写在前面： 1. 本文中提到的“K线形态查看工具”的具体使用操作请查看该博文； 2. K线形体所处背景，诸如处在上升趋势、下降趋势、盘整等，背景内容在K线形态策略代码中没有体现； 3. 文中知识内容来自书籍《K线技术分析》by邱立波。目录解说技术特征技术含义K线形态策略代码结果解说 T字线因为K线形状像英文字母“T”而得名，又称蜻蜓线。T字线是
线特征的LSD提取算法线段检测器算法算法流程 大多数图像中都存在直线特征，是视觉感知、描述z外部环境的重要特征信息。直线是一种大尺度的特征，在水面环境中具有更为理想的适用性，线特征具有光照和视角不变性特点，表现更为稳定、有效。因此将点、线特征进行结合使用，可以有效的提高系统的精度和鲁棒性。 线段检测器算法线段检测器算法（Line Segment Detector, LSD）是一种线段检测算法在线
我们在看CAD图纸的时候，经常需要辅助测量一些图纸的信息，使用CAD快速看图软件就可以快速、便捷的得到我们想要的图纸数据。CAD快速看图软件可以轻松的实现直线、弧线、多段线、复杂封闭图形的长度及面积测算。CAD快速看图的测量不干扰原图纸，还提供了相应的辅助功能让测量结果轻松在图纸中得到对应。1.可以测量两点间距离：使用对齐、线形功能使用线性命令用可以测标注垂直和水平线段（或其投影）的
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2024-07-18 21:53:53
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1. 前言1.1. 背景大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中，Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求：将一个表格图片的内容导入Excel。以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel，既低效又容易出错。近年来，在深度学习的加持下，OCR （Optical Character Recognition，
本文简介K210的图像识别首先要明确的是图像识别 ，我们需要识别的是什么 ，如何让机器代替我们识别 ，我们人类认识世界万物 知道这个是玫瑰花 这个是豆腐 这个是火车 这个是我们一步一步的学习所得的，当然如何让机器识别出物品 也需要机器学习关于具体的机器学习 神经网络 不再这里讲解
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2024-08-09 16:44:44
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本篇是自动驾驶系列的第二篇，在后台留言索取代码会提供源码链接。这次的目标是编写一个软件流水线来识别汽车前置摄像头的视频中的车道边界。摄像机标定图像，试验路图像和视频项目都可以在这里储存。这次试验的目标/步骤如下：计算相机校准矩阵和给定一组棋盘图像的失真系数。对原始图像应用畸变校正。使用颜色变换，渐变等创建阈值二值图像。应用透视变换来纠正二值图像（“鸟瞰”）。检测车道像素，找到车道边界。确定车道和车
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2024-02-04 20:18:59
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前言MAIX BIT(K210)和openmv在传统视觉处理这个方面代码是通用的，掌握K210的色块识别和二维码识别其实也掌握了openmv对应的用法。一、二维码是什么？二维码 （2-dimensional bar code），是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。从对二维码的定位上看，二维码是一个门、一扇窗，或是一个通道，我们所看到的会因扫描
一、k-近邻算法的基本原理 对于未知类别属性数据集中的点： （1）计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离； 使用欧式距离公式，计算两个向量点xA和xB之间的距离公式如下： （2）按照距离递增次序排序； （3）选取与当前点距离最小的k个点； （4）确定前k个点所在类别的出现频率； （5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。二、k-近邻算法的三要素 k值的选择、距离度量、分类决
作者：yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用，比如拍照识物，还有手机的AI拍照，在学术界，每年也有很多图像分类的比赛，本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型，然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线，读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验（&n
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2024-05-10 07:47:00
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&nbs
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2024-03-28 09:11:40
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整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者的创新之处在于透过这些经典的模型，讨论未来图像识别的新方向，并提出图像识别无监督学习的趋势，并引出生成对抗网络，以及讨论了加速网络训练的
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2024-05-16 20:05:36
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（刚刚转C#，一个项目用到，就分享出来，第一次写博客，有不足之处还请指正，某些编写方式只是习惯使然） 1、首先，在百度AI平台进行注册登录：百度AI 2、然后点开右上角的控制台，找到图像识别，创建应用，然后就可以看到创建的密钥，我们主要获取以下几个参数， API_KEY， SECRET_KEY 3、将对应C#版本的SDK下载后，添加引用到工程文件引用中； 主要是以下两个.dll库，分别是 Aip.
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2023-12-24 18:31:40
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目录1. 数字图像概念1.1 图像采样和量化1.2 图像存储格式2.图像的直方图2.1 灰度直方图2.1.1 基本概念2.1.2灰度直方图归一化2.1.3 直方图应用3.图像增强3.1 图像增强概念3.2 图像增强方法3.2.1 方法概述3.2.1 空间域增强3.2.1.1 空间域增强（灰度变换）3.2.1.2 空间域增强（代数运算）3.2.1.3 空间域滤波3.2.2 频率域增强 学习自：M
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2024-04-08 22:37:39
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伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断、汽车交通等等领域中，发挥重要作用。图像识别技术概述图像识别技术的含义图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一
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2024-02-18 11:56:10
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概念框架环境配置data_preparaation.py(作用：摄像头抓拍与保存人脸)import cv2
def CatchPICFromVideo(catch_num, path_name):
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:/anaconda/Anaconda3/pkgs/libopencv-3.4.2-h20b85fd_0/Libra
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2024-06-05 13:26:05
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
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2024-02-24 12:19:23
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模式识别之图像识别笔记图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术。图像识别系统可以分为三个部分： 1、图像处理(1) 基本概念① 定义：把输入图像转化为计算机能够接受处理的信号，再进行图像恢复、增强等预处理操作② 目的：为之后的图像特征做准备(2) 主要方法① 图像的数字化：对图
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2024-02-20 11:33:07
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关于图像处理方面的收获：五月中旬的时候接了个细胞检测的活，要求识别白细胞、红细胞、脂肪球、霉菌几种细胞，大致看了客户发给我显微镜上的图片，发现能做，于是就接了下来，客户告诉我最终的程序要是C++的编译成DLL给他们的应用程序调用才可以，本人因为一直做Java，做C++还是12年前毕业设计的时候做了图像相关的东西。从那之后，做项目偶尔也会搞点C++但是基本上就一直停留在Hello World的水平上
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2024-04-17 17:12:04
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目录前言1. 常见深度学习框架2. 图像分类算法2.1 传统类2.2 机器学习2.2.1 人工神经网络（神经元）2.2.2 卷积神经网络3. 目标检测算法3.1 分类+定位（单目标）3.2 分类+定位（多目标，目标检测）3.2.1 R-CNN3.2.2 Fast R-CNN3.2.3 Faster R-CNN3.2.4 YOLO系列 前言本文是自己在读《深度学习与图像识别原理与实践 作者：魏溪含
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2024-05-07 13:19:57
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SmartCropper项目地址：pqpo/SmartCropper 简介：? A library for cropping image in a smart way that can identify the border and correct the cropped image. 智能图片裁剪框架。自动识别边框，手动调节选区，使用透视变换裁剪并矫正选区；适用于身份证，名片，文档等照
