CUDA和cudnn的安装参考cuda和cudnn安装Opencv安装记录于2019-11-01 由于opencv迭代更新较快，从git clone https://github.com/opencv/opencv.git最新从git拉下来的opencv以支持cuda作为dnn模块的backend，这个在测试yolov3的时候发现了可怕的速度（约0.037s一帧，含极少部分opencv图像处理）
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2024-08-17 14:53:46
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今天需要在嵌入式设备端运行C的程序，里面有依赖OpenCV的部分，这就需要编译安装好OpenCV才行，这个对于我来说还是比较陌生的，我很少用C，所以这里面也没少折腾，一路上遇上了很多的报错，这里我将完整的安装实践记录下来备忘，也希望帮到有需要的人。首先是下载所需要的源码数据：OpenCV项目仓库在这里，首页截图如下所示： 很火的项目了。 网速比较好的话可以使用下面的命令：git
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2024-05-05 18:50:54
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一.OpenCV的数据类型OpenCV有很多的数据类型，他们都基于一些重要视觉概念的抽象而设计，以此提供相对简单、直观的表示和处理。同时，许多算法开发者需要一些相对有效的，可以推广或拓展以满足他们特定需求的基本数据结构。OpenCV库使用基础数据类型模板构建并特化这些模板，从而使每个人能更简单的执行操作并满足自己的需求。从组织结构的角度来看，OpenCV的基础数据类型主要分为三类：直接从C++原语
OpenCV-Python中的图像处理-模板匹配模板匹配单对象的模板匹配多对象的模板匹配 模板匹配使用模板匹配可以在一幅图像中查找目标函数： cv2.matchTemplate()， cv2.minMaxLoc()模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。 OpenCV 为我们提供了函数： cv2.matchTemplate()。和 2D 卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）
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2024-09-26 13:56:08
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目录一、基础理论1、思想2、大致过程二、详细过程1、首先需要模板库2、得到模板3、原图限定大小4、模板匹配5、匹配所有子文件夹，保存最佳得分（最匹配项）三、大致过程（细分类，节省时间）1、汉字匹配 2、英文字符匹配3、数字/英文匹配 4、显示模板匹配总代码参考资料一、基础理论1、思想把提取到的每一张字符，和模板库中的所有字符进行对比。2、大致过程先拿到模板库，把模板和待匹配的图
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2024-02-28 17:35:03
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使用Qt+OpenCV自己写了一个带旋转角度的NCC灰度模板匹配算子以及它的演示软件。算子的原理是基于NCC灰度匹配。一、什么是NCC匹配1、基于Normalized cross correlation(NCC：归一化互相关)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结
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2024-01-09 20:07:50
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一：课程介绍1.1：学习目标 学会用imread载入图像，和imshow输出图像。createTrackbar加入滚动条和其回调函数的写法。matchTemplate并学会通过该函数实现模板匹配。 学会怎样将一副图片中自己感兴趣的区域标记出来1.2：什么是模板匹配？ 在一副图像中寻找和另一幅图像最相似（匹配）部分的技术。1.3：案例展示 输入有
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2024-04-22 16:04:38
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1.在原图上裁剪一块作为模板图像，如果图像不是裁剪的， 大小有变化的话，会影响匹配结果。 2.运行代码/*
简单图像模板匹配
*/
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
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2024-02-22 15:45:47
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背景概述OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力，据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本，在
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2024-08-09 17:39:40
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文后代码，优化效果图结尾处，最快3ms得到匹配结果 NCC，全称为Normalized Cross Correlation，即归一化互相关系数， 在模板匹配中使用的非常非常广泛，也是众多模板匹配方法中非常耀眼的存在， 这个匹配的理论核心基础公式如下： 其实Opencv的matchTemplate函数使用的就是这个公式，实测直接使用这个公式实现无旋转角度的、单目标的模板匹配时用时大概26ms（其实这
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2024-02-13 19:41:39
