1. OpenCV提供了两个简便的可用于计时的函数 getTickCount() 和 getTickFrequency() 。第一个函数返回你的CPU自某个事件（如启动电脑）以来走过的时钟周期数，第二个函数返回你的CPU一秒钟所走的时钟周期数。这样，我们就能轻松地以秒为单位对某运算计时：double t = (double)getTickCount();
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在MAC下安装配置opencv+contrib，我也是踩了很多坑。不像Windows可以直接拿别人编译好的库在VS中配置就行，MAC由于最后要在终端配置，会自动查找编译路径，所以必须要自己一步一步来。下面先说一下我遇到的几个问题：一、configure过程中会出现文件无法下载问题，由于是外网下载，速度可能很慢会导致无法下载，主要是ippicv文件，有教程说可以先从网上下载对应文件放入根目录conf
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2024-04-16 15:18:16
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在用OpenCV打开USB摄像头时，分别用两个软件采集图像结果是上面两幅，第一幅我是用OpenCV采集的，第二幅是用别人的软件采集的，感觉颜色上差异好大啊，在OpenCV感觉无法设置摄像头本身的许多属性，造成这样的原因我
个人以为是两个软件用不同的库，其默认的采集图像的参数不一样，所以想用DirectShow，据说里面有一些设置属性的东西。安装DirectShow1、下载安装及配置OpenCV
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2024-05-01 13:47:17
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Face++旷视人脸识别人体识别证件识别图像识别人脸识别检测一张图片上的人脸，并用方框标识出来 对比两张照片中的人物，判断是否同一个人 将一张照片作为索引对象，从多张照片中找出索引对象中的人。人体识别检测出图片中的人体，用方框圈出 将图片中的人体显示出来，其他的物体全部虚化证件识别识别出身份证，并将身份证上的信息以文字形式解析出来 识别驾驶证，并将驾驶证上的信息以文字形式解析出来 识别行
1.打开摄像头自动采集保存图片void Autopic() {
VideoCapture capture(0);
Mat frame;
if (!capture.isOpened())
{
cout << "摄像头打开失败！" << endl;
return;
}
char key;
char filename[200];
int count =
首先安装我是用的pycharm所以另为的脚本安装我这就不介绍了。 如上图打开默认设置选择Project Interprecter，双击pip或者点击加号，搜索要安装的第三方库。其中如果建立的项目多记得Project Interprecter要选择正确的安装位置不然无法导入。Requests库requests库的官方定义：Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库
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2023-10-01 21:33:56
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前言 级联分类器的效果并不是很好，准确度相对深度学习较低，上一章节使用了dnn中的tensorflow，本章使用yolov3模型，识别出具体的分类。 Demo 320x320，置信度0.6 608x608，置信度0.6（.cfg里面是608） yolov3模型下载coco.names：模型具体的分类信息。https://github.com/pjreddie/
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2024-01-04 21:45:05
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在文章开始先介绍一下预积分环节使用的GTSAM库，GTSAM是基于因子图的c++库，可以用于slam优化环节，因子图由因子和变量组成，变量表示待估计的变量，因子表示变量之间的约束。在slam问题中，变量一般表示位姿，因子表示位姿之间的约束，可能是帧间约束，闭环约束。 &
1、简述获取函数签名对象。函数签名包含了一个函数的信息，包括函数名、它的参数类型、它所在的类和名称空间及其他信息）。2、基本用法inspect模块主要提供了四种用处：1.对是否是模块、框架、函数进行类型检查 2.获取源码 3.获取类或者函数的参数信息 4.解析堆栈2.1 对是否是模块、框架、函数进行类型检查inspect.getmembersgetmembers的实现步骤获取 object 的所有
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2023-11-15 22:13:09
426阅读
yield 本身可以生成 一个生成器对象，在python3中执行__next__()def genNum(x):
y=0
while y<=x:
yield y
y+=1
g1=genNum(10)
for i in g1:
print(g1.__next__())#序列化：在程序运行中，所有变量都是在
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2023-11-16 21:29:31
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1、总述逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。2、由来 要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。如下图所示：
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2023-09-04 23:54:32
188阅读
对python中property函数的理解下载了python-twitter-0.5的代码，想学习一下别人是如何用python来开发一个开源项目的，发现确实没找错东西，首先代码量少，一共才一个45k的源文件，原文件太多，看上去就有点头疼，而且主要目的不是研究twitter api的实现。 该项目里面包含了以下内容： 1. 使用setup.py来build和setup 2. 包含了testcase的
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2023-08-17 14:48:17
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一、特性（property） 1 什么是特性propertyproperty是一种特殊的属性，访问它时会执行一段功能（函数）然后返回值import math
class Circle:
def __init__(self,radius): #圆的半径radius
self.radius=radius
@property
def ar
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2023-10-20 16:15:24
151阅读
# Python中的预测（predict）用法教学
预测（predict）功能在数据科学和机器学习中是非常重要的，它可以帮助我们利用已有的数据和模型来对新的、未知的数据进行预测。作为一名开发者，掌握这一技能非常有必要。接下来，我将带你逐步了解如何在 Python 中使用 predict。
## 整体流程
| 步骤 | 描述
# Java的Predict
在Java编程中，Predict是一个非常有用的功能，它可以用于预测未来的事件或结果。Predict功能通过一系列的算法和数据分析来生成预测值，帮助开发人员更好地理解数据和做出决策。在本文中，我们将介绍Java中Predict的基本概念和使用方法，并通过一个简单的代码示例来展示它的应用。
## Predict的基本概念
Predict是一种机器学习技术，其主要目
原创
2024-04-05 06:20:18
161阅读
在Python中，`predict`函数一般用于机器学习模型的预测阶段，包含模型输入数据并输出相应预测结果。这篇文章将致力于总结对于`predict`函数使用过程中的不同版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等内容。
### 版本对比
在不同的库版本中，`predict`函数的实现可能会有所区别。我们以`scikit-learn`库为例，比较其0.24版本与1.0版本的特
Predict（生成图像）
原创
2021-08-02 14:44:46
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# 使用XGBoost库进行Python预测
## 介绍
XGBoost是一种优化过的梯度提升算法，广泛应用于数据科学领域。它是一种高效的机器学习算法，能够处理大规模数据集，并在许多数据科学竞赛中获得了很好的结果。在Python中，我们可以使用XGBoost库来构建和训练模型，并进行预测。
## 安装XGBoost库
首先，我们需要安装XGBoost库。可以使用pip命令来安装：
```ba
原创
2024-04-14 05:22:13
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在Python编程中，“predict”函数通常与机器学习模型的预测功能关联，广泛应用于各种数据分析、预测和决策支持场景。了解“predict”函数的应用及其潜在问题，对提升我们在数据科学领域的编程能力至关重要。
### 技术定位
在过去的十年里，机器学习技术经历了巨大的演变，尤其是在Python环境中。2000年代初，机器学习模型的实现主要依赖于基础的线性回归和决策树等算法。随着时间推移，库
# 如何实现“predict函数python”教程
## 一、整体流程
在实现"predict函数python"之前，我们需要明确整个流程的步骤，通过以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 预测数据 |
## 二、具体步骤及代码实现
### 1. 准备数据集
首先
原创
2024-05-19 05:56:01
69阅读
