已经 2022 年了,最近北京冬奥会的吉祥物冰墩墩很火,据说一墩难求,各种视频新闻应接不暇。程序员要有程序员的方式,今天我来用 Java 画一个由字符组成的冰墩墩送给大家,这篇文章记录字符图案的生成思路以及过程。
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Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。
工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地通过出入口摄像头,工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地可以对每辆要出施工工地的工程车辆的清洗实现自动识别判定。如果工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地识别到车辆冲洗不合格,工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地就会自动进行抓拍并将违规车辆信息回传给智慧工地系统平台。目标检测架构分为两种,一种是two-stage,一种是one-stage,区别就在于 two-stage 有region proposal过程,类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别,而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片,就能输出结果。
垃圾满溢检测系统通过python+yolov5网络模型技术,垃圾满溢检测系统对控画面中小区内的垃圾桶进行7*24小时不间断监控,发现垃圾桶溢满周围有堆积物立即触发预警推送给相关人员处理。YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法,该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片,并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张,这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度,而且可以降低模型的内存需求。
人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析,如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时,立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心,提示后台人员及时进行处理。YOLOv5算法具有4个版本,具体包括:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种,本文重点讲解YOLOv5s,其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
这两天,了不起项目中需要实现放大镜功能。就此正好可以给大家分享一个在网站上有演示放大图片,文本和日历等功能的插件:AnythinZoomer。
工地安全帽智能识别系统通过opencv深度学习技术,工地安全帽智能识别系统实现对现场人员的安全帽反光衣穿戴进行自动实时识别和检测。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。6月9日,Ultralytics公司开源了YOLOv5,离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的!在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时,YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目,现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒,即每秒140帧(FPS),但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
人员聚众监控视频分析检测系统通过python+yolov5深度网络模型技术,人员聚众监控视频分析检测算法对现场监控画面中人员异常聚众时,不需人为干预人员聚众监控视频分析检测算法提醒后台值班人员及时去处理、避免发生更大的不可控的局面。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
烟火识别智能监测系统基于python+yolov5网络模型算法智能分析技术,烟火识别智能监测算法模型对现场画面进行实时分析,发现现场出现烟火立即抓拍实时告警。我们选择当下卷积神经网络YOLOv5来进行火焰识别检测。6月9日,Ultralytics公司开源了YOLOv5,离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的!在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时,YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。
之前写一个图片预览插件的时候,遇到了鼠标滚轮滚动进行图片缩放的需求,现在来回顾一下。
图片资源,在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环,尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
本文就来介绍一下 Docsify[1] + Github Page 的方式,旨在快速搭建属于自己的文档网站
今日,微信公众平台后台编辑器又上线了两个更新,图片缩放和封面图裁剪功能,微信团队真喜欢深夜放毒,不想让人睡的节奏。【微信公众平台编辑器可以剪裁和替换正文图片了】 两个新增的功能如下 1、图片
抽烟打电话行为识别系统通过yolo深度学习框架模型,对现场画面区域进行7*24小时实时监测,抽烟打电话行为识别系统发现抽烟打电话等违规行为立即抓拍存档预警。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放。
下面简单举个微信小程序处理图片的例子,我们首先获取了图片的路径,并使用wx.getImageInfo方法获取了图片信息。然后,我们根据缩放比例计算出新图片的大小,并使用wx.canvasToTempFilePath方法将原始图片缩放到指定大小。一旦新图片生成成功,我们使用wx.saveImageToPhotosAlbum方法将其保存到用户的相册中。
渣土车智能识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术,渣土车智能识别系统对禁止渣土车通行现场画面中含有渣土车时进行自动识别监测,渣土车智能识别系统并自动抓拍告警。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示:输入端,在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;Mosaic数据增强:Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对小目标的检测效果很不错。
