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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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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# 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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本文主要介绍opencv中怎么使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog类。本文参考资料为opencv自带的sample.关于opencv中hog的源码分析，可以参考另一博客：http://www.cvvision.cn/2428.html开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5.实验功能：单击Open Image按钮，选择需要进
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2023-07-06 23:55:49
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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
在现代计算机视觉中，行人检测是一个重要的研究领域。利用Python和OpenCV进行行人检测能够有效地提高安全性、优化交通、改善监控等多方面需求。本文将对如何通过Python和OpenCV进行行人检测的过程进行复盘，并结合备份策略、恢复流程、灾难场景等方面的思考进行记录。
### 备份策略
在开发行人检测程序时，确保数据和代码的安全性至关重要。首先，创建一个思维导图来规划备份策略，包括本地和云
hog行人检测本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析在文末： 开发环境：opencv3.10+ubuntu14.04说明： 1. hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。 2. 可以调用
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2023-12-17 14:31:38
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最近对OpenCV产生兴趣，于是尝试着搭建平台环境，主要是VisualStudio 2010与OpenCV的环境设置，这里网上教程很多不仔细讲了。运行了行人检测的这个例子，感觉效果还不错。OpenCV中提供了HOG的行人检测（pedestrain detection）类，利用OpenCV中默认的SVM参数进行HOG行人检测，默认参数是根据Dal
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2023-12-19 21:15:38
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OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的
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2014-08-22 20:25:00
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简述：在一些工业现场及其他环境，使用深度学习的方法进行图像处理是不可行的（原因有成本问题等）。也正因如此尽管笔者偏向于python编程，但这次主要做的是C++环境下的行人检测。这里主要采用的是背景板减法，即opencv中自带的BackgroundSubtractorMOG2函数。该函数基于自适应混合高斯背景建模，具有一定的抗光照干扰的能力。基本配置是VS2013+opencv3.0.0 。背景板法
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2023-11-12 14:58:46
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以现在使用的OpenCV 2.4.10为例，行人检测的Demo在“D:\opencv\sources\samples\cpp\peopledetect.cpp”下，源代码如下所示：#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/high
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2024-06-08 18:29:33
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一、前言好久不更新了，不是因为没有东西写，是一直没空好好整理下这学期的东西，期末了，有时间了，认真整理一下。下面是我学习了opencv基础入门课程时做的一个综合一点的作业，效果如下。我还将整理许多份opencv内容，供大家参考，会有自己的风格。二、系统功能在视频中用鼠标随意圈选一个目标人物，就会被锁定直至消失在画面中。(这是距离很近的两帧图，选中任务从灯左边过到右边跟踪依然有效） 三、实现方法
1.研究背景横穿马路的行人运动速度太快、太慢或者突变都可能影响驾驶者的判断,从而导致交通事故。车载辅助系统应能够在交通路口为驾驶者提供异常行人的速度预判信息。文献[1-2]通过对不同红绿灯情形进行建模分析并实际采集某路段的交通视频,分析红绿灯与行人穿越马路的方式对行人安全性的影响,这种方法主要研究交通环境与行人安全的关系,受实际环境的影响较大。文献[3]同样以分析交通环境为主,主要研究夜间情况下交
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2024-08-29 15:59:02
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因为一个项目的需求接触到OpenCV里的SVM和HOG特征算法，根据网上的教程一个博客，给自己准备了一个关于行人检测demo，里面也有一些代码也是参考网上的demo，这里大致记录下demo的代码和自己的遇到的一些小问题。 参考博客/文章：HOG+SVM行人检测目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征python+opencv3.4.0 实现HOG+SVM行人检测 软件环境： Python：3.6.
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2024-04-02 11:19:36
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