tensorflow模块 模型opencv

视频是由图片组成的，视频的每一帧就是一幅图片，一般是30帧，表示一秒钟显示30张图片。 opencv中可以用 VideoCapture 来捕获摄像头，用数字表示不同的设备，比如0，1。如果是视频文件，直接指定路径即可。 VideoCapture 类提供了初始化，打开视频文件或设备，视频帧捕获，视频文 ......

简介 paramiko是一个基于SSHv2协议的纯Python（2.7，3.4+）库； 提供了客户端和服务器的功能； 可以实现SSH2远程安全连接，支持认证和密钥方式； 一般用于执行远程命令、传输文件、中间SSH代理等。 paramiko可以在Python代码中直接使用SSH协议对远程服务器进行操作 ......

曲线原理 对于一个RGB图像, 可以对R, G, B 通道进行独立的曲线调整，即，对三个通道分别使用三条曲线（Curve）。还可以再增加一条曲线对 三个通道进行整体调整。 因此，对一个图像，可以用四条曲线调整。最终的结果，是四条曲线调整后合并产生的结果。 比如：对红色通道定义一条曲线如下： 图中，横 ......

GLTF文件格式 glTF的全称（Graphics Language Transmission Format）图形语言传输格式。是三维场景和模型的标准文件格式。 glTF 核心是 JSON 文件，描述了 3D 场景的整个内容。它由场景结构本身的描述组成，内容其由定义场景图的节点的层次提供。 场景中出 ......

图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，主要用于图像特征检测，图像分割等领域，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说，图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合。 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐渐降低，且来源于同一张原始图的图像集合。层级越高，图像越小，分辨率越低。 ......

Hi！小白的用户伙伴们，你们好！ 上月，「天壤小白」大模型产品三件套首次亮相2023WAIC。其中，应用开发平台最具特点的文档集功能，集成大模型强大的语义理解和推理技术，不仅有效破解大模型“幻觉”，还助力天壤快速适配企业需求，发布20+企业级智能应用。 今天，天壤小白v1.1.0版本上线！除了「模型 ......

首先我们需要准备一款数字孪生软件，本文中使用的是山海鲸可视化数字孪生软件，这是一款免费的零代码数字孪生大屏开发平台软件。 下载完成后打开山海鲸可视化，点击新建来创建一个大屏项目。 我们可以根据自己的需要来创建各种场景的项目或是套用模板项目，这里我们选择创建一个GIS场景项目。 等待项目加载完毕后，可 ......

### 1、MFD功能介绍 MFD（Multi-function Device）多功能设备，许多有共性的设备的集合，MFD由核心层（core）以及其下的“子设备”组成。从下文将会看到，MFD只是将设备注册到platform总线--因此，其子设备属于platform设备。它并没有对涉及到的设备或者驱动 ......

推荐：使用NSDT场景编辑器快速助你搭建可二次编辑的3D应用场景 此教程适合新手用户，专业人士直接可直接绕路。 本教程中介绍了利用Blender建模软件，只需要简单几步就可以为模型添加材质贴，图，并且导出带有材质的模型文件。 1、第一步，打开Blender软件，导入模型：(本教程使用一个简单立方体模 ......

Windows11安装python模块transformers报错，报错信息如下 ``` ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\274 ......

本章节介绍图像轮廓查找和绘制，图像轮廓的多边形逼近，凸包和外接矩形等。 图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 为了检测的准确性，需要先对图形进行二值化或canny操作。 提取轮廓时会修改原图像，如果要继续使用原图像，应该先把原图像存入其他变量中。 1 ......

BOSHIDA DC电源模块在工业控制器中的重要性 DC电源模块在工业控制器中起着非常重要的作用，它是实现工业控制器运转所必需的组成部分。 DC电源模块主要用于将交流电转换成直流电供给工业控制器中的各个部件，包括控制器内部的微处理器、传感器、执行器等等。由于工业控制器中需要的直流电电压和电流均不同， ......

一、概述 主要是想尝试一下VsCode+OpenCV开发。尝试了Visual Studio,感觉太重量级。所以最终选择了vscode，废话不多说开搞 二、开搞 1.下载安装一个VsCode 2.安装VsCode C++开发插件，安装如图下面4个插件就行 3.安装mingw64。 这里的安装版本需要注 ......

医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。 那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d ......

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第三篇，主要介绍如何构建一个CNN网络，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......

