opencv初讲

自动化爬取json_爬虫解决方案之爬取“搜狗引擎”

，好了，讲回正题，我们该如何爬取“搜狗引擎”呢，我们先去首页看看搜狗首页.png我们可以看到每个链接的右下角都会有对应的时间和快照，这个是什么意思呢，因为我们爬取领英时需要登

公子大白0m0·2025-03-01 17:05

《OpenCV》——人脸检测

人脸检测级联分离器具体实现实例（人脸检测）本实例对合照图片进行人脸检测，并圈出人脸位置，使用的OpenCV自带的级联分类器可从OpenCV源文件的data目录下，加载不同的级联分类器的XML文件对不同对象的检测

Kai HVZ·2025-03-01 11:22

OpenCV计算摄影学（10）将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围（HDR）图像的实现类cv::MergeDebevec

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述resultingHDR图像被计算为考虑了曝光值和相机响应的各次曝光的加权平均值

村北头的码农·2025-03-01 11:22

android java opencv_OpenCV On Android最佳环境配置指南(Eclipse篇)

简介本教程是经过本人多次踩坑，并参考网上众多OpenCVOnAndroid的配置教程总结而来，尽希望能帮助学习移动图像处理的朋友们少走弯路。

yuhang555·2025-03-01 07:54

OpenCV 入门（六） —— Android 下的人脸识别

OpenCV入门系列：OpenCV入门（一）——OpenCV基础OpenCV入门（二）——车牌定位OpenCV入门（三）——车牌筛选OpenCV入门（四）——车牌号识别OpenCV入门（五）——人脸识别模型训练与

tmacfrank·2025-03-01 07:53

【十二】Golang 映射

hmap``bmap`数据存储键值访问竞态检测`Sanitizer`检测空检查并发写检查哈希值计算桶定位扩容情况处理桶内查找键值插入、扩容机制参数检查竞态检测`Sanitizer`检测并发检测哈希值计算初

张胤尘·2025-03-01 07:49

OpenCV给图像添加噪声

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述如果你已经有了一张干净的图像，并希望通过编程方式向其添加噪声，可以使用

村北头的码农·2025-03-01 06:18

OpenCV计算摄影学（7）HDR成像之多帧图像对齐的类cv::AlignMTB

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该算法将图像转换为‌中值阈值位图‌（MedianThresholdBitmap

村北头的码农·2025-03-01 06:18

探索高效图像处理：Android原生OpenCV开发指南

探索高效图像处理：Android原生OpenCV开发指南native-opencv-android-templateAtutorialforsettingupOpenCV4.6.0(andother4.

农隆龙·2025-03-01 06:17

【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统

文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正逐渐渗透到我们生活的每一个角落，从智能手机的解锁到机场的快速通关，从金融交易的安全认证到智慧城市的高效管理，它正以其独特的优势和强大的功能，为我们的生活带来前所未有的便捷与安全。本篇

~啥也不会~·2025-03-01 06:12

Android OpenCV开发详细指南

如何在Android上使用OpenCV进行开发，需要详细的说明。首先，我需要确定用户的基础，可能是一个有一定Android开发经验的开发者，但对OpenCV不太熟悉。

缘来的精彩·2025-03-01 06:41

Python酷库之旅-第三方库Pandas(011)

目录一、用法精讲25、pandas.HDFStore.get函数25-1、语法25-2、参数25-3、功能25-4、返回值25-5、说明25-6、用法25-6-1、数据准备25-6-2、代码示例25-6

神奇夜光杯·2025-03-01 05:38

软件工程-软件测试

基本概念广义上讲软件测试是对软件需求分析，设计说明和编码进行复审的软件质量保证工作狭义上讲软件测试是为了发现错误而执行程序的过程。

夏旭泽·2025-03-01 04:25

ArcGIS学习教程视频含ArcMap/ArcCatalog（二狮兄）的简介和目录部分免费

大家观看免费试学即可发现，没有纯口头ppt干讲，全部为软件技术实操。

weixin_37545874·2025-03-01 03:22

一觉醒来全球编码能力下降100000倍，新手小白的我决定科普C语言——深⼊理解指针(5)

