gcc --versiong++ --version 如果安装了anaconda需要先屏蔽掉。
1. 安装CUDA9.0 到NVIDIA官网下载CUDA9.0系统版本的对应的1个主安装包，4个补丁包。
cd到安装包和补丁包所在的文件夹
。
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
sudo sh cuda_9.0.176_384.8
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2024-04-27 14:10:11
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小小研究了一下CvMat里面的宏,发现设计人员对位运算的使用 "别具匠心",值得我们学习！研究结果:/****************************************************************************************\
* Matrix type (CvMat)
前言 我们在以往的UI自动化测试中，可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作，来完成UI方面的自动化测试，但是在地图业务测试中，这种方式是无法完成的，地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的，比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度，但通过图像识别也是一个不错的思路，今天我们介绍一下利用图像识别的方式，在地图测试做一些应
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2024-03-28 13:29:54
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绘制关键点的drawKeypoints()函数：void drawKeypoints(
const Mat &image,//输入图像
const vector<KeyPoint> &keypoints,//根据源图像得到的特征点，它是一个输出参数
Mat &outImage,//输出图像，内容取决于第五个参数
c
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2024-05-14 12:00:42
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在进行图像处理时，`Python`和`OpenCV`库非常有用，而在某些情境下，我们可能会遇到需要在一个区域内部填充色彩的问题。这个问题在图像分割、物体识别等方面有着广泛的应用。例如，在医学影像处理、计算机视觉等领域中，内部填充可以帮助我们提取某个特定区域的信息，而不干扰到其他部分的图像。
\[
\text{业务规模模型: } S = N \times R
\]
其中，\( S \) 代表服务能
[Opencv初探之三]：点，线，几何图形的绘制1.绘制直线2.绘制点和圆3.绘制椭圆4.绘制矩形5.绘制多边形 1.绘制直线void line(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0)
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2023-12-06 22:40:34
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常用的绘图函数：cv2.line()， cv2.circle()， cv2.rectangle()，cv2.ellipse()， cv2.putText() 上面所有的这些绘图函数需要设置下面这些参数：• img：你想要绘制图形的那幅图像。• color：形状的颜色。以 RGB 为例，需要传入一个元组，例如： （255,0,0） 代表蓝色。对于灰度图只需要传入灰度值。• th
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2024-05-09 18:43:53
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在计算机视觉领域，使用 Python 的 OpenCV 库进行图像处理时，环状内部填充是一个重要的操作。环状内部填充可以用于多种场景，如图像分割、区域填充等。本文将详细阐述如何使用 OpenCV 进行环状内部填充，并提供相关的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展等全面的信息。
## 版本对比
在使用 OpenCV 进行环状内部填充时，我们主要关注 OpenCV 的不同版
一、查找轮廓查找一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCV中,可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓1.1寻找轮廓: findContours()函数findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓。C++: void findcontours (InputoutputArray image, Output
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2023-11-26 11:51:14
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opencv学习笔记（二）寻找轮廓opencv中使用findContours函数来查找轮廓，这个函数的原型为： 1 void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
2 chy, int mode, int method, Point offset=Poi
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2023-11-26 11:22:40
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目录1、下载2、使用3、完整的代码4、切换主题5、初始值6、amis.embed 函数7、更新属性8、销毁1、下载打开网址amis网址：aims点击发行版，跳转至下载页面下载2、使用将下载下来的压缩包，解压到sdk的文件夹内，并在项目中放入sdk文件夹，如项目名称为demo在demo文件夹内（sdk文件夹外）新增index.html文件在index.html文件中引入相关的css与js文
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2024-10-18 18:53:29
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算法介绍Canny是边缘检测算法，在1986年提出是一个很好的边缘检测器很常用也很好用的图像处理方法## 算法实现步骤高斯模糊 GaussianBlur()
灰度转换 cvtColor
计算梯度 Sobel\ScharrKaTeX parse error: Undefined control sequence: \ at position 75: … \end{bmatrix} \̲ ̲KaTeX
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2023-12-27 21:18:17
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OpenCV利用findContours找到图像中的轮廓，根据这些轮廓的特征进行筛选有利于进一步逼近最终的兴趣区域，减少其他算法的时间，提高代码的运行效率，而对轮廓的绘图则可以直观的看到筛选结果。其实绘图的函数在下面的博客中就已经总结过，不过这次换了一个思路重新温习下这些函数，并把他们应用到轮廓的绘图中。 轮廓绘制drawContours(Image, contours, k, Scalar(25
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2024-03-08 23:04:42
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话不多说，上代码，看结果。import cv2 # 导入库
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
'''
cv2.imread(filename,flags)
# filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可
# 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字
# flags为
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2024-04-24 11:53:43
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opencv Modules SVM使用笔记写在前面：最近在完成一个项目时，提取出的样本数据较大，自己也没有良好的处理数据的能力，就想着利用现成的 SVM对数据进行分类。查了很多资料，对SVM的大致原理有点了解，网络上也有开源的LibSvm，可是在没有完全理解SVM原理前，阅读和修改源码有些难度。而opencv恰好有一个Machine Learning模块，囊括了大多数机器学习的算法，而SVM也在
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2024-04-07 14:07:50
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Android studio使用JAVA与JNI调用OpenCV 后记 1.准备材料1.在这里下载OpenCV-android-sdk下载解压后2.新建Android Studio工程3.将在工程目录下的 app/src/main 下面新建两个文件夹，分别是cpp和jniLibs，如果有就不用新建。 把OpenCV-android-sdk\sdk\native\libs中内容拷贝到jniLibs
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2024-05-04 17:33:11
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1. 制定该规范的目的: 码出高效,码出质量.结合自己的业务场景,整理出适合自己的规范.2. 当前版本规范主要包含下列内容: 一． 代码编码规范（一） 基本规范A. 命名规范通用：以英文为主导的驼峰格式, 不允许出现拼音命名和中文命名，非实际意义的数字不可使用。【正例】expense，name【反例】feiyong，name1（1）【强制】常量以下划线拼接, 全大写格式。常量应抽离放在类级别定义或
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2021-05-23 18:21:45
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引言漫水填充是用一定颜色填充联通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果;漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析，也可以用来从输入图像获取掩码区域，掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点，操作的结果总是某个连续的区域。基本思想种子填充算法是从多边形区域内部的一点开始，由此出发找到区域内的所有像素。它采用的边界定义是区域边界上所有像素具有某
主要学习对OpenVINO的使用 训练步骤（一）任务目标（二）系统设计（三）模型选择（四）模型优化1.将h5文件转换为pb格式2.利用OpenVINO工具对pb文件进行模型优化（五）模型部署——license_detection.py1.导入OpenVINO核心组件2.主函数入口及参数定义3.模型加载4.视频采集与处理（六）模型训练结果1.配置运行环境2.运行license_detection.p
最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 1.轮廓的多边形逼近 轮廓的多边形逼近指的是：使用多边形来近似表示一个轮廓。 &n
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2024-07-04 10:32:18
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