养老院人员跌倒检测识别算法通过yolov5+python网络模型技术,养老院人员跌倒检测识别预警算法对跌倒事件进行识别和分析,当检测到有人员跌倒时,将自动发出警报提示。算法中YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。YOLOv5算法具有4个版本,具体包括:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种,本文重点讲解YOLOv5s,其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
智慧工地安全帽智能识别系统通过yolov5+opencv深度学习技术,智慧工地安全帽智能识别系统可自动对现场画面检测识别人员有没有戴安全帽。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
智能矿山电子封条监控系统通过yolo深度学习技术,智能矿山电子封条监控系统在矿山或者非煤矿山的进出口以及主要的井口等重要地方装有摄像头,对矿井人员变化、生产作业执勤状态及出入井人员等状况实时监控分析,发现处理非煤矿山现场画面中异常动态或者人员异常行为信息,立即抓拍告警及时推送报警信息到监控后台,实现24小时全天候不间断远程监测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
工地人员作业安全带穿戴识别检测算法通过yolov5网络模型分析技术,工地人员安全带穿戴识别检测算法可以自动识别现场人员高空作业未佩戴安全带行为,通过AI技术推动现场安全作业智能化。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法,它不是选择图像中有趣的部分,而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法,我们首先需要了解实际预测的是什么。最终,我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域,而是将图像分割成单元格,通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
口罩佩戴监测系统通过yolo网络对现场监控画面进行实时监测,比如工厂车间、商场或者食堂后厨人员口罩佩戴情况等。当口罩佩戴监测系统监测到工作人员进入监控画面却没有按照规定戴口罩时,不需要人工干预,系统立即抓拍告警及时提醒后台人员处理违规情况,避免更大损失的发生。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率,这些边界框是由预测的概率加权的。
在前面一篇文章《从人工智能鉴黄模型,尝试TensorRT优化》我谈到了TensorFlow模型的优化,这是针对服务器端的优化,实际上优化结果并不理想。这篇文章我将谈谈将TensorFlow模型部署到Android系统上需要注意的几点。
Android的Camera相关应用开发中,有一个必须搞清楚的知识点,就是Camera的预览方向和拍照方向
视频监控边缘分析盒通过计算机视觉深度学习+边缘计算视频监控分析技术,共同构成了基于边缘计算分析的视频图像识别技术。视频监控边缘分析盒通过对现场多路监控视频图像进行预处理,提高视频分析的速度。视频监控边缘分析盒可以应用于加油站智能视频分析、明厨亮灶视频监控智能分析、工地监控分析、城管视频监控分析、工厂视频监控智能分析、煤矿监控视频分析等场景。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域,而是将图像分割成单元格,通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
河道船只识别系统通过计算机视觉技术对河道中的船只进行监测,如河道船只识别系统识别到有船只违规行为如取土捕鱼采砂等,河道船只识别系统立即抓拍告警同步回传给后台监控及时通知相关人员立即处理。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。
Ai检测人员穿衣规范系统通过opencv+yolo深度学习技术对现场画面中人员穿衣自动检测,Ai检测人员穿衣规范系统发现现场人员未正确按要求穿衣进行抓拍留档。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
社群分享实录 昨天赵总在群里遇到foxbarcode在win10中打印预览,显示是条码是正常的。实际打印出来,就是变形的。他一直以为是条码打印机的问题,反复折腾了很久。最后做了两个条码在一个报表中打印出来。对比结果,感觉是函数输出的问题。
腾讯云数据万象(Cloud Infinite,CI)能够实现对云上的图片、视频、音频、文档等数据进行处理,为客户提供专业一体化的数据处理解决方案,涵盖图片处理、内容审核、内容识别、媒体处理、文档服务等功能。
首先要吐槽一下微信小程序开发工具没有Linux版本,为了开发微信小程序,我不得不搬出我的娱乐机iMac。对着硕大的屏幕,看着如蚂蚁般的文字,真心想问一下,那些使用iMac做开发机的朋友们不会肩周发炎,双眼发涩么?
| 导语 手Q终端原生的图片预览器支持图片翻页和各种手势,这些用H5怎样实现?基于alloyFinger,本文将介绍在手Q动漫上的图片预览组件是如何做到媲美原生体验的手势效果,同时也介绍一下关于图片手势效果里隐含的一些细节。希望对要实现手势交互和动画的前端同学有所启发。 作者:朱晓华--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 一、实现效果 先来看实现效果。目前已经上线的图片预览组件的路径如下:手Q动态——动漫——社区——点击图片。 类比手Q的AIO里的图片预览器,支持的手势和功能分别如下: 手Q动漫
脱岗监测预警系统可以通过python+yolov5网络模型深度学习算法,脱岗监测预警算法对现场人员岗位进行实时监测,自动识别是否存在脱岗行为,并及时发出警报。Yolo意思是You Only Look Once,它并没有真正的去掉候选区域,而是创造性的将候选区和目标分类合二为一,看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。
有些小伙伴可能还不知道,Python的强大图片处理能力,今天西红柿来介绍一二。Python可以通过各种库(如Pillow、OpenCV、matplotlib等)进行图像的读取、修改、保存、显示等操作。Python可以对图片进行裁剪、旋转、缩放、滤镜、颜色调整等处理,还可以进行图像识别、图像分割、图像合成等高级图像处理。Python的图像处理能力不仅可以应用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域,也可以应用于图像处理软件开发、图像处理算法研究等方面。
员工工作服穿戴AI识别算法是基于yolov5+python网络模型人工智能技术,yolov5+python网络模型算法对现场人员的工作服穿戴情况进行实时监控,并对违规情况将自动发出警报。我们选择当下YOLO卷积神经网络YOLOv5来进行火焰识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒,即每秒140帧(FPS),但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。目标检测架构分为两种,一种是two-stage,一种是one-stage,区别就在于 two-stage 有region proposal过程,类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别,而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片,就能输出结果。
色情内容在中国一直处于严格的监管,即使这样,互联网上还是很容易就能访问到色情内容。还记得曾经的“绿坝-花季护航”软件么?由于其识别效果差、软件不稳定,最后不了了之,浪费了大量的人力和金钱。