第13讲中我们写的计算机的实现的代码中，红⾊框中的代码是重复出现的，其中虽然执⾏计算的逻辑是区别的，但是输⼊输

C语言魔术师·2025-03-01 03:48

C#if 与if else和else if

在讲之前你可把if理解成判断,把else理解成否则,这样你就可以和好的理解了if语句:if语句可以判断多次if(条件表达式){//当条件表达式为true(对)时执行的代码否则不执行}案例intnum=10

A1AA9·2025-02-28 23:24

目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测

目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一、目标跟踪的基本原理二、常用的目标跟踪算法基于YOLOv8+图像分割优化关键优化策略（基于VisDrone数据集实验验证）1.模型结构改进2.数据增强策略3.后处理优化4.训练技巧三、性能优化建议

林聪木·2025-02-28 19:00

Maven+SSM+SpringBoot+Mybatis-Plus

springmvc、mybatis、springboot3、mybatis-plus、druid；前端:node、npm、vue快速掌握：全新SSM+SpringBoot+MyBatis-Plus实战精讲

五月茶·2025-02-28 19:28

Python从0到100（六十八）：Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新

是Dream呀·2025-02-28 19:58

JAVA面试常见题_基础部分_mybatis面试题

2、讲下MyBatis的缓存答：MyBatis的缓存分为一级缓存和二级缓存,一级缓存放在session里面,默认就有,二级缓存放在它的命名空间里,默认是不打开的,使用二级缓存属性类需要实现Serializable

茂茂在长安·2025-02-28 17:15

小程序基础 2.0

（Ⅲ）教学时长三、本单元教学目标（Ⅰ）重点知识目标1.下拉加载和上拉刷新2.小程序的页面跳转3.网络请求（Ⅱ）能力目标1.掌握下拉加载和上拉刷新2.掌握小程序的页面跳转3.掌握网络请求四、本单元知识详讲4.1

菜鸟小白Y·2025-02-28 14:24

Visual studio 2022配置OpenCV环境及初级使用

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录一、下载OpenCV二、配置环境变量三，在VS2022上面配置OpenCV四，测试及OpenCV的初级使用1.图像显示总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容

小镇柠檬先生·2025-02-28 13:44

visual studio 2022 C++ OpenCV开发环境配置(详细教程）

本章教程，主要介绍如何在visualstudio2022中使用opencv。一、下载opencv下载地址：https://opencv.org/releases/选择Windows版本进行下载。

Roc-xb·2025-02-28 12:34

Spring 核心技术解析【纯干货版】- XII：Spring 数据访问模块 Spring-R2dbc 模块精讲

在现代应用架构中，高并发、低延迟的需求推动了响应式编程的发展，而传统的JDBC由于其同步阻塞机制，在高吞吐场景下可能成为瓶颈。R2DBC（ReactiveRelationalDatabaseConnectivity）作为响应式关系型数据库访问标准，正是为了解决这一问题而诞生的。SpringR2DBC作为Spring生态对R2DBC的封装，提供了非阻塞、异步的数据库访问能力，并与SpringWebF

m0_74825003·2025-02-28 09:41

opencv 自适应阈值

需要安装扩展库opencv-contrib-pythonCV_class.pyimportcv2importnumpyasnp#importserialimportos,sysfromdatetimeimportdatetimeimport_threadimportthreadingimporttimeimportwin32ui

