MySQL性能指标说明
计数器计数器分析Threads_connected表示当前有多少个客户连接该mysql服务器，连接数是否过多，网络是否存在问题，它是动态变化的，当达到最大连接数时，数据库系统就不能提供更多的连接数了，这时，程序还想新建连接线程，数据库系统就会拒绝，如果程序没做太多的错误处理，就会出现报错信息Threads_running如果数据库
人脸识别最近几年比较流行，不接触还以为是什么高端什么代码，今天学学记录一下其实除去训练模型不好做，利用opencv还是很容易实现的，就来玩玩人脸识别。人脸特征数据训练数据据说不好训练这块我回头下一篇博客写一写，这里就直接用opencv里面自带的训练模型了，毕竟这方面已经做的很成熟了，直接在自己电脑的opencv里面找 。人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_defau
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2024-09-22 10:07:03
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目录1. 基本思路2.代码3.局限性 1. 基本思路 1. 保证图片背景尽量为纯黑或纯白 为了数量检测的方便，将垃圾的背景设置为纯色，最好是纯黑色或纯白色，一会解释原因。 2. 将RGB图片转为灰度图 3. opencv找到能将灰度值最大程度分开的阈值retopencv的算法自动找到最合适的阈值ret，ret能将灰度图每个像素的灰度值最大限度的区分开。灰度图每个像素的灰度值为0(纯黑)到255(
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2024-03-15 05:17:17
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opencv图像算术（计算）一、什么是图像算术？二、图像算术有什么用？三、项目结构1.代码讲解2.代码下载 在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 执行图像运算（加法和减法）。两种执行图像运算的方法：第一种方法是使用 OpenCV 的 cv2.add 和 cv2.subtract第二种方法是使用NumPy的基本加减运算符一、什么是图像算术？图像算术只是矩阵加法（在数据类型上增加了一个警告，我
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2024-03-03 20:59:43
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在我们一开始学习java是并不是直接就使用java的集成开发环境，而是通过记事本写java代码，然后在DOS窗体下编译运行的。那么掌握一定的DOS窗口的操作命令就是必要的。1. 常见的DOS窗口操作命令：磁盘名:回车 盘符的切换 dir:列出当前目录下的文件以及文件夹 md:创建目录 rd:删除目录 cd:改变指定目录（进入指定目录） cd..:退回到上一级目录 cd:退回到根目录
思路：1、通过形态学操作、阈值处理、距离变换等方法，使得各个轮廓分开2、计算轮廓数量 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main
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2018-10-07 16:09:00
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1. 概述JVM中的程序计数寄存器（Program Counter Register）中，Register的命名源于CPU的寄存器，寄存器存储指令相关的现场信息。CPU只有把数据装载到寄存器才能够运行。这也是有人称他为 程序寄存器的原因这里，并非是广义上所指的物理寄存器，或许将其翻译为PC计数器（或指令计数器）会更加贴切（也称为程序钩子），并且也不容易引起一些不必要的误会。JVM中的PC寄存器是对
显微镜直接计数法是将小量待测样品的悬浮液置于一种特别的具有确定面积和容积的载玻片上(又称计菌器)，于显微镜下直接计数的一种简便、快速、直观的方法。目前国内外常用的计菌器有：血细胞计数板。Peteroff-Hauser 计菌器以及比 Hawksley 计菌器等，它们都可用于酵母、细菌、霉菌孢子等悬液的计数，基本原理相同。后两种计菌器由于置上盖玻片后，总容积为 0.02 mm，而且盖玻片和载玻片之间的
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2024-03-27 10:41:47
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人数统计解决方案 Camlytics摄像头人数统计解决方案是一款视频分析软件，用于离线审核有多少人进出零售店、图书馆、 博物馆、赌场或其他场所。分析基于传感器的解决方案无用的区域（街道或开放空间）的运动。凭借高投资回报率和非常快的投资回收期，我们的解决方案被品牌、公共机构和国际组织等使用。 我们的人数统计软件提供的信息用于各级企业，从规划一线活动到制定整体战略。 无需额外的硬件安装、
0x00思路概览该程序整体逻辑是，识别你的脸并保存count（计数器）张你的脸的图片，然后退出，或者在运行中按q。其中有两层重要的循环1.持续调用摄像头循环-----while true2.处理识别函数识别出的每张脸的函数-----for xywh in face0x01代码概览（分类器是啥？）-------F&A --20x02.相机逻辑分析启动调用camera = cv2.VideoC
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2024-04-22 13:32:55
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参考：pnp问题 与 solvepnp函数：https://www.jianshu.com/p/b97406d8833c对图片进行二维仿射变换cv2.warpAffine() or 对图片进行二维射影变换cv2.warpPerspective ：https://www.jianshu.com/p/1c6512d475cc 关键：今天裁图过程中发现裁出来的一些图较正常图发生了奇
