个人技术分享

在计算机视觉和图像处理中，理解基础数据结构、颜色转换函数和颜色空间的概念是至关重要的。这些元素是我们处理和理解图像数据的基础。香橙派AIPro，作为一款强大的开发板，配合OpenCV库，可以有效地进行图像处理和计算机视觉任务1。在本文中，我们将重点介绍OpenCV在香橙派AIPro上的应用，特别是它的基础数据结构、颜色转换函数以及颜色空间。我们将探讨这些概念的重要性，以及如何在香橙派AIPro上使用OpenCV进行有效的图像处理。

YOLO（You Only Look Once）是一种先进的深度学习目标检测模型，由Joseph Redmon等人在2016年首次提出，它彻底改变了目标检测领域的游戏规则，因其独特的一阶段检测方法和实时处理能力而广受关注。

图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，它在许多应用中扮演着关键角色，如自动驾驶、医疗图像分析和人脸识别等。边缘检测是图像处理中的基本任务之一，它用于识别图像中的显著边界。本文将通过一个基于 Python 和 OpenCV 的示例程序，详细介绍如何实现图像的边缘检测。

Hi，大家好，我是半亩花海。 本实验旨在利用 Python 和 OpenCV 库，通过图像处理和边缘检测算法实现黄豆图像的自动识别和计数，并在图像上标记每个黄豆的轮廓和序号。

【代码】Opencv基本操作。

pyinstaller打包指令不要用 -F ，-F是打包为一整个exe，容易出现问题，使用以下指令。首先下载官方代码至本机，并使用conda创建虚拟环境，并安装好yolov10所需库。下载官方模型权重 yolov10m.pt ，并在根目录下创建推理代码。打包将在dist文件夹下生成exe,以及相应独立包文件，运行exe。本节实验将官方yolov10推理程序打包为exe运行。（3）安装pyinstall ，并执行打包指令。打包过程，可能会被防火墙拦截，报病毒错误。接下来将该代码打包为exe,

根据之前在半监督医学图像分割方面的工作(Rosnati等人，2022)，我们使用ChestX-ray8 (Wang等人，2017)(n=108k)作为未标记数据集，在T = 1000步上训练DDPM主干，并使用JSRT (Van Ginneken等人，2006)(n=247)标记数据集的子集进行训练(n=197)和验证(n=25)我们的方法。我们的方法(i)选择更小和更有信息量的时间步长，(ii)通过投票机制对我们的步骤选择进行预测，(ii)跨时间步长共享MLP权重，从而提高分割性能。

编程实现基于随机森林的泰坦尼克号人员生存与否分类，基本功能包括：Titanic - Machine Learning from Disaster数据集的下载；数值型数据和文本型数据的筛查、舍弃、合并、补充；随机森林的人员生存与否分类。

摘要：本文主要使用YOLOV8深度学习框架自训练了一个“菜品目标检测模型”，基于此模型使用PYQT5实现了一款界面软件用于功能演示。让您可以更好的了解和学习，该软件支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，本系统所涉及的训练数据及软件源码已打包上传。后续计划：会训练特征模型进行自定义特征注册和比对。

flyfish

此前，ICCVDM系列会议于2020年在中国西安、2021年在中国长沙（线上）、2022年在中国呼伦贝尔（线上+线下）、2023年在中国长春（线上+线下）皆已成功举办。ICCVDM为世界各地该领域的专家、学者、研究人员及相关从业人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化合作的平台。大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者，企业界人士及其他相关人员参会交流。

自制网络结构图图解 DETR，有问必答

图像直方图

骁龙游戏超分辨率将图像放大和锐化集成到单个GPU通道中，以减少延迟和内存总线的使用，从而降低功耗并提高速度。骁龙游戏超分辨率技术使用了一个类似Lanczos算法的12采样点缩放过滤器和自适应锐化过滤器，以提供与其他空间放大技术相当的视觉质量。骁龙游戏超分辨率技术针对骁龙公司的Adreno™ GPU进行了高度优化，从而可以提供最大的波占用率，以充分利用GPU。该解决方案在高通其他的GPU上也显示出良好的性能。它呈现出平滑的图像和清晰的边缘，最重要的是，该解决方案呈现的结果在感知上接近原生分辨率的渲染。

图像插值和平移

BIFPN（双向特征金字塔网络）通过双向特征融合和加权特征融合的创新设计，显著提升了特征金字塔网络（FPN）的性能。其核心思想是将信息在特征金字塔中双向传递，即从高层特征图向低层特征图传递，同时也从低层特征图向高层特征图传递，确保特征信息的充分融合。同时，BIFPN引入了可学习的加权机制，通过在训练过程中自动调整权重，优化不同尺度特征图的融合效果。这种设计不仅提高了特征表示的能力，还保持了计算的高效性，使其在目标检测和图像分割等计算机视觉任务中表现出色，能够更好地应对多尺度问题和不同任务需求。

自适应阈值法图像分割通过计算图像的局部统计信息来确定每个像素的阈值，从而能够在不同的光照条件下自动调整阈值，提高图像分割的准确性和鲁棒性。大津阈值法（OTSU方法）是自适应阈值法的一种常见实现方式，它基于最大类间方差原理来确定最佳阈值。

🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的试卷系统 - opencv python 视觉识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🧿🧿。

今日尝试使用倒叙的方式来学习Open'CV颜色追踪，尝试一种新的笔记写法吧......代码是根据创乐博（MAKEROBO）的视频代码学习的 ，我只是查阅资料学习与解释贴出的解释部分是由百度文心一言AI生成的...文章提供测试代码讲解，整体代码贴出、测试效果图

获取图像的高度和宽度。计算图像中心点。生成一个旋转矩阵，用于指定旋转的中心点、角度和缩放因子。使用仿射变换函数对图像进行旋转操作。显示旋转后的图像，并等待用户按键关闭窗口。通过这段代码，可以对图像进行旋转处理，同时保持图像中心为旋转轴心，并可选择是否缩放图像。