虚假程序设计·2025-02-28 05:10

day58 第十一章：图论part08

拓扑排序精讲关键：先找到入度为0的节点，把这些节点加入队列/结果，然后依次循环再找。

mvufi·2025-02-28 05:07

OpenCV开源机器视觉软件

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。

视觉人机器视觉·2025-02-28 04:03

技术教程 | 如何实现1v1音视频通话（含源码）

今天，给大家讲一下怎么实现1v1音视频通话，以下是教程内容：开发环境开发环境要求如下：环境要求说明JDK版本1.8.0及以上版本AndroidAPI版本API21、AndroidStudio5.0及以上版本

网易数智·2025-02-28 03:52

【openCV-89】人脸检测

人脸检测简介人脸检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从图像或视频中识别并定位出人脸的位置。人脸检测不仅是人脸识别、表情分析、面部特征点检测等高级任务的前置步骤，而且在安防监控、智能家居、自动驾驶等多个领域都具有广泛应用。人脸检测的目标人脸检测的目标是从输入的图像或视频流中自动检测出所有人脸的区域，通常用矩形框（boundingbox）表示人脸的位置。人脸检测不仅要识别图像中的人脸，还要在各种条件

华东算法王·2025-02-28 02:42

代码随想录 Day 37 | 【第九章动态规划part 01】理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

一、理论基础理论基础无论大家之前对动态规划学到什么程度，一定要先看我讲的动态规划理论基础。如果没做过动态规划的题目，看我讲的理论基础，会有感觉是不是简单题想复杂了？

Accept17·2025-02-28 02:11

python析构_【python 类的析构】

前者完成实例对象的创建，后者完成对创建的实例对象的初

盐选科普·2025-02-28 01:35

位操作符的骚操作（&）

操作一：如何计算一个整数储存在内存中的二进制的1的个数（储存的是补码计算的也为补码）（这是详细讲述补码的很精彩原码、反码、补码知识详细讲解（此作者是我找到的讲的最细最明白的一

小郝小郝·2025-02-28 00:55

详细讲一下gtest的知识，以及测试代码的输出结果

GoogleTest（gtest）详细介绍概述GoogleTest是Google开发的一个用于C++的单元测试框架，它提供了丰富的功能和工具，能帮助开发者编写和运行单元测试。其优点包括简洁的语法、强大的断言机制、灵活的测试用例组织方式，被广泛应用于C++项目的单元测试中。核心概念2.1测试用例（TestCase）和测试套件（TestSuite）测试用例：是一个独立的测试单元，用于验证某个特定的功能

小哥山水之间·2025-02-27 22:34

Python人工智能学习路线，来自阿里巴巴佛系Python程序员的指南

但对于一个初

阿里P6+·2025-02-27 21:03

大模型安全 | “创造未来，安全同行” 北京站·第九期「度安讲」技术沙龙开放报名

「创造未来，安全同行」第九期“度安讲”技术沙龙即将同大家见面。本期「度安讲」技术沙龙将于12月20日在北京召开。在大模型技术快速迭代的今天，如何构建安全可靠的应用环境已成为业界关注的焦点。

·2025-02-27 21:23

视觉SLAM十四讲第7讲 (3) 相机运动估计 2D-2D/3D-2D/3D-3D

相机运动估计2D-2D/3D-2D/3D-3D1.2D-2D：对极约束2.三角测量3.3D-2D：PnP3.1直接线性变换DLT3.2P3P3.3最小化投影误差求解PnP4.3D-3D：ICP4.1SVD方法4.2非线性优化方法5.总结若已经有匹配好的点对，要根据点对估计相机的运动，可以分为以下三种情况：2D-2D：即点对都是2D点，比如单目相机匹配到的点对。我们可以用对极几何来估计相机的运动。在

LYF0816LYF·2025-02-27 21:27

【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南

【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南CodeBlocks搭建OpenCV环境项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/e1e1a

万众珩·2025-02-27 20:18

React面试（一）

useEffect和useLayoutEffect的区别4.react的生命周期5.state和prop的区别6.受控组件和非受控组件7.为什么react16之后不把事件挂载到document上了8.讲一下

