opencv使用visual Studio开发。 首先搭建工程。1，人脸检测 （只适合静态图像的检测）2，人脸跟踪（适合视频流检测人脸）打开摄像头CMakeLists.txt# CMakeList.txt: Opencv_Face 的 CMake 项目，在此处包括源代码并定义
# 项目特定的逻辑。
#
cmake_minimum_required (VERSION 3.8)
include_di
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2023-12-25 15:52:13
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检测边缘和轮廓不仅重要，还经常用到，它们也是构成其他复杂操作的基础。直线和形状检测与边缘和轮廓检测有密切的关系。霍夫hough 变换是直线和形状检测背后的理论基础。霍夫变化是基于极坐标和向量开展的，常规的直线是二维平面直角坐标上建立的y = kx + b该直线的参数 k、b 存在有负值，负值则不便于计算（有资料这样撰写的，没有深究，就以此为参考吧），对于极坐标而言，其表达式为r=x * cosθ
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2024-03-01 13:36:55
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嗨，我最亲爱的伙计们，很高兴我们又见面了。首先先感谢朋友们的关注。当然我更希望认识与计算机相关的领域的朋友咱们一起探讨交流。重点说一下，我是真人，不是那些扒文章的自媒体组织，大家可以相互交流的！ 本篇文章我们来讲一下关于AI相关的人脸追踪，人脸识别相关的一些知识。当然本篇教程为（上）部分，讲一下利用python+opencv来实现人脸识别与追踪，明后天出（下）部分，用python
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2024-01-06 21:46:27
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# 使用 Python 实现瑕疵检测的完整流程
瑕疵检测是图像处理中的一项重要任务，广泛应用于制造业、农业等领域。对于初学者来说，掌握瑕疵检测的基本流程是尤为重要的。在本篇文章中，我们将通过一个具体的流程来帮助你实现一个简单的瑕疵检测系统。
## 瑕疵检测的基本流程
下面是实现瑕疵检测的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
原创
2024-09-27 08:08:43
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# Python检测FTP文件更新的实现方法
## 1. 流程概述
为了实现Python检测FTP文件更新的功能，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 连接到FTP服务器 |
| 步骤2 | 获取FTP服务器上指定目录的文件列表 |
| 步骤3 | 存储文件列表，用于后续比较 |
| 步骤4 | 定期重新获取文件列表 |
| 步骤
原创
2023-10-21 11:41:51
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说明：
我们使用MQC进行对流量优化时，主要分为以下几步：
1、使用Class Map对流量进行分类；
2、对于 Class Map的分类，执行Policy map策略；
3、在接
採用TCPING的端口檢測功能，再結合BLAT進行郵件通知 ，在外網架設一臺電腦地時檢測公司外網服務的目地，利用bat批處理定時任務。bat代碼如下：tcping -n 4 域名 端口號 > log.txtfor /F %N in ('find /c "Port is opeen" ^< "log.txt"' ) do (if "%N"=="0" (Blat -body "郵件主題"
原创
2023-06-27 10:57:34
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长期以来，织物瑕疵检测都由人工视觉完成。这种方法具有许多弊端。首先，它的自动化程度极低，人工验布的速度一般在20米/分。其次，人工视觉检测不是一种客观一致的评价方法，它的检测结果受工人疲惫、紧张等主观因素的影响，因而经常会产生误检和漏检。织物质量控制是织物生产厂商所面临的最重要也是最基本的问题，其对于降低成本，提高产品的最终质量，进而在国际市场竞争中取得优势非常重要。纺织生产厂对坯布检测的主要目的
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2023-10-11 15:09:45
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# 实现Android检测网络变化的方法
## 一、整体流程
为了实现在Android应用中检测网络变化，我们可以采用广播接收器（BroadcastReceiver）来监听网络状态的改变。具体实现步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个BroadcastReceiver类，用于接收网络状态改变的广播 |
| 2 | 在AndroidManif
原创
2024-03-26 07:13:43
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如何去衡量一款应用的质量好坏？为了回答这一问题，APM这一目的性极强的工具向开发顺应而生。最早的APM开发只关注于crash、cpu这类的硬性指标。而随着移动开发市场的成熟，越来越多的数据指标也被加入到了APM的采集范畴中，包括感官体验相关的数据和使用习惯等。然而，无论APM最终如何发展，其最核心的采集指标一定是crash数据。一套完善的crash监控方案可以快速的发现并协助完成问题定位，从而能够
所谓蓝牙技术，实际上是一种短距离无线通信技术，利用“蓝牙”技术，能够有效地简化掌上电脑、笔记本电脑和移动电话手机等移动通信终端设备之间的通信，也能够成功地简化以上这些设备与Internet之间的通信，从而使这些现代通信设备与因特网之间的数据传输变得更加迅速高效，为无线通信拓宽道路。 蓝牙是现在智能设备上一个必不可少的模块，支持大容量的近距离无线通信，典型的传输距离是10米左右，通过增加发
