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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一：问题python的pip在安装包时，有时会报错超时，排除包名写错的原因，一般这种问题是因为网络下载过慢，导致超时 二：解决方案我们可以设置pip镜像源下载，能够提升pip下载速度，解决报错问题具体操作是把全局的镜像地址设置成阿里云服务：pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/然后查看
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2024-09-12 22:37:09
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本人配置的是vs++2013（64位）+opencv3.1.0+contrib3.1.01：配置所需的文件：opencv3.1.0：下载方式可以从官网：点击打开链接 此时解压安装得到两个文件夹build 和source，其中source才是后面我们需要的，build是已编译的没有用，我们得重新编译。 &n
这里的函数主要总结自浅墨的系列博客，总结仅为了在使用时可以快速检索具体Demo和教程请访问浅墨的Open_cv系列：访问地址1、保存图像的数据结构：MatMat myMat= imread("需要导入的图像.jpg");2、图像导入函数：imreadMat imread(const string& filename, intflags=1 );·第一个参数，const string&
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2024-08-12 19:06:58
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用ffmpeg解码，并且将解码后的视频传入opencv。通过查找相关资料进行快速学习实现了这个需求。现进行简单的记录和分享。ffmpeg 解码函数：len = avcodec_decode_video2(pInputCodecContext, dst, &nComplete, &InPack); dst 为 AVFrame *dst，
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2024-03-13 13:31:58
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主要有5个需要下载安装的部分 Visual Studio 2015（vc14） OpenCV3.2 CUDA9.1 CUDNN7.1 Darknet-windows参考 vs2017和2019可使用参考中方法更改数据集1.cuda和cudnn安装 注意cuda和cudnn版本必须对应且符合自己电脑的显卡配置，不然容易出现兼容问题。 CUDA的型号要严格对应你的电脑显卡配置 可以通过点击右键，进入N
# 安装 OpenCV Python 的性能问题及其解决方案
在计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常重要且广泛使用的库。它为图像处理和计算机视觉提供了丰富的工具和功能。虽然 OpenCV 在应用过程中非常强大和灵活，不过，很多初学者在安装 OpenCV 的过程中可能会遇到速度缓慢的问题。在这篇文章中，我们将探讨安装 Op
# 为什么Java之前运行快为啥现在很慢？
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 初学者遇到问题
初学者 -> 经验丰富的开发者: 咨询问题
经验丰富的开发者 -> 初学者: 分析问题
section 解决方案
经验丰富的开发者 --> 初学者: 教授解决方案
```
## 二、解决方案
原创
2024-04-16 04:54:24
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1、简介1.1、Nacos 简介Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。2、准备工作2.1、创建 自定义网络# 创建自定义网络
docker network create --driver bridge --subnet 192.168.0.0/16 --gateway 192.1
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2024-09-10 06:46:34
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写在前面：一直想尝试一下opencv GPU模块，无奈以前电脑配置的ATI的显卡，最近换了一台联想的D20工作站，虽然性能不比最近发布的D30，但还算是有了可以尝试cuda的平台。没想到刚开始还是遇到不少问题。首先遇到的就是重新编译支持GPU模块的opencv版本，由于这里写的是回忆，可能有些不太详尽，还望看到这篇博文的朋友能够补充。一、安装篇：安装部分分为cuda安装和opencv编译。1.1、
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2024-02-27 21:32:26
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上周接到仓库同事电话，报告说IE访问ERP外挂服务器（基于RHEL 6.3平台）很慢。为何？下面是相关拓扑结构：故障排除过程：1.首先确定网络是通的。2.查看到仓库的专线网络流量是不是很拥挤我们的网络带宽是10Mb，目前最高峰时才打到6Mb。网络带宽充足。3. ERP外挂服务器检查。 在检查过程中，就发现内存几乎都被使用完了。红圈部分，可以看到，当时分配2GB内存。已经被用了1.95
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原创
2013-08-01 09:15:42
976阅读
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前言 自Google发表三大论文GFS、MapReduce、BigTable以来，衍生出来的开源框架越来越多，说到大数据开源生态，就不得不先提一下Hadoop。Hadoop以其高可用、高扩展、高容错等特性早已形成了开源工业界的事实标准。作为一个可以搭建在廉价PC上的分布式集群生态体系，Hadoop用户可以在不清楚底层运行细节的情况下，利用MapReduce简单开发出自己的分布式应用。但是Hadoo
## 如何优化Spark计算中的count操作
### 1. 整体流程
首先，让我们来看一下优化Spark计算中count操作的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(读取数据) --> B(数据预处理)
B --> C(进行count操作)
C --> D(优化count操作)
D --> E(输出结果)
```
### 2. 具体
原创
2024-05-11 07:19:06
585阅读
2、将scale_factor的值从1.1更改为1.2;（它提高了2倍的性能），如果还是很慢可以改5试试。1、增加最少的人脸的尺寸大小，从
原创
2024-10-25 12:23:56
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一、Spark SQL二、 Spark SQL1． Spark SQL概述1.1． Spark SQL的前世今生 Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hi
## Python计算核密度很慢的原因及解决方案
在使用Python进行数据分析和可视化时，我们经常会遇到计算核密度的需求。核密度估计是一种常用的非参数统计方法，用于估计概率密度函数的形状。然而，很多人会发现在大规模数据集上进行核密度计算时，Python的性能变得非常慢。本文将探讨这个问题的原因，并提供几种解决方案来加快核密度计算的速度。
### 问题的根源
Python的核密度估计函数通常
原创
2023-10-03 13:47:53
580阅读
import time
def fib(n):
if n == 1:
return 1
elif n == 2:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
start = time.time()
print(fib(40))
print(time.time() - start)
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2024-01-02 11:38:46
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只写了简单的操作，试验图片都是网络随便找的，具体的实现原理慢慢补充安装opencv : pip install opencv-python导入图片：img = cv.imread('close.jpg')
cv.imshow('image', img)cv.imshow()显示窗口，窗口名字是image,窗口显示close.jpg 上面可能显示不出来，加上cv.waitKey
java8 会让你编写代码更加简单容易，可读性更高，减少模板代码的编写苹果按重量排序的例子 定义苹果类@Data
public class Apple {
private int weight;
}传统方式对apples进行排序Collections.sort(apples, new Comparator<Apple>() {
public int compare
在今天的工作中，我们遇到了一个棘手的问题：工程中使用大量 OpenCV 的 Python 推理时速度非常慢。这不仅影响了我们的开发效率，也让项目交付的进度受到影响。本文将详细记录我们解决这个问题的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展。
在机器学习与计算机视觉领域，性能是一个不容忽视的关键因素。根据现有的业务模型，我们可以用公式表示推理所花费的时间 `T` 以及业务