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本序列文章的目的是总结一下这段时间所学到的，主要分为以下几部分，本章是第五部分。1 算法概述2 runtld.cpp源码解析3 tld.cpp源码解析4 LKTracker(重点)5 FerNNClassifier.cpp源码解析（重点）6 tld_utils.cpp源码解析 方差分类器代码中是通过积分图来计算一个图的灰度值的方差的。fern分类
在HDevelop中dev_close_window ()read_image (W, 'D:/bb/tu/8.jpg')rgb1_to_gray (W, GrayImage)read_ncc_model ('D:/bb/tu/SS.ncm', ModelID)*读取ncc模板find_ncc_model (GrayImage, ModelID, -0.2, 0.2, 0.8, 3, 0.5, '
原创
2022-03-28 10:48:03
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# 实现Python NCC的流程
在教会新手如何实现Python NCC之前，我们先来了解一下整件事情的流程。下面是实现Python NCC的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需求 |
| 2 | 创建Python脚本 |
| 3 | 导入所需模块 |
| 4 | 编写NCC算法 |
| 5 | 测试NCC算法 |
| 6 | 优化和改进 |
原创
2023-08-18 17:09:10
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实验要求：1. 从理论角度，分析以窗口代价计算视差的原理2. 实现NCC 视差匹配方法，即给定左右两张视图，根据NCC计算视差图3. 分析不同窗口值对匹配结果的影响，重点考查那些点（或者哪些类型的点）在不同窗口大小下的匹配精度影响一、归一化相关性（normalization cross-correlation，因此简称NCC） NCC，顾名思义
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2023-12-17 14:47:25
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NCC业务和通知消息配置 ·目录NCC业务和通知消息配置业务和通知类消息1、注册消息类型2、注册消息模板3、注册业务消息配置信息4、代码实现5、业务函数字段的设置6、消息设置已读/未读和删除方法1：用平台封装好的接口代码处理定位消息方法2：直接调用底层接口代码处理参数解释7、业务消息发送与页面跳转原理消息发送原理消息跳转原理通知消息的跳转业务消息的跳转 业务和通知类消息以任务分配为例1、注册消息类
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2024-04-17 14:15:01
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写在前面的话： 本教程记录个人在安装ArcGIS Enterprise过程中的一些关键步骤点，略带一点小心得，辅以他人在安装过程中少走些弯路，不要被安装软件挡住了学习ArcGIS的初心，诚然，不当之处，也请各位批评指正！ 创作不易，三五小钱，文末扫码支持一下，谢谢！加粗红色警告：一定要先关闭防火墙和禁用杀毒软件不关防火墙和杀毒，保不齐会出现一些不易定位的问题，杀毒软件会自动清除隔离它认为有害的文件
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2023-12-31 21:46:22
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简介NW.js （原名 node-webkit）是一个结合了 Chromium 和 node.js 的应用运行时，通过它可以用 HTML 和 JavaScript 编写原生应用程序。它还允许开发者从 DOM 调用 Node.js 的模块 ，实现了一个用所有 Web 技术来写原生应用程序的新的开发模式，而且,开发者可以很容易的将一个web应用打包成原生应用（Further, you can easi
Q1：为何年末结账时提示“本年度存在未生成会计凭证的实时凭证，请全部生成会计凭证”，该如何解决？ A1：受总账参数GL084控制。 方法一：修改参数值为“不检查”，可以正常结账； 方法二：可在【客户化】-【会计平台】-【财务会计平台】-【凭证生成】，查询所有所有系统的未生成凭证，删除实时凭证或者生成会计凭证处理。Q2：12月份结账提示“读取结账月的下一个期间失败，请检查相应的会计期间是否设置正确”
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2024-02-05 22:15:34
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前面已经了解过了，npm是JavaScript的包管理工具。类似于java当中的maven、gradle和python中的pip。一、安装npm环境npm是Node.js一起发布的，只是安装了Node.js，npm也就安装好了。可以从node的下载页中下载对应操作系统的安装包进行安装即可。下载地址为https://nodejs.org/en/download/选择长期支持版本的linux版本进行下
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2024-10-10 17:01:56
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题图：Photo by Luc Tribolet on Unsplash学 Python 仅仅只学 Python 语法和 API 是远远不够的，掌握算法和数据结构这种永远都不会过时的核心技能才是决定一个程序员职业发展的关键因素。算法和数据结构对专业程序员来说重要性不言而喻，同样一个问题，不同算法效率可谓千差万别。在问题规模很小的时候你可能感知不到，但是一旦数据上升到TB级别，两者的差距就像西瓜和芝
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2024-08-09 00:04:23
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