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每个Python程序员都应该知道的10个缩写

对于许多刚开始学习代码的人来说,Python已经成为最佳的选择。它的语法非常直观,并且支持灵活的动态类型。另外,它是一种解释性语言,可以将交互式控制台用于学习。...

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PP-YOLO何许模型?竟然超越了YOLOv4

PP-YOLO评估指标显示出比现有的最新对象检测模型YOLOv4更高的性能。但是,提出者百度却谦虚的声明:

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机器视觉镜头基础知识详解

镜头相当于充当晶状体这一环节,简而言之,镜头主要的作用就是聚光。为什么要聚光?比如说在大晴天用放大镜生火,你会发现阳光透过放大镜聚集到一点上,也就是说,想通过一...

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基于OpenCV的图像卡通化

本期将创建一个类似于Adobe Lightroom的Web应用程序,使用OpenCV和Streamlit实现图像的卡通化

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基于python和OpenCV构建智能停车系统

根据复杂性和效率的不同,任何问题都具有一个或多个解决方案。目前智能停车系统的解决方案,主要包括基于深度学习实现,以及基于重量传感器、光传感器实现等。

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使用OpenCV实现图像增强

首先我们获取了一个LPG气瓶图像,该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号,以便更新已检测的LPG气瓶数量。

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基于OpenCV实现海岸线变化检测

海岸是一个动态系统,其中因侵蚀现象导致的海岸线后退、或是由众多因素如气象,地质,生物和人类活动所导致线前进的是常见现象。

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使用OpenCV为视频中美女加上眼线

计算机视觉是最令人兴奋的领域之一,其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中,我们将尝试创建一个人...

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YOLO v4:物体检测的最佳速度和精度

您只需看一次(YOLO)是快速、准确的单阶段目标检测器。最近发布的YOLO v4与其他目标检测器相比,显示出非常好的结果。

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计算机视觉新手指南

通过计算机或手机等机器观察周围环境的方法称为计算机视觉。模拟人眼的严峻工作可以追溯到50年代,我们已经在这个领域走了很长一段路。计算机视觉已经通过不同的电子商务...

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自动路损检测器

损坏的道路对市民的出行有一定的影响。对市政府来说,检测和确定要修复的道路是一项巨大挑战。在美国,大多数州仅仅采用半自动方法进行道路损坏的检测,而在世界其它地区这...

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快速指南:使用OpenCV预处理神经网络中的面部图像的

目前,涉及面部分类的计算机视觉问题,通常都需要使用深度学习。因此在将图像输入神经网络之前,需要经过一个预处理阶段,以便达到更好的分类效果。

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Camera-Lidar投影:2D-3D导航

激光雷达和照相机是用于感知和理解场景的两个基本传感器。他们建立周边环境模型、提供检测和确定其他对象位置的方法,从而为机器人提供了安全导航所需的丰富语义信息。许多...

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使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统

嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,两个定制的CNN模型已经实现,它们拥有用于监视视频的高成本效益的火...

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基于OpenCV和Tensorflow的深蹲检测器

在检疫期间,我们的体育活动非常有限,这样并不好。在进行一些居家运动时,我们必须时刻保持高度的注意力集中,以便记录自己每天的运动量。因此我们希望建立一个自动化的系...

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如何通过简单处理估计植被表面

今天,我们将一起研究如何检测建筑物周围的植被表面。在这个过程中,我们将展示如何构建合适的数据集。植被检测是一种简单且实用的工具,来帮助我们判断人口稠密地区的生活...

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使用TensorFlow物体检测模型、Python和OpenCV的社交距离检测器

疫情期间,我们在GitHub上搜索TensorFlow预训练模型,发现了一个包含25个物体检测预训练模型的库,并且这些预训练模型中包含其性能和速度指标。结合一定...

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创建合成CT图像数据

本文我们描述了一种从一组小样本中创建合成医学图像的方法,我们的方法基于随机部分变形,因此无需深度学习(不需要GANs)。

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一文了解神经网络工作原理

深度学习是机器学习中重要分支之一。它的目的是教会计算机做那些对于人类来说相当自然的事情。深度学习也是无人驾驶汽车背后的一项关键性技术,可以帮无人车识别停车标志、...

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CBNet :目标检测性能提升,集成多个相同的主干网络构建新主干网络

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1909.03625.pdf

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