机器学习+opencv 第8页

VUE 组件

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、VUE组件---组件注册二、VUE--组件props三、插槽四、深层组件传值五、动态组件前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

.YoIo·2024-09-01 10:04

opencv-python 函数总览

函数名函数Chapterone：图片读入图像cv2.imread(filename[,flags])→retval显示图像cv2.imshow(winname,mat)→Nonecv2.waitKey([delay])→retval创建窗口cv2.namedWindow(winname[,flags])→None摧毁窗口cv2.destroyWindow(winname)→Nonecv2.dest

周子青·2024-09-01 09:27

周报 | 24.8.19-24.8.25文章汇总

《黑神话：悟空》石破天惊，RTX4090D飞越花果山_新智元悟空-CSDN博客OpenCV学堂|汇总|深度学习图像去模糊技术与模型-CSDN博客深度学习与NLP|

双木的木·2024-09-01 08:26

深度探索：机器学习中的序列到序列模型（Seq2Seq）原理及其应用

目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代，机器学习作为人工智能领域的核心驱动力

生瓜蛋子·2024-09-01 08:22

c#视觉应用开发中如何使用OpenCV库进行计算机视觉处理？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位在C#中使用OpenCV

openwin_top·2024-09-01 05:38

自主导航的视觉导航机器人：解析ROS、OpenCV、Qt及路径规划算法的创新应用与实践（代码示例）

一、项目概述项目目标与用途本项目旨在开发一款能够在复杂环境中自主导航的视觉导航机器人。该机器人将利用多种传感器和计算机视觉技术，实现对环境的实时感知和路径规划，能够在家庭、办公室或工业场所等多种场景中高效工作。项目的核心价值在于提升机器人在动态环境中的自适应能力，降低人工干预成本，实现更为智能的自动化服务。解决的问题随着自动化技术的不断发展，传统的导航系统往往无法满足复杂环境中的实时动态需求。本项

极客小张·2024-09-01 05:35

ubuntu16.04Cuda8.0安装opencv3.1

从官网上下载opencv3.1.0进入官网:http://opencv.org/releases.html,选择3.1.0版本的source,下载opencv-3.1.0.zip图片.png图片.png

柠檬先生在搬砖·2024-09-01 03:02

使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理...

译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2

weixin_39649965·2024-08-31 23:04

使用 OpenCV 组合和缩放多张图像

在这篇博客中，我将向你展示如何使用Python的OpenCV库来完成这一任务。

lindsayshuo·2024-08-31 23:31

基于STM32的智能物料运载小车：OpenMV和OpenCV结合图像识别与运动控制算法优化（代码示例）

一、项目概述智能物料运载小车项目旨在开发一款能够自主移动并进行物料搬运的智能设备。该小车通过多种传感器和智能控制算法，实现自动识别和搬运物料，提高物流效率，减少人工成本。项目的核心价值在于：提高效率：通过自动化搬运，减少人力需求，提升工作效率。降低错误率：利用传感器和图像处理技术，确保物料的准确搬运。增加灵活性：全方位移动能力使小车能够在复杂环境中自如穿行。二、系统架构1.系统架构设计本项目的系统

极客小张·2024-08-31 22:00

1-2 视频基本显示方法 opencv树莓派4B 入门系列笔记

目录一、提前准备二、代码详解三、运行现象四、USB摄像头的优势（相较于CSI摄像头）一、提前准备1、树莓派4B及64位系统2、提前安装opencv库3、连接USB摄像头720p（tb30-40元）二、代码详解

Sisphusssss·2024-08-31 22:28

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用

摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。

电气_空空·2024-08-31 20:44

【全网独家】OpenCV: 像素巡访(at、ptr) 介绍与应用（代码+测试部署）

OpenCV:像素巡访(at、ptr)介绍与应用介绍在图像处理过程中，直接操作图像的每个像素值是一个非常常见的需求。OpenCV提供了多种方法来访问和修改图像像素，其中at和ptr是两种高效的方法。

鱼弦·2024-08-31 19:38

机器学习（2）单变量线性回归

2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。函数h输入为房屋尺寸大小x，h根据输入来得出y值，y值对应房子的价格。因此，h是一个从x

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

摄像头 opencv报错 error: (-215) size.width＞0 && size.height＞0 in function cv::imshow

第一次用opencv打开摄像头，发现报错。原因应该是网络摄像头打开时要顿2秒左右进行自检造成。解决方法如下图，给imshow加个if判断。

Vanilla TY·2024-08-31 09:59

python的图像融合及图像的类型转换学习笔记

当像素值255时，结果为对255取模的结果，例如：(255+64)%255=642.OpenCV加法运算另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算，方法如下：目标图像=cv2.add(图像1,图像

yava_free·2024-08-31 09:27

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

[opencv]DNN图像分类

OpenCV是一个计算机视觉开源库，提供了处理图像和视频的能力。OpenCV的影响力非常大，有超过47000的社区用户，以及超过1400万次的下载量。

FL1623863129·2024-08-31 06:11

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

构建基于I2C与UART通信的智能嵌入式机械臂抓取系统，结合OpenCV技术进行高效物体识别与动作控制的综合解决方案（代码示例）

在现代工业和智能家居中，智能抓取系统的需求日益增长。本项目旨在设计一个能够识别和抓取不同形状和尺寸物体的机械臂。通过视觉识别、夹爪控制和嵌入式系统集成，智能抓取系统能够大幅提升物体处理的效率和准确性。项目目标与用途本项目的主要目标是开发一个智能机械臂，能够在复杂环境中自动识别并抓取各种物体。该系统可广泛应用于生产线自动化、仓储管理、智能家居等领域。解决的问题与价值传统的物体抓取方式往往依赖于人工操

极客小张·2024-08-31 04:20

OpenCV小练习：人脸检测

OpenCV自带人脸检测模型，拿来就能用。所以“人脸检测”这个任务对于OpenCV而言真是太简单了——感叹一下：OpenCV太强大了！相关的介绍文章在网上可以搜到很多，原本我觉得没必要再写一篇了。

happydeer·2024-08-31 04:20

OpenCV Lesson 4 : Operations with images

Loadanimagefromafile:Matimg=imread(filename);Ifyouneedagrayscaleimage:Matimg=imread(filename,IMREAD_GRAYSCALE);Tosaveanimagetoafile:imwrite(filename,img);Getpixelintensityvaluefromasinglechannelgraysc

0010000100·2024-08-31 04:49

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

基于RK3568平台opencv的图像采集、ffmpeg推流和Windows端拉流(多线程)

目录一、概述二、环境要求2.1硬件环境2.2软件环境三、移植流程3.1编写测试3.2验证功能一、概述本章节是针对ffmpeg移植到Linux系统，运行在RK3568开发板上，首先创建一个线程opencv

嵌入式专业户·2024-08-31 02:05

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-30 22:13

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

OpenCV + MFC 简单的程序（vs2015）

昨天编写了一个简单的OpenCV显示图片的历程，想要了解可以看看基本文章入口：OpenCV显示图片今天给大家使用MFC对OpenCV的编写：1.首先建立项目：选择MFC→MFC应用程序，取名字为LoadPicture

比卡丘不皮·2024-08-30 19:53

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

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