用vue来实现一个瀑布流效果,加载网络图片,同时有下拉刷新和上拉加载更多功能效果。然后针对这几个效果的实现,捋下思路:
人群异常聚集检测告警算法基于yolov5图像识别和数据分析技术,人群异常聚集检测告警算法通过在关键区域布设监控摄像头,实时监测人员的密集程度和行为动态,分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值,一旦发现异常聚集,将自动发出信号。人群异常聚集检测告警算法之所以选择YOLO系列框架模型,是因为YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好,所以在工业界也十分受欢迎。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。
ai安全帽识别检测通过python+yolov5网络模型深度学习AI视频分析技术,ai安全帽识别检测对现场人员是否佩戴安全帽进行识别检测,ai安全帽识别检测一旦发现现场工人员没有按要求佩戴安全帽,自动进行预警并保存图像到本地同步提示后台人员及时处理。我们选择当下YOLOv5来进行安全帽识别检测。6月9日,Ultralytics公司开源了YOLOv5,离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的!在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时,YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目,现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒,即每秒140帧(FPS),但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
SQPhoto 是一个 Windows 桌面应用的组件,支持 .NET6 和 .NET Framework 4.6 + 。基于 PictureBox 的图片展示工具,增加了拖动和缩放功能,便于在某些场景下的图片展示,比如我前面开发的 Snipping_OCR[2] 工具就使用了这个组件。
使用uniCloud的云存储,无需再像传统模式那样单独去购买存储空间、CDN映射、流量采购等;
工厂人员违规行为识别借助yolov5深度学习框架技术,YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使得其速度与精度都得到了极大的性能提升,具体包括:输入端的Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放操作;基准端的Focus结构与CSP结构;Neck端的SPP与FPN+PAN结构;输出端的损失函数GIOU_Loss以及预测框筛选的DIOU_nms。
图片处理工具类代码效果分享 package com.cropbox.demo.uploadHead.utils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.ByteArray
人员抽烟行为识别检测系统依opencv+python深度学习架构模型,对现场画面开展7×24h无间断分析,减少了人力成本。人员抽烟行为识别检测系统识别管控区域人员的抽烟状况。当发现异常状况时,以迅速的方式进行预警提醒。opencv+python深度学习架构模型优化算法识别率高,识别精密度97%,对人员抽烟行为精准识别。
加油站视频监控智能分析盒基于yolov5人工智能视觉技术,加油站视频监控智能分析盒对现场画面中明火和烟雾以及人员抽烟、打电话等违规行为进行识别。除此之外,加油站视频监控智能分析盒还可以对现场画面中卸油时灭火器未按要求正确摆放以及静电释放时间不足和人员离岗等不规范行为进行自动预警。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进,检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析,但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。
河道水文标尺识别系统yolo网络+OpenCv机器学习模型对河流和湖泊水位实时检测,当识别到水位到达警戒水位时,立即抓拍预警上传给后台,通知相关人员及时处理。
工人规范操作识别检测通过yolov5+python网络模型技术,工人规范操作识别检测对工人的操作进行实时监测,当工人规范操作识别系统检测到工人操作不符合规范时,将自动发出警报提示相关人员采取措施。行为检测合规算法中应用到的YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法,该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片,并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张,这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度,而且可以降低模型的内存需求。
安全帽反光背心穿戴识别系统 反光衣穿戴检测系统通过yolov5网络模型深度学习算法,安全帽反光背心穿戴识别系统 反光衣穿戴检测系统对现场人员安全帽反光背心穿戴进行自动识别检测,安全帽反光背心穿戴识别系统 反光衣穿戴检测系统发现人员穿戴不合规立即抓拍告警。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题,利用整张图作为网络的输入,仅仅经过一个神经网络,得到bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究,其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。
捕鱼船识别检测预警系统通过yolov5+python网络模型图像识别分析技术,捕鱼船识别检测预警算法利用河道两岸的摄像头实时监测水域中的捕鱼船活动,一旦系统识别到违规捕捞行为,立即发出预警信号,立即发出预警信号,确保及时采取措施。捕鱼船识别检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类,一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN),它们是two-stage的,需要先使用启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生Region Proposal,然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo,SSD这类one-stage算法,其仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些,但是速度慢,但是第二类算法是速度快,但是准确性要低一些。基本上把Yolo算法的特点概括全了:You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算,Unified指的是这是一个统一的框架,提供end-to-end的预测,而Real-Time体现是Yolo算法速度快。
有明亮和暗黑主题, 有大纲, 有导出pdf, 有vim编辑模式, 并且注册账号之后, 就可以多平台云同步, 除了网页, mac/win/linux的客户端也有.
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