1、GUI概述GUI（图形用户界面）Graphical User Interface（图形用户接口）。用图形的方式，来显示计算机操作的界面，这样更方便更直观。CLI：Command Line User Interface（命令行用户接口），就是常见的dos命令行操作。需要记忆一些常用的命令，操作不直观。Java为GUI提供的对象都存在java.awt和javax.swing两个包中。Awt与Swi
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2024-10-23 13:39:51
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需求分析在我的毕设中，提出了视图引导的概念，由两部分功能组成：（1）可以对照着图片进行绘画，即将图片以半透明的方式呈现在绘图板上，然后用户可以对照着进行绘画；（2）可以直接将简笔画图片直接拖拽到画布上进行检索。那么，在这里，我们先实现第一种功能——图片对照绘画。最终想要的实现效果是：当点击图片时，图片边框会呈现蓝色，表示选中状态，同时会在画布上以半透明方式呈现该图片，再点击图片，边框和底板图片都消
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2024-05-10 18:58:27
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对于学生、研究人员还是职场人士来说，选择一款合适的人工智能图片识别软件至关重要。它不仅能节省你宝贵的时间，还能提高工作效率。学生可以用它来整理课堂笔记和文献资料，研究人员可以依赖它来快速识别和整理实验数据，而职场人士则可以利用它来处理大量的商务文档和报告。现在，让我们来深入了解这7个工具，看看它们如何满足不同人群的需求，以及它们各自的独特优势。1.掌上识别王适用人群：适合需要快速转换图片文字的朋友
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2024-06-30 07:40:43
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1 系统设计思路系统是一个基于tensorflow这个谷歌深度学习框架的程序，这个 程序可以对指定的十种花卉进行分类和识别。核心思路是先设计一个卷积神经网络，这个神经网络的结构是两个卷积层、两个池化层、三个全连接层。将事先收集好的图片集根据种类打上不同的标签，将标签和图片这两个列表组合为一个输入数据队列，队列在分批次地送入神经网络中训练得到模型后，将模型保存在指定文件夹。再
VS2010+Opencv2.4.9+QT4.8.0实现图像处理1.首先，安装vs2010，安装QT4.8.0，QT下载连接如下，下载“qt-win-opensource-4.8.0-vs2010.exe”http://download.qt.io/archive/qt/4.8/4.8.0/ 1）点击qt-win-opensource-4.8.0-vs2010.exe安装，我安装到了D:\QT4.
一、背景花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。 在当今信息化社会，图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值，包括医学影像分析、自动驾驶、人脸识别等。图像识别是深度学习领域最为重要和最具挑战性的研究方向之一。本项目即是基于这一背景，通过使用Py
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2024-10-25 13:14:00
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目录一、ModelArts实现智能花卉识别的概述1.为什么需要花卉识别？2.传统花卉识别智能化的诉求3.智能花卉识别的概念4.ModelArts实现智能花卉识别的优势二、ModelArts实现智能花卉识别的解决方案1.传统AI开发面临的难题2.ModelArts实现智能化的优势三、ModelArts实现智能花卉识别所需的华为云技术1.ModelArts的基本原理2.ModelArts的使用方式3
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2024-08-09 15:18:16
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在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。二值图像： 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜
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2024-03-21 21:32:49
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先介绍图像分割的一点知识。所谓图像分割就是利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若 干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相似性，在不同的区 域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域 提取出来用于不同的研究。传统的图像分割方法有基于边缘检测；基于阈值分割，比如图，颜色，灰度等；水平集方法等。现在比较新的就是利用深度学习的图像分割，比如FCN的语义分割
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2023-01-17 15:28:57
