模板匹配是一种在图像中定位目标的方法，通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动，计算特征相似性，以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率。在Opencv中，模板匹配定义了6种相似性对比方式： CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：计算图像像素间的距离之和，最好的匹配是0，值越大，是目标的概率就越低。 CV_TM_CCORR 相关匹配法：一
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2024-05-01 20:20:39
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基于opencv的人脸识别opencv的一个目录：opencv/sources/data/haarcascades 提供了用于人脸检测相关的文件，加载这些文件，就可以方便的实现人脸检测的相关工作。face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.det
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2024-09-15 21:39:55
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select a.table_schema,a.table_name from information_schema.tables a left outer join information_schema.table_constraints b on a.table_schema = b.table
原创
2022-08-03 06:33:13
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持更应用范围（罗列自官方帮助文档，以后有空了按照需求展开叙述）
1. 安全系统
2. 表面检测
3. 定位
4. 二维测量比较
5. 二维码识别
6. 二维位置定位
7. 二维物体识别
8. 光学字符识别
9. 机器人视觉
10. 交通监视和驾驶辅助系统
11. 三维测量比较
12. 三维物体定位
13. 三维物体识别
14. 特征检测
15. 完整性检测
16. 颜色检测
17. 一维码识别
# Android 检测网络连接状态
在现代社会中，我们离不开互联网的支持。而对于手机应用程序来说，检测网络连接状态是一项非常重要的功能之一。在本文中，我们将介绍如何在 Android 应用程序中检测网络连接状态，并提供了相应的代码示例。
## 检测网络连接状态
在 Android 中，我们可以使用 `ConnectivityManager` 类来检测设备的网络连接状态。通过调用该类的 `g
原创
2024-02-04 09:50:16
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这篇文章，偏工程实用，不是学术界意义上的检测综述，所以，有些阐述，过于绝对化。挑着看吧。人脸检测系列博文共分五部分：《人脸检测背景介绍和常用数据库》，介绍人脸检测的背景，常用数据库和评价指标，重点介绍各类算法的发展现状和各数据库上目前算法的性能速度水平；《非深度学习的人脸检测》，介绍以VJ为代表的非深度学习人脸检测算法，重点介绍速度比较快的简单特征级联系列，和性能比较好的通道特征系列，DPM系列速
本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
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2024-08-21 14:01:04
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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# java如何检测gbk中有无字符
在处理字符编码时，有时候我们需要判断一个字符串是否包含某个特定的字符。本文将介绍如何在Java中检测一个GBK编码的字符串中是否包含某个字符，并提供相应的代码示例。
## 问题描述
假设我们有一个GBK编码的字符串，我们需要判断其中是否包含某个字符。为了说明问题，我们以判断字符串中是否包含字符'好'为例来展开讨论。
## 解决方案
Java中可以使用
原创
2023-10-24 07:31:46
67阅读
# iOS检测是否安装支付宝的实现方法
## 1. 流程概述
下面是实现iOS检测是否安装支付宝的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取支付宝的URL Scheme |
| 2 | 检测是否可以打开该URL Scheme |
| 3 | 根据检测结果判断是否安装支付宝 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1：获取支付宝的URL Sch
原创
2023-11-16 13:14:10
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# Python 检测打印机有无开机
在日常生活中，我们经常会使用打印机来打印文件或者照片。但是有时候我们可能会遇到这样的情况，打印机没有开机，而我们却不知道。为了解决这个问题，我们可以使用 Python 来检测打印机是否开机。本文将介绍如何使用 Python 检测打印机的状态，并提供示例代码。
## 打印机的状态
在开始之前，我们首先需要了解打印机的状态。通常，打印机有以下几种状态：
-
原创
2023-11-08 10:37:28
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一个不知名大学生，江湖人称菜狗 original author: jacky Li Time of completion：2023.2.7 Last edited: 2023.2.7导读本文将使用Python、OpenCV对人脸进行检测，防止痴呆后忘了Quiet。目录基于OpenCV的视频处理 - 人脸检测拍摄影片检测人脸保存面孔和摘要视频输出运行中的管道作者有言基于OpenCV的视频
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2024-04-22 14:27:56
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本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：opencv源码解析之(6)：hog源码分析开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCrea
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2024-04-28 11:21:36
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c++版本opencv（36.霍夫直线检测37.直线类型与线段-）一、36.霍夫直线检测-二，37.直线类型与线段- 来自网易云课堂贾志刚老师 一、36.霍夫直线检测-同一条直线上的点，r和c塔应该一样！二，37.直线类型与线段- 那通过这两个例子呢，也是告诉大家霍夫直线检测呢，一个是原始数据类型，另外一个的话就是啊，直接是出来线段的，顶点坐标的，那这两个呢，各有各的应用场景，那通过这个例子的话
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2024-05-07 21:00:26
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目录c++检测垂直线 检测所有线：python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数，InputAr
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2024-01-08 17:04:27
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目录一、什么是形状与轮廓检测二、预处理原图2.1 灰度2.2 高斯模糊2.3 坎尼边缘检测2.4 膨胀2.5 代码三、形状与轮廓检测函数详解3.1创建轮廓3.2 找到轮廓3.3 过滤噪声点3.4 周长检测3.5 多边形拟合（检测形状的预处理操作）3.6 绘制轮廓（以拟合的多边形来绘制）3.7 绘制矩形边界框3.8 轮廓判断四、效果五、总代码 一、什么是形状与轮廓检测给定一张图片
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2023-11-23 20:32:42
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一、概念运动侦测，英文翻译为“Motion detection technology”，一般也叫移动检测，常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。—–百度百科差分算法差分检测根据当前图像与参考图像的差别分析来判断序列图像中是否有
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2024-05-08 18:46:20
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先贴代码
1. void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){
2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height);
3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U,
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2024-08-29 17:41:25
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