1 图像分析及预处理 拍摄图像会产生随机的扰动，图像有一定的噪声，为消除掉图像中的无关信息，对图像进行预处理。1.1 灰度化 为降低运算量，需要将拍摄的三通道的RGB图像转化为单通道的灰度图像。采用加权平均法的灰度化方法，其中心理学灰度公式根据人眼对RGB三色的敏感程度选择不同的权重： 式（1）中，R、G、B分别为RGB三通道灰度值，灰度化结果如图1 (a）所示。1.2 平滑处理 为了
绘图完成后，有时候会遇到cad图形意外丢失的情况，cad打开后部分图形丢失该如何恢复？本文小编将和大家分享cad打开后部分图形丢失的解决方法与步骤，感兴趣的小伙伴们快和小编一起来看看吧！cad打开后部分图形丢失的解决方法与步骤步骤一、cad打开后部分图形丢失怎么解决？打开CAD软件，单击工具栏的工具按钮。步骤二、在CAD软件的下拉菜单选择选项，为大家示范打开后部分图形丢失的解决方法。步骤三、在CA
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2023-12-12 23:57:50
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【目标检测】铁塔螺丝及缺失检测数据集857张YOLO-VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式
压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件
JPEGImages文件夹中jpg图片总计：857
Annotations文件夹中xml文件总计：857
labels文件夹中txt文件总计：857
标签种类数：3
标签名称:["noscrew","screw","sidesc
1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3
4 # 加载数据
5 data = pd.read_excel("../day07/qs.xlsx")
6 # print("data: \n", data)
7 print("data的列索引: \n", data.columns)
8 print("data的数据类型: \n
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2023-11-28 12:16:53
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# Python检测缺失值
在数据分析和数据科学中，缺失值是我们经常会遇到的问题。缺失值的存在可能会影响模型的性能，因此我们必须在数据预处理阶段对其进行检测和处理。Python提供了多种工具和库来帮助我们识别和处理缺失数据，最常用的库是Pandas。
## 什么是缺失值？
缺失值是指在数据集中，某些数据项缺少或不完整的情况。这可能是由于多种原因造成的，例如数据录入错误、传输中丢失、或特定条件
环境：ubuntu18.04+python3.5(我用的anaconda3)+Tensorflow+gtx1060+cuda9.0+cudnn7.3至于环境的搭建，就不赘述，网上很多教程。环境的搭建也是够坑的，我重装了n次。主要是ubuntu对N卡的支持问题，导致开机卡在登陆界面。如果出现开机卡紫屏，参考我另外一篇博文安装显卡驱动Ubuntu18 开机卡紫屏，n卡驱动在线安装我做的是铆钉的缺陷检测
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2023-11-13 11:55:57
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随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，人们对于公共场所以及危化场景下的安全更加重视，特别是在各类高危行业以及人群密集的场所是最易发生火灾的地方，一旦发生火灾往往伴随着人员伤亡甚至群死群伤的严重的后果。 灭火器作为扑灭火灾的重要消防器材，可以在第一时间降低意外火灾带来的损失，确属消防实战灭火过程中较理想的第一线灭火装备。所以在公共场所摆放灭火器，应急使用尤其重
原创
2023-05-09 10:02:19
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灭火器缺失检测具体是指，可对指定区域内灭火器是否缺失进行识别，当检测到指定区域没有灭火器时，则系统将立即抓拍并发出告警。该算法可以用在化工厂、加油站、楼宇等场景中，用于降低消防隐患。
原创
2023-04-25 17:48:39
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概述
虽然技术在不断创新，但是仍然没有一个厂商可以拍胸脯说他们的软件能够完整准确的自动拓扑出客户的网络结构。因为网络结构的复杂性不是通过支持哪些协议，哪种拓扑算法就可以解决。简单举个例子，一个交换机下接多个hub，由hub来连接客户机，显然自动拓扑是没办法把hub及下面连接的结构给拓扑出来，因为hub是不可网管，它不支持SNMP协议。于是作为一种完整的网络拓扑软件，手工绘制与编辑功能变得
消防器材缺失检测算法可以有效地对消防设备设施起到监管作用，只需划定区域，并在区域内配置该算法，一旦消防器材被人移动，就立即发生告警，通知后台管理人员。
原创
2023-09-01 16:14:12
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随着时代对制造技术和测量技术提出要求的不断提高，对于测量仪器的检测效率、检测结果的精度等要求也越来越高。传统的尺寸检测仪如游标卡尺、千分尺、二次元影像仪等，存在产品定位慢，检测位置少，耗费工时，且批量测量操作时间长，检测人员不同会造成测量结果不同，数据统计管理繁杂等弊端。图像测量仪，它以光学技术为基础，将光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等多种现代科学技术融合为一体，构成光、机、电、算综
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2023-10-03 20:43:36