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OpenCV由各种不同组件组成。OpenCV成为最主要的图像处理工具包，是因为它功能齐全，支持目前主流的图像、视频处理算
原创
2024-09-29 15:47:13
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在OpenCV中，现在有很多种结构类型可以用来表示图像，它们之间有区别又有联系，现在记录一下它们之间的区别和相似之处，以便后面查看。 其中类型有：1. Iplimage，2. Mat，3.CvMat， 4.CVArr； 其中：1. IplImage: 较老版本的图像存储类型，在2.0之前使用；2. CvArr： 也是较老的一种存储结构，是一种抽象的基类。3. CvMat： &
原文地址丢失，请谅解！1.准备训练样本图片1.1样本的采集： 样本图片最好使用灰度图，且最好根据实际情况做一定的预处理；样本数量越多越好，尽量高于1000，样本间差异性越大越好正负样本比例为1：3最佳；尺寸为20x20最佳。1.1.1正样本 &nb
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2024-04-03 13:01:55
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分类器 分类器是一种计算机程序。 他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器 一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？ 我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，泛化性较差。 因此我们的目标是找到一条直线，离最近的点距离最远。 怎么寻找
干货 | 基于 OpenVINO 的图像分类模型实现图像分类爱学习的OV OpenVINO 中文社区01 OpenVINO 主要工作流程OpenVINO 的主要工作流程如图：主要流程如下： 1、根据自己的需求选择合适的网络并训练模型。 2、根据自己的训练模型需要配置 Mode Optimizer。 3、根据设置的模型参数运行 Model Optimizer, 生成相对应的 IR (主要是 xml
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2024-05-08 21:37:15
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目录官方在线帮助文档：OpenCV: OpenCV modules用OpenCV对图像做一些简单的操作 1. 图像直方图2. 图像二维直方图3. 图像直方图均衡化4. 图像卷积操作5. 高斯模糊图像均值与高斯模糊6. 高斯双边模糊（边缘滤波）官方在线帮助文档：OpenCV: OpenCV modules
用OpenCV对图像做一些简单的操作 1. 图像直方图图像直方图的解释图像
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2024-04-11 16:33:43
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前言: 这是数字图像课程的大作业,老师要求不可以采用深度学习的方法检测和识别特定的路标,只能采用传统的图像算法提取特征从而检测出特定的车牌.参考文章:！！！！ 路标的检测和识别算法改进，改进后的算法代码与讲解链接：[opencv完整项目详解] 传统图像算法解决路标的检测和识别(改进升级版) 目录算法思路:代码讲解第一步:颜色分割第二步:去噪第三步:填充第四步:找轮廓第五步:找轮廓的最小外接矩形第六
文章目录准备样本图片预处理缺少程序生成正样本.vec文件生成自己的分类器 准备样本需要训练一个婴面头部的分类器，从网上找了一些图片，作为正样本。正样本50张负样本直接选择了人脸识别的负样本，负样本选中了2000张。图片预处理对图片进行灰度化、归一化处理。"""
作者：Shirley
日期：2021年05月12日
对处理正负样本，灰度化，归一化，大小为（50,50）
"""
import cv2
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2024-04-19 13:18:29
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最近参加了中兴的算法大赛，然后选择的是人脸识别赛题。但是由于自己编程能力一般，理所当然的是掉坑了。一起组队的研二师兄分配了一些任务给我。由于我们采用的是深度学习进行人脸识别，通过和其他人换照片，采集了大量的照片集。我的任务就是将不同的照片划分到不同的文件夹。由于有一百多数据集，每个数据集有二十四张照片，所以人工分文件夹几乎不可能。偶然间在《Opencv图像处理编程实例》看到 了图片的批量读取的实例
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2024-03-22 13:41:37
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1. 图像分类图像分类实质上就是从给定的类别集合中为图像分配对应标签的任务。也就是说我们的任务是分析一个输入图像并返回一个该图像类别的标签。假定类别集为categories = {dog, cat, panda}，之后我们提供一张图片给分类模型，如下图所示：分类模型给图像分配多个标签，每个标签的概率值不同，如dog:95%，cat:4%，panda:1%，根据概率值的大小将该图片分类为dog，那就
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2024-04-01 14:19:21
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