背景在现场下军棋时需要三个人，其中一个人当裁判。如果只有两个人，又想玩军棋，就需要有一个自动裁判机制。想通过手机自动识别棋子上的文字，目前还没有看到专门实现这个功能的软件，因此想自已动手试一试。准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片（模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的，以后再对着真实的棋子拍照吧） 在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取（本项目为
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2024-03-31 19:02:56
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linefeature_trackerlinefeature_tracker.hlinefeature_tracker.cpp1. 在读取图像并提取线段特征之前，会先进行内参读取和图像去畸变2. 从图像中进行线特征的提取、跟踪和补充3. 线端点坐标转换为归一化坐标，最终发布 PL-VIO代码地址：https://github.com/HeYijia/PL-VIO PL-VINS代码地址：http
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2024-03-31 09:13:10
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什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正
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2024-05-14 09:16:03
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基于图像进行三维重建时，需要从视频中提取关键帧，构成图片集合。 从视频中提取关键帧时，一般的方法是按照固定帧率（时间间隔）来进行提取图片。但由于拍摄视频时，场景视角变化幅度有时大有时小，按照固定帧率提取图片集，如果帧率过小，会丢失一些对三维重建比较关键的帧，而如果帧率过大，则提取的图片集合过大，造成不必要的冗余。本质上来说，不存在一个合适的帧率进行图片提取。用于三维重建的图片集合，只要保持
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2024-05-16 09:35:55
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LBP（Local Binary Pattern），即局部二进制模式，对一个像素点以半径r画一个圈，在圈上取K个点（一般为8），这K个点的值（像素值大于中心点为1，否则为0）组成K位二进制数。此即局部二进制模式，实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图。在旧版的Opencv里，使用CvHaarClassifierCascade函数，只支持Harr特征。新版使用CascadeClassifier类，还
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2024-01-03 22:25:40
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解读的是苏剑林大神在百度关系抽取比赛中的代码，源代码看这里数据转换苏神把原始数据(数据下载地址)进行了转换，只提取出其中的(1)句子文本(2)spo列表，存成json，如下图: 这个json加载进来是一个列表，列表中每一个样本是一个dict，存储了上述的两个字段：text和spo_list，这两个字段是模型训练所需要的。数据修复 传入的是一个dict，也就是上述json l
这两天无意间又发现了两个提取Unity游戏资源的工具，这会儿刚好有时间我就码点字总结一下。一、disunity 如下图所示，OpenAssets-File 选一个 .asset 或者一个.assetbundle 然后Extract All即可导出，感觉只是在disunity上增加了一个可视化的功能。 三、UnityStudio其实我觉得这个工具非常牛逼、前面两个都只能把资源解开
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2024-02-20 19:08:36
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计算机中的边缘算法主要是依靠梯度差来计算，常见的有sobel算子，lapacian算子等，在实现方法上都大同小异，OpenCV中对这类函数都有封装，使用起来很方便：1.Sobel算子的边缘检测我们先找一张灰度图像，这里用一张照片，取在HSV色域的V通道：sobel算子有两个方向：-1-2-1000121 -101-202-101 分别用来检测水平方向与竖
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2024-03-18 09:48:37
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import cv2def main(): cap = cv2.VideoCapture('H:/开发资料/videowallpaper/video/video4.mp4') fps = cap.get(cv2.CAp.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDT...
原创
2023-03-10 01:51:18
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# 如何使用OpenCV提取帧测试视频 (Python)
## 概述
在本教程中，我将向你展示如何使用OpenCV库来提取视频中的帧。这对于视频处理和分析非常有用。首先，我们需要安装OpenCV库，然后按照一定的步骤来提取视频帧。
## 步骤概览
以下是提取视频帧的整体步骤概览：
```mermaid
gantt
title 提取视频帧的整体步骤
section 下载和安装
原创
2024-04-29 03:42:11
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《OpenCV》Part4 OpenCV3.1.0 提取视频中的每一帧 看到一篇好的博文，忍不住扒下来了。提取视频中的每一帧，并保存成图片，支持摄像头和视频（.avi）中的图像抓取。一、从摄像头获取初始化:CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // capture from video device
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2024-03-03 16:20:13
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我又来水博客了，今天我做了关键词提取算法。代码我会上传到我的github中去，这个算法需要stopword和corpus两个txt格式，导入的时候，会出现下面的错误gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 26: illegal multibyte sequence只需要在里面的open函数里面加一句encoding=“utf-8”即可...
原创
2021-09-08 10:11:44
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在数据分析和机器学习中，特征提取是从数据中提取有意义的信息的重要步骤。特征提取可以帮助提升模型的性能和效率，进而推动整个项目的成功。本文将详细记录针对“python特征提取代码”的问题解决过程，以便为未来的项目提供参考。
### 初始技术痛点
在我们开始构建一个基于机器学习的图像分类系统时，我们面临了一个技术痛点：如何从大量原始图像数据中有效提取特征以供模型使用。特征的数量和质量直接影响模型的
特征提取代码总结颜色提取Ø 颜色直方图提取：Code:#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>using namespace std; int main( int argc, char** argv ){IplImage * src= cvLoadImage("E:\\Down
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2023-01-06 10:18:56
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# 深度学习图像提取代码实现
## 概述
深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用，其中图像提取是一个重要的任务。本文将介绍深度学习图像提取的实现流程，并给出每一步所需的代码和注释。
## 流程概览
以下是深度学习图像提取的实现流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据预处理 | 对输入的图像进行预处理，如缩放、归一化等操作 |
| 2. 构建神经网络
原创
2023-08-11 13:18:58
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# Python Request Token提取代码教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入requests库)
B --> C(发送请求)
C --> D(提取Token)
D --> E(结束)
```
## 2. 步骤及代码示例
### 步骤一：导入requests库
```python
i
原创
2024-05-12 03:40:20
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文章目录cv2.VideoCapture()读取视频帧计算FPS的两种方法读取视频帧并保存为图片Reference cv2.VideoCapture()读取视频帧import cv2 # 代入OpenCV模块
VIDEO_PATH = 'video.mp4' # 视频地址
video = cv2.VideoCapture(video_path) # 实例化视频对象
retval, fram
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2023-11-09 17:45:56
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目录一、什么是帧间距（IFG）1.1、前导码（Preamble）1.2、帧开始界定符（SFD）1.3、IFG（Interframe Gap帧间距）二、为什麽什么是帧间距三、IFG的大小为多少四、如何使用IFG五、IFG实际使用总结一、什么是帧间距（IFG）首先总概括一下互联网帧间隙共20字节，包括：以太网最小帧间隙 12Byte数据链路层帧 7Byte （前导码，用于时钟同步）帧开始标识 1Byt
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2024-10-20 13:33:34
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opencv在开发win32平台开发视频应用时，可以用cvCaptureFromAVI方便提取中视频的信息但是在Android中虽然有这个函数，但是用不了，根本不能用，google了好久才在opencv官网论坛发现是opencv本身对android支持不好的缘故但是我又需要提取出每一帧的信息来计算待检测物体的移动速度android SDK自带的MediaMetadataRetriever虽然可以用
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2024-05-20 23:48:27
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# 深度学习特征提取入门指南
深度学习中的特征提取是使用预训练模型来提取数据的特征，以便进行分类、回归等任务。本文将带领你一步一步地实现深度学习特征提取代码。
## 流程概览
以下是特征提取的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------- |
| 1 | 导入必要的库 |
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