人脸 物体 深度 图像
CxImage 加载图像大小限制
当使用CxImage图像库加载超大图像时，会出现报错。 原因是在ximacgf.h 中定义了一个限制图像大小的宏 #define CXIMAGE_MAX_MEMORY 268435456 在xImage.cpp中的CxImage::Create函数中存在下面的语句，限制了加载的图像的大小。 void ......
2d物理引擎学习 - 斜坡上下滑的物体
效果 代码只是在之前的基础上增加了重力和摩擦力，重力的实现就是给物体加一个持续的力（即：Fg = m * g），摩擦力就是切线方向加一个修正冲量。 代码和之前的主要区别 1) 刚体MyRigidbody增加一个Friction，摩擦系数属性 2) MyRigidbody.PostSeperation ......
OpenCV计算机视觉学习（15）——浅谈图像处理的饱和运算和取模运算
如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本来在前面博客 OpenCV计算机视觉学习（2）——图像算术运算 &图像阈值（数值计算，掩膜ma ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
一行代码解决Three.js中只能在一侧看到物体的问题
项目场景： 因为该项目比较复杂庞大，在此就简单介绍一下： 通过Three.js创建若干个物体进行了组装，从而形成了一个类似眼球模拟模型的项目，用户可以通过拖动鼠标来达到控制视角（摄像机）的目的，以此来观察整个眼球状态。 Image1 Three.js眼球模型 注：下面所说的正视为从红线正轴往瞳孔（黑 ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
python把图像转成素描图
原图 素描图 # 图像转换 import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("./mondtrasl__d4ceb195-183b-4438-a69f-591a8ce62b2c.png") # 灰度 grey = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
基于马尔可夫随机场的图像去噪算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 原图： 加入噪声的图像： 滤波后的图像 迭代过程： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 马尔可夫随机场（Markov Random Field，简称MRF）是一种用于图像处理的统计模型。它在图像去噪、分割和识别等方面有着广泛的应用。图像去噪是图像处 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
如何使用WebSocket和JavaScript实现在线人脸识别系统
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
基于FPGA的图像自适应阈值二值化算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 Vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 图像二值化是数字图像处理中的一种常见技术，可以将灰度图像转换为黑白二值图像，突出图像的轮廓和特征。自适应阈值二值化是一种常用的图像二值化方法，能够根据图像局部区域的灰度分布自适应地确定阈 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
记录一次不太成功的人脸识别测试
本意是想找一个在 C# 中方便直接调用的人脸识别模型代码，原来用过 python 的，但是转到 C# 中很麻烦，最近发现一个项目 FaceRecognitionDotNet（开源地址：https://github.com/takuya-takeuchi/FaceRecognitionDotNet） ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
人脸识别系统【从0到1完成一个小项目】【5】【后端环境搭建】
建议版本一致，不然遇到问题要自己去解决 1.安装jdk1.8 https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-windows 官网下载比较麻烦，要注册oracle账号，觉得麻烦的可以找别人要一个已经下载好的 cmd窗口输入java ......
实验二：百度图像增强与特效SDK实验
一、实验要求 百度图像增强与特效SDK实验（2023.12.6日完成） 任务一：下载配置百度图像增强与特效的Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度图像增强与特效相关功能并进行总结（占20%）。 任务三：完成图像增强GUI相关功能代码并测试调用，要求上传自己的模糊照片进行图像增强（占30 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
睿尔曼超轻量仿人机械臂--西门子PLC与机械臂通信物体抓取
1. 软硬件配置 软件配置 系统环境：win10 PLC软件：博图V16 机械臂示教器：V6.1.2 JSON协议：V3.5.5 由于机械臂相关软件版本不定期更新，如果你使用的机械臂软件版本与此不同，请联系官方技术人员及时更新。 硬件配置 PLC：西门子 机械臂：RM65-B 2. 通讯设置 机械臂 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
掌握JavaScript中的人脸识别和图像处理
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
学习JavaScript中的人脸识别和情绪分析
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读
在本文中，我们深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、实际代码实现以及通过MNIST和CIFAR-10数据集的案例实战。文章不仅提供了技术细节和实际操作的指南，还展望了图像分类技术未来的发展趋势和挑战。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......