-02-14 17:57

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

DeepSeek从入门到精通：通用AI工具的技术实践指南

以下是其核心特性：国产化：完全自主研发的大模型免费开源：可商用且无授权限制多模态能力：支持文本、代码、图像等多种任务推理强化：在逻辑分析、数学推导等任务中表现突出2.DeepSeek能做什么？

星辰@Sea·2025-02-14 16:25

格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像

格拉姆角场（GramianAngularField,GAF）是一种将一维时间序列数据转换为二维图像表示的有效方法。

开发小途·2025-02-14 14:09

Go 语言调用 SiliconFlow 的 Deepseek AI Janus-Pro-7B 模型进行图像生成

使用Go调用SiliconFlow图像生成API概述本文档介绍如何使用Go语言调用SiliconFlow的DeepseekAIJanus-Pro-7B模型进行图像生成。

老大白菜·2025-02-14 14:34

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。

@心都·2025-02-14 13:59

物流数字化转型：报关单ocr api应用场景、报关单识别接口

报关单识别接口是一种通过图像处理和机器学习技术自动识别并提取报关单信息的技术解决方案。它能够快速准确地从纸质或电子版报关单中读取关键数据，如货物名称、数量、金额等，并将其转换为结构化的数字格式。

OCR_API·2025-02-14 13:56

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

2024-2025年主流的开源向量数据库推荐

以下是2024-2025年主流的开源向量数据库推荐，涵盖其核心功能和应用场景：1.Milvus特点：专为大规模向量搜索设计，支持万亿级向量数据集的毫秒级搜索，适用于图像搜索、聊天机器人、化学结构搜索等场景

大囚长·2025-02-14 09:32

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

比如说，要求生成不同的，但是都代表某一个数字的图像。二、代码详解2.1构建真实数据集

wendy_ya·2025-02-14 08:56

Java中文乱码浅析及解决方案

基本概念在解决这个问题之前，我们需要先理解几个基本概念：字符编码（CharacterEncoding）：是一套用于字符集（CharacterSet）的编解码规则，决定了计算机如何使用数字来表示特定字符。

南方淮竹·2025-02-14 06:43

May_ZhaoHM·2025-02-14 06:12

ViT和Transformer

AttentionIsAllYouNeedVit在图像领域直接使用transformer，如果将2d图像直接转为一维向量，会面临参数两过大的问题。

Landon9·2025-02-14 06:37

第二章：9.5 多个输出的分类

例如，在自动驾驶汽车的场景中，一张图像可能同时包含汽车、公交车和行人，因此在这种情况下，每个图像可以有多个相关的标签。

望云山190·2025-02-14 05:33

详细说说VIT架构和Transformer架构的异同

不过，由于图像数据与自然语言数据的特性不同，ViT在实现上对标准Transformer架构做了一些调整。

AI生成曾小健·2025-02-14 05:02

计算机视觉四大任务模型汇总

计算机视觉中有四大核心任务：1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1：一文读懂计算机视觉4大任务文章2：图像的目标分割任务：语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同

Zero_one_ws·2025-02-14 05:59

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉（ComputerVision，CV）是一门研究如何让机器具备“看”的能力的学科，以人或动物的视觉能力为参照，通过计算机对视觉数据（图像

明月光舞·2025-02-14 05:29

计算机视觉核心任务

1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类：1.图像分类（ImageClassification）识别图像属于哪个类别，例如猫、狗、汽车等。

飞瀑·2025-02-14 04:53

x265 接口函数 API 功能详细介绍

接口函数详细介绍x265_param_alloc：该函数会分配一个x265_param的实例，这个结构体用于存储x265编解码器的参数。

码流怪侠·2025-02-14 04:22

Android平台FFmpeg多媒体处理实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：FFmpeg在Android平台为开发者提供强大的音视频处理能力，涵盖编解码、容器格式解析、软硬解码切换、音频重采样和视频转换等关键功能。

雲明·2025-02-14 04:21

FFmpeg音视频编解码优化

FFmpeg音视频编解码优化关键词FFmpeg音视频编解码优化策略性能测试实战案例摘要本文将围绕FFmpeg音视频编解码优化这一主题，详细介绍FFmpeg的基础知识、安装配置、音视频编解码原理、性能优化方法

AI天才研究院·2025-02-14 04:51

Linux 上使用 Rust、Golang 和 C++ 进行应用开发比较

作为一名前音视频编解码工程师，最常使用的语言是c/c++,但是永久了总想尝试下其他语言。

孽小倩·2025-02-14 04:17

【Python】简单的Python滑块验证码处理

一、技术要点cv2.matchTemplate是OpenCV库中的一个函数，用于在一幅图像中查找与模板图像匹配的部分。

FelixStudio·2025-02-14 01:46

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

YOLO各版本原理和优缺点解析

以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

《Stable Diffusion绘画完全指南：从入门到精通的Prompt设计艺术》第一章

颠覆性生成逻辑：从噪声到艺术的魔法逆向降噪原理传统AI绘画：直接生成完整像素StableDiffusion：通过潜扩散模型（LDM），在低维潜空间（LatentSpace）逐步去除噪声，最终解码为高清图像类比解释

Allen-Steven·2025-02-13 22:54

基于傅里叶变换的图片模糊度判断

文章目录概要效果源码概要傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域。清晰图像在频率域中具有更多的高频成分，而模糊图像的高频成分较少。计算图像的傅里叶变换。分析频率域中高频成分的比例。

点PY·2025-02-13 21:50

aspectFill（填充目标区域的同时保持图像的原有宽高比 (aspect ratio）图像不会被拉伸或压缩变形

“aspectFill”是一个常用于图像和视频处理的术语，尤其是在用户界面(UI)设计和图形编程领域。

小丁学Java·2025-02-13 21:17

使用爬虫获取按图搜索1688商品（拍立淘）案例指南

一、技术背景按图搜索功能通常依赖于图像识别技术和搜索引擎。1688的“拍立淘”功能允许用户上传图片，系统会通过图像识别技术找到与上传图片相似的商品。通过爬虫技术，我们可以模拟这一过程，获取搜索

数据小小爬虫·2025-02-13 20:43

【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)】CSS样式解析：行内、内部与外部样式的区别与优先级分析

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。会议官网：www.acvra.org目录前言一、

禁默·2025-02-13 20:11

数智百问 | 制造企业如何解锁检测数据的巨大隐藏价值？

这些系统和设备运行过程中会产生大量数据，包括结构化数据（如生产计划、质量检测数据等）、半结构化数据（如日志文件、设备配置信息等）和非结构化数据（如图像、音频、视频等）等。

杉岩数据·2025-02-13 19:07

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。

·2025-02-13 16:39

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