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2024-04-25 12:58:48
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概述高密度人群聚集容易发生各种意外事件、所以监控与分析高密度人群，防止意外事件发生，具有重要的现实意义，分析高密度人群其中一个最重要的参考就是人群数量、评估聚集人群的数目、分布方式，有利于实时分离与管控，防止意外发生。传统特征提取方法早期的密集人群技术主要是基于人头计数与行人计数、人脸、身体等部位、这些方法都基于SIFT、HAAR、HOG等特征传统的图像特征提取技术、这些方法在面对遮挡、密集人群的
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2024-04-20 10:08:13
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随着机器视觉和图像处理技术的发展，在工业和生活中都应用广泛。传统的计数方法常依赖于人眼目视计数，不仅计数效率低，且容易计数错误。通常现实中的对象不会完美地分开，需要通过进一步的图像处理将对象分开，学习了***贾志刚老师***的OpenCV对象提取与计数课程，现复盘整理如下。1、方案思路图像预处理，二值化分割；使用形态学操作，初步将粘连对象分开；距离变换，分离粘连对象；连通区域计数。2、重要函数全局
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2024-03-18 21:08:32
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opencv实现：int main(int argc, char** argv)
{
Mat src, src_binary,dst,src_distance;
src = imread(“D:/opencv练习图片/维生素片机器视觉检测和计数.png”);
imshow(“原图片”, src);
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT
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2024-05-23 12:15:38
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今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。我们将从以下四个方面进行介绍：1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。2. OpenCV图像过滤器。3. 利用轮廓检测物体。4. 建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法 有许多不同的背景扣除算法，但是它们的主
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2024-06-11 21:28:52
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YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，但是在YOLACT里没有feature roi
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2024-03-25 13:46:52
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在使用 OpenCV 和 Python 进行图像处理时，图像分割和物体计数是两个常见的任务。本文将分步骤介绍如何使用 OpenCV 来实现图像分割和计数的方法，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成。
## 环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的 Python 环境中安装了 OpenCV 和其他相关的库。以下是我的思维导图，概括了需要配置的环境及相关库：
```me
今天继续opencv的学习，今天学习的内容是，画一些简单的形状，比如直线、方形等。主要涉及的函数：（1）Mat::zeros(Size size,Type type)//可以用来初始化一个背景全黑的画板。（2）Point对象，初始化方式Point(int x,int y)，用来建立一个点对象，在图形绘制上常用。（3）Scalar对象，用来建立颜色对象，初始化时最对四个通道。（4）line(Mat对
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2024-09-23 06:01:52
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概念：梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（不管是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非也是一个核模板，模板的不同结果也不同。所以可以看到，所有的这些个算子函数，归结到底都可以用函数cv2.filter2D()来表示，不同的方法给予不同的核模板，然后演化为不同的算子而已。OpenCV提供了三种梯度过滤器（高通过滤器）-Sobel、Scharr、Laplacian。一、S
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2024-11-02 09:56:08
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> using namespace std;using namespace cv;using namespace cv::xfeature
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2018-10-12 21:28:00
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