在使用es搜索的时候需要注意以下这几点 文档（Document）与索引（Index）：在ES中，文档是最小的数据单元，类似于数据库中的一行记录。文档组织在索引中，索引类似于数据库中的表。了解如何创建索引和插入文档是基本的操作。 分布式架构：ES是分布式的，数据被分片存储在不同的节点上。学习节点之间的 ......

https://blog.csdn.net/Fatfish7/article/details/131925595 先说结论全精度llama2 7B最低显存要求：28GB全精度llama2 13B最低显存要求：52GB全精度llama2 70B最低显存要求：280GB 16精度llama2 7B预测最 ......

## 前言 炎炎夏日， 你是否有这样的困惑： - 睡觉时，并不觉得热，然而后半夜被热醒，然后在极其不爽的情绪下，开启空调继续谁？ - 睡觉时，空调温度刚刚好，然而后半夜下雨了，被冻醒？ 看完我们今天的内容，我相信以上两个问题都能被解决，而且方法绝对简单，好了，废话少说，让我们直接开始吧。 ## 智能 ......

opencv中的图像修复很简单，用相邻像素替换这些坏标记，使其看起来跟周围颜色一样。 图像修复函数是：inpaint(src,inpaintmask,inpaintradius,flags) 参数说明： inpaintmask：图像掩码，单通道图像，大小和原图像一致，inpaintmask图像上除了 ......

单应性（Homography）变换：可以简单的理解为它用来描述物体在世界坐标系和像素坐标系之间的位置映射关系。对应的变换矩阵称为单应性矩阵。 单应性矩阵在 图像校正、图像拼接、相机位姿估计、视觉SLAM等都有应用。 单应性矩阵主要涉及两个函数： 1 findHomography(srcPoints, ......

上代码： import csvcsvFile = open("C:/Users/Administrator/Desktop/1.csv", 'w', newline='', encoding='utf-8')writer = csv.writer(csvFile)csvRow = []f = ope ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 最近我们被要求撰写关于广义矩量法GMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统 ......

[更新于 2023 年 7 月 23 日: 添加 Llama 2。] 文本生成和对话技术已经出现多年了。早期的挑战在于通过设置参数和分辨偏差，同时控制好文本忠实性和多样性。更忠实的输出一般更缺少创造性，并且和原始训练数据更加接近，也更不像人话。最近的研究克服了这些困难，并且友好的交互页面能让每个人尝 ......

[TOC](主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）) # 为什么使用PCA ## 从过拟合说起 在数据量小、数据维度高，模型较为复杂时，很容易产生过拟合。训练误差小而泛化误差较大被称为过拟合，而我们所追求的是泛化误差较小，为了解决过拟合问题，一般有以下的解决方案，一是最直接有效的方法，增加数据量，但 ......

1、将工程目录添加到sys.path中 （测试有效 import syscpath = 'project_path' # 写成项目的地址 最好是绝对地址 因为有的地方确实会报错 不清楚原因sys.path.append(cpath) eg： sys_path = os.path.abspath(os ......

[TOC](线性判别分析（LDA）模型笔记) # 模型概况 线性判别方法（Linear Discrimination Analysis)是一种经典的线性学些方法，最早由Fisher提出，也叫“Fisher判别分析”。 LDA的思想非常朴素，也即是，将样例投影到一条直线上使得同类样例的投影点尽可能近， ......

在大多数项目交付场景中，经常需要对部署模型进行加密。模型加密一方面可以防止泄密，一方面可以便于模型跟踪管理，防止混淆。 由于博主使用的部署模型多为TensorRT格式，这里以TensorRT模型为例，讲解如何对模型进行加密、解密以及推理加密模型。 ## 加密算法的选择和支持的库 [Crypto++] ......

+ **Eigen3.4** + 安装方法 + ```cmake mkdir build && cd build cmake .. sudo make install ``` **安装后 头文件安装在/usr/local/include/eigen3/， 可以打开看一看安装的库** + **Pang ......

基于RocketQA的CrossEncoder(交叉编码器)训练的单塔模型，该模型用于搜索的排序阶段，对召回的结果进行重新排序的作用。 ......

1.访问认证模块ngx_http_auth_basic_module 1）语法 # 注释 (没什么用，但要写，不然为off不开) Syntax: auth_basic string | off; # string写任意字符串，除360浏览器提示，其他浏览器看不到 Default: auth_basi ......