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边缘检测图像边缘是指图像中表达物体的周围像素灰度发生阶跃变化的那些像素集合。 图像中两个灰度不同的相邻区域的交界处，必然存在灰度的快速过渡或称为跳变，它们与图像中各区域边缘的位置相对应，边缘蕴含了丰富的内在信息，如方向、阶跃性质、形状等，沿边缘走向的像素变化平缓，而垂直于边缘方向的像素变化剧烈。图像的大部分信息都集中在边缘部分，边缘确定后实际上就实现了不同区域的分割。 文章目录边缘检测边缘检测算子
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2023-08-01 15:55:18
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单色图像的分割算法通常基于图像亮度值的两个基本特性：不连续性和相似性。在第一种类别中，处理方法是基于亮度的突变来分割一幅图像，如图像的边缘。在第二种类别中，主要方法是根据事先定义的准则把图像分割成相似的区域。今天小白介绍一下MATLAB中常用边缘检测的方法。掩膜的概念常用的点、线、边缘检测首先需要对检测的工具——掩模这一概念需要了解。拿3 x 3的掩模来说，该过程为计算系数和由掩模覆盖
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2023-10-19 23:47:05
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一、论文信息1、论文标题：Change Detection in Synthetic Aperture Radar Images Using a Dual-Domain Network二、摘要合成孔径雷达(SAR)图像的变化检测是一项关键而具有挑战性的任务。现有的方法主要集中在空间域的特征提取上，对频域的特征提取较少关注。此外，在斑块特征分析中，边缘区域可能引入一些噪声特征。为了解决上述两个挑战，
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2023-11-10 20:43:58
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python图像质量检测：图像亮度检测基于传统方式的图像质量检测需求：检测视频为是否亮度异常，此代码针对一帧图片进行检测，视频检测需要自行进行读取，并根据需求进行抽帧检测方式：通过计算灰度图上的均值和方差，亮度异常时，均值会偏离均值点（可以假设为128），方差也会偏小； # 把图片转换为单通道的灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 获取形状以及长宽 img_shape = gray_img.s
原创
2021-07-06 13:56:29
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在之前的博客中我介绍了图像篡改任务和深度学习解决双图篡改问题的一般性思路，这篇博客讲讲对于双图篡改检测任务如何做数据集。1 概述 深度学习是数据驱动的模型，数据集的制作有着举足轻重的作用，在双图检测篡改任务中，模型的输入是 possible donor（潜在供体图像）和 query （查询）图像、对应的 mask 以及判断是否篡改的标签 0 或
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2023-12-14 19:38:31
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设备连接方法，有两种1. 通过WiFi，假设设备IP 192.168.5.4和您的PC在同一网络中import uiautomator2 as u2
d = u2.connect('192.168.5.4') # alias for u2.connect_wifi('192.168.5.4')
print(d.info)2. 通过USB， 假设设备序列是123456789F（见adb
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2024-07-27 18:12:36
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我是一名初学者，如果你发现文中有错误，请留言告诉我，谢谢如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？导数，梯
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2023-07-13 15:20:10
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原理如果之前了解过信号处理，就会知道最直接的方法是计算图片的快速傅里叶变换，然后查看高低频分布。如果图片有少量的高频成分，那么该图片就可以被认为是模糊的。然而，区分高频量多少的具体阈值却是十分困难的，不恰当的阈值将会导致极差的结果。我们期望的是一个单一的浮点数就可以表示图片的清晰度。 Pech-Pacheco 在 2000 年模式识别国际会议提出将图片中某一通道(一般用灰度值)通过拉普拉斯掩模做卷
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2024-04-16 12:47:35
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OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测)Haar-like通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv api要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用
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2023-11-17 22:42:18
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