束尘·2025-02-27 17:26

补充：文件上传、下载传输给前端之直接传递图片二进制数据：网络中的图片、音频、视频等非字符数据的传输

字符的传输：前后端字符的传输JSON中就是直接传字符就可以了讲一下实际中的变换过程：字符流中字符的传输是参考博客字符串—>（编码方式对应起来）字符数组—>二进制数据

JU HE·2025-02-27 16:51

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。

大模型猫叔·2025-02-27 16:13

机器学习数学基础：32.复本信度

从本质上讲，它是衡量测验稳定性的重要指标，能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应，进而影响测验结果真实

@心都·2025-02-27 14:29

11个案例讲透 Python 函数参数！

大家好，我是洪峰今天给大家分享一下明哥整理的一篇Python参数的内容，内容非常的干，全文通过案例的形式来理解知识点，自认为比网上80%的文章讲的都要明白，如果你是入门不久的python新手，相信本篇文章应该对你会有不小的帮助

洪峰科技·2025-02-27 13:23

VS C++通过路径遍历文件夹图片并生成xml文件并调用

：网上c++生成xml的方法有很多，这里简单介绍以下opencv自带的FileStorage函数使用方法，1、生成xml文件：#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd

贫僧这就还俗、·2025-02-27 11:10

C语言--文件操作

第16讲：文件操作1.为什么使用文件？

Tanecious.·2025-02-27 09:30

第二章：基础概念精讲 - 第二节 - Tailwind CSS 颜色系统和主题定制

颜色系统基础1.默认调色板TailwindCSS提供了一套精心设计的默认颜色系统：//tailwind.config.js默认颜色示例module.exports={theme:{colors:{//灰度gray:{50:'#f9fafb',100:'#f3f4f6',200:'#e5e7eb',//...更多色阶900:'#111827',},//主题色blue:{50:'#eff6ff',10

·2025-02-27 08:52

第二章：基础概念精讲 - 第一节 - Tailwind CSS 响应式设计系统

响应式设计基础1.断点系统TailwindCSS默认提供五个断点：//tailwind.config.js默认断点配置module.exports={theme:{screens:{'sm':'640px',//小屏幕，如手机横屏'md':'768px',//中等屏幕，如平板'lg':'1024px',//大屏幕，如笔记本'xl':'1280px',//超大屏幕，如桌面显示器'2xl':'1536

·2025-02-27 08:51

git全面详解，一文了解全程

切换到当前分支的最近n次提交的父提交Gitbranch-f将1分支强行指到2分支Gitreset回退到某个分支Gitrevert将上述分支的之前提交作为新提交二.注意事项1.流程使用gitinit进行初

知语鱼·2025-02-27 07:08

扣子和DIfy调用deepseek对比分析

下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析，供个人认知扫盲。1.调用方

ISDF-CodeInkVotex·2025-02-27 06:30

【LeetCode】时间复杂度和空间复杂度

4、空间复杂度5、空间复杂度示例【1】O(1)【2】O(n)【3】O(n^2)1、背景分析算法的时间复杂度和空间复杂度是衡量算法性能的关键，它们分别用于评估算法的运行时间和占用内存，本文只讲相关概念和示例

在成都搬砖的鸭鸭·2025-02-27 04:21

【openCV-66】内参矩阵和外参矩阵

外参矩阵与内参矩阵在计算机视觉、相机标定和三维重建等领域，内参矩阵和外参矩阵是描述相机如何将三维世界映射到二维图像的重要工具。它们分别描述了相机的内部特性和外部位置，是相机标定的核心组成部分。1.内参矩阵（IntrinsicMatrix）内参矩阵描述了相机内部的几何特性，主要涉及焦距、光心和像素的比例等参数。它通常是一个3x3的矩阵，用来将相机的归一化坐标系转换为像素坐标系。1.1内参矩阵的组成内

华东算法王·2025-02-27 02:03

推荐频道