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2024-02-21 07:56:34
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不断有朋友问到关于wifi测试软件有哪些？WiFi信号和声音一样，强弱都是可以测量的，检测WiFi的方法有很多，作为普通的家庭用户，我们有时需要测试WiFi的速度、信号强度、周围WiFi干扰等等，那么wifi信号如何检则呢？如何解决wifi信号不好的问题呢？我们今天来看下。首先我们来看下wifi的检测工具有哪些，主要有以下五款检测软件。一、五款wifi检测工具1、SpeedtestSpeedtes
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2023-06-29 12:56:53
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实现技巧1.导入依赖库包主要是安装相关的依赖库。本文实现的环境为：python 3.7。需要安装依赖包：pip3 install rembg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple导入依赖库：from PIL import Image
import rembg2.开始自动抠图主要是利用rembg.remove自动抠图。img = Image.open
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2024-09-28 20:46:59
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2018年阿里的论文《Semantatic Human Matting》给出了人像抠图的一个新方法，这是Github上对这个论文的复现一、网络主干、环境、数据集1.1、网络主干通过下面Semantic Human Matting网络图开始讲解SHM的网络设计： SHM的网络过程：
T-Net：本质是一个Encoder-Decoder 结构，作用是预测生成trimap图。输入是三通道原图，输出是三通
使用opencv 进行图像特效的处理，包括 灰度图像的处理（基础），图像颜色反转，图像马赛克效果，图像毛玻璃效果，图像边缘检测，图像融合，浮雕效果，颜色映射效果，油画特效，使用opencv 3 python版本 3.601 图像灰度处理# 使用 imread 方法直接读取灰白的图形
import cv2
img=cv2.imread('img.jpg',0)
cv2.imshow('gray i
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2024-03-24 08:47:34
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如下是一篇关于如何使用Python的OpenCV获取人物深度的文章：
# 使用OpenCV获取人物深度
## 介绍
在计算机视觉领域，OpenCV是一个非常强大的工具，它提供了许多功能和算法用于图像处理和分析。其中之一就是获取人物深度。本文将教会你如何使用Python的OpenCV库来实现这个目标。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) -->
原创
2024-01-13 09:03:19
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邊緣檢測電路(edge detection circuit)是個常見的基本電路。
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2008-08-11 17:45:00
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主题 首先我们先来看下我们的原图： 步骤1：加载图片，转成灰度图image = cv2.imread("1.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 执行完这一步，得到的图像如下： 步骤2：用Sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的梯度，通过这个减法，我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
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2024-02-23 18:38:28
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opencv入门基础（九）基于dlib进行人脸、特定物体追踪一.人脸追踪# 1 加入库
import cv2
import dlib
# 2 主函数
def main():
# 3 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)
# 4 基于dlib库获取人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detec
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2024-03-15 12:36:03
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本章的学习内容为OpenCV中关于图像的操作1、cv2.imread(path, flag)BGR），设置参数flag可以读取灰度图像。 path：要读取图片文件的完整路径，如果图片在该文件的工作路径，则只需要填写图片文件名 flag：图片的读取形式，有以下的值cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入彩色（BGR）图片，忽略alpha通道，可以写成1cv2.IMREAD
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2024-04-22 09:27:59
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