1,2,3,4,5,6,7,8,9,121:40752,4,6,8,7,121:20113,3,5,7,9,8,5,8,121:10121提取121：port解释如下:awk -F"," '{print $NF}' filename -F 分隔符为, NF打印最后域grep -o '[0-9]\+:[0-9]\+$' filename -o 精确匹配 \+
原创
2016-07-24 15:43:37
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1.3Calibration
标定3个水平放置的相机及其相对位置，跟双目标定类似，先分别标定每个相机的内外参数，再标定第2,3相机相对第一个相机的位置，并用校正来检验标定效果
2.bagofwords_classification
用SVM训练的方法，识别单词？貌似是这个意思
3. bgfg_gmg
在光照条件会发生改变的情况下，提取背景？
4.bgfg_segm
分割背景
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2024-05-10 12:14:51
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CNN：RCNN、SPPNet、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO V1 V2 V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLab V1 V2 V3、Mask RCNN自动驾驶：车道线检测、车速检测、实时通行跟踪、基于视频的车辆跟踪及流量统计车流量检测实现：多目标追踪、卡尔曼滤波器、匈牙利算法、SORT/DeepSORT、yoloV3、虚拟线圈法、交并比IOU计算多目
1.加载图片#include "stdafx.h"
#include "highgui.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main( int argc, char** argv ) {
IplImage* img = cvLoadImage("
原创
2013-05-24 12:56:46
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Linux是一种开源操作系统，它被广泛应用于各种领域，包括人工智能、机器学习、计算机视觉等。OpenCV则是一个经典的计算机视觉库，提供了丰富的函数和算法，可以帮助开发者快速实现各种视觉应用。
在Linux系统上使用OpenCV进行开发是一种常见的做法。通过结合这两个强大的工具，开发者们可以实现各种有趣的项目和实例。下面我们来介绍一些关于Linux、OpenCV实例的应用场景。
1. 图像处理
原创
2024-04-25 11:05:21
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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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// affine transformation.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。// #include "stdafx.h" /** * Automati
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2022-06-14 06:12:44
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在本文中，我将演示如何跟踪传送带上的对象。这可以用于在传送带上定位对象，或者可以进一步用于执行质量控制和检查。我将在Windows上使用Python OpenCV库进行此演示。原始视频如下： 假设在视频的00:00:24和00:00:36之...
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2019-01-28 08:56:37
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import cv2import numpy as npimg=np.ones((512,512,3), np.uint8)*255cv2.circle(img,center=(256,256), radius=128, color=(0,0,255), thickn
原创
2022-07-19 11:52:37
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Haar脸部探测器扫描图像的特定类型的对象。不同的策略 需要寻找更小的图像特征，从一个帧中可以很容易地跟踪 到下一个。这些特性称为关键点或兴趣点。重点倾向于 在多个方向上有剧烈变化的区域。 例如如下图所示: 左边的图像显示了左眼区域的像素正确的。左边的正方形表示强度变化最大的区域各个方向。这样一个区域的中心是图像的一个关键点，它很可能会出现无论其方向或比例如何，在脸部的相同位置被重新检测。
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2024-09-29 19:56:54
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/******************************************************************** 创建日期: 2020/09/23 创建时间: 14:3
原创
2022-05-23 16:41:27
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前言之前给大家分享过opencv在jetson nano 2gb和ubuntu设备中使用并且展示了一些人脸识别等的小demo。但是对于图像处理，使用gpu加速是很常见 .(以下概念介绍内容来自百科和网络其他博主文章)GPU介绍(从GPU诞生之日起，GPU的设计逻辑与CPU的设计逻辑相差很多。GPU从诞生之日起，它的是3D图形渲染设备。在设计GPU时从其功能出发，把更多的晶体管用于数据处理。这使
文章目录前言正文1 编译环境2 配置修改小结 前言如题，需要编译最新版的opencv，同时需要使用face module，这个模块已被移到contrib中，同时为了在安卓下使用gpu加速，需要开启opencl。因此，这篇记录了整个编译过程正文1 编译环境macos 10.14.1 安装python 3.6 安装安卓sdk，我是装了android studio自带的 下载安卓ndk，这个我因为编译
今天，我们为大家收集精选了30个使用纯CSS完成的强大实践的优秀CSS技术和实例，您将在这里发现很多与众不同的技术，比如:图片集、阴影效果、可扩展按钮、菜单等…这些实例都是使用纯CSS和HTML实现的。
单击每个实例的标题可以被转向到该技术实例的相关教程或说明页面(英文)，单击每个实例的图片截图可以直接跳转到相应实例的Demo页面。
1.Hoverbox 图片集
一个纯净的基于
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精选
2011-03-11 23:36:33
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在业务开发中，threadLocal有两种业务场景运用较多。1、threadlocal保证每个线程独享对象，创建本地线程的副本
原创
2022-11-01 19:03:47
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在网上闲逛的时候，发现了一篇关于介绍css的文章，虽然是翻译的，但写的挺好， 今天，我们为大家收集精选了30个使用纯CSS完成的强大实践的优秀CSS技术和实例，您将在这里发现很多与众不同的技术，比如:图片集、阴影效果、可扩展按钮、菜单等…这些实例都是使用纯CSS和HTML实现的。
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2022-12-02 16:36:51
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在这篇文章中，我们将学习如何使用YOLOv3(一种最先进的物体探测器)与OpenCV。YOLOv3是流行的物体检测算法YOLO的最新变种- 你只看一次。已发布的模型可识别图像和视频中的80个不同对象，但最重要的是它具有超快速且几乎与Single Shot MultiBox(SSD)一样准确。从OpenCV 3.4.2开始，您可以在自己的OpenCV应用程序中轻松使用YOLOv3模型。这篇文章主要关
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2024-08-08 17:02:16
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1.vc++配置opencv2.简单常用的图片处理函数3.图像修复函数 环境：vs2013opencv2.4.13 准备工作：1.安装opencv。opencv各版本间存在API差异，opencv提供相应版本的vc文件，在其安装目录 ..opencv\build\x86 目录下，个人觉得引用与当前使用vs版本最接近的目录文件就可以。opencv安装目录下的引用lib及bin文件
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2024-04-28 14:11:36
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作者丨nihate导读作为ncnn推理框架里唯一一款做实例分割的模型，yolact也展现出了它的魅力，实现端到端一阶段完成实例分割且运行速度快。本文为作者上手编写的一套使用opencv部署YOLACT做实例分割的程序，程序包含C++和Python两种版本，附相关代码地址。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
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2024-05-18 16:03:22
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OpenCV C++案例实战三十《中文点选验证码识别》前言一、图像预处理1.1 字符切割1.2 字符提取二、鼠标点击事件2.1 功能源码三、字符匹配3.1 功能源码四、结果展示五、源码总结 前言相信大家在登陆某个网站时或多或少都会经历过需要验证码才能登陆。常见的验证码方式有字符输入验证码、滑动条拼图验证码以及字符点选验证码。本案例要实现的是中文字符点选验证。本案例逻辑算法仅为本人为实现此功能所设
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2024-03-19 21:30:38
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