实战OpenCV之人脸识别
特征、或深度学习模型提取的高维特征向量。 特征匹配：将提取到的特征向量与数据库中的特征向量进行比较，以识别或验证个人的身份。常见的方法包括：欧氏距离、余弦相似度等。 在OpenCV 4.X版本中，新引入了FaceDetectorYN和FaceRecognizerSF两个类，以提供更高效且准确的面部检测和识别能力。 FaceDetectorYN FaceDet...
OpenFeign的使用
bemall.common.utils.R;import com.xd.cubemall.product.entity.Blog;import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;import org.springframework.web.bind.annotation.*; @FeignClient("cubemall-search")...
1、opencv图像基本处理方法
文章目录 一、OpenCV常用函数1. `cv2.imread()`2. `cv2.imshow()`3. `cv2.imwrite()`4. `cv2.resize()`5. `cv2.add()` `cv2.addWeighted`6. `cv2.waitKey()`7. `cv2.destroyAllWindows()`8. `cv2.cvtColor()` 二、阈值与平滑处理1、图像阈值二值化操...
实战OpenCV之深度学习
基础入门 深度学习是机器学习的一个子领域，它受到了人脑神经元结构的启发，利用多层神经网络来模拟和解决复杂的学习任务。深度学习利用多层神经网络从大量数据中自动学习特征表示，这种自动化的特征学习能力使得深度学习在许多领域超越了传统的机器学习算法。在过去的十年里，深度学习取得了显著的进展，特别是在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性成果。 深度学习的核心概念包括：神...
探索 OpenAI 的 Swarm：一个用于多代理系统的实验性框架
OpenAI 最近发布了 Swarm，这是一个轻量级且实验性的框架，旨在支持多代理系统的开发（在其 GitHub 上特别提到这是实验性和教育性的）。 与传统方法依赖于底层的大型语言模型 (LLM) API 不同，Swarm 提供了一个无状态的抽象，用于管理多个代理之间的交互和任务交接。 这一发布引起了开发者社区的兴趣，同时也伴随着兴奋和怀疑，主要是因为它的实验性质，以及现有类似框架的日益增多。 什么是 ...
实战OpenCV之图像金字塔
图像金字塔，英文全称为Image Pyramid，是计算机视觉和图像处理中常用的一种结构，广泛应用于特征检测、图像缩放、目标识别等领域。它用于生成一组不同分辨率的图像，这些图像按一定比例缩小或放大。OpenCV提供了多种图像金字塔的实现，包括：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔。 高斯金字塔 高斯金字塔，即Gaussian Pyramid，是一种通过连续应用高斯模糊和下采样（降低分辨率）来生成图...
OpenCVSharp实现文档扫描功能详解
文章目录 简介 1. 图像读取和预处理 2. 查找轮廓 3. 轮廓逼近与验证 4. 透视变换 5. 保存与显示结果 总结 简介 实现文档扫描功能是一个涉及多个处理步骤的过程，通过OpenCVSharp可以高效完成。以下是实现文档扫描的五个主要步骤，每个步骤包含详细的解释及示例代码。 1. 图像读取和预处理 文档扫描的第一步是读取原始图像并进行一定的预处理。预处理的目的是为了提高后续图像处理的效果...
离岗睡岗预警系统 值班室离岗识别系统Python 结合 OpenCV 库
在众多工作场景中，存在着一些特殊岗位，这些岗位对于人员的专注度和警觉性有着极高的要求。然而，离岗睡岗现象却时有发生，给工作的正常开展和安全保障带来了严重的威胁。本文将深入探讨特殊岗位离岗睡岗的危害，以及如何通过AI+监控系统识别离岗，并阐述系统部署的重要性和方法。 一、特殊岗位离岗睡岗的危害 特殊岗位通常涉及到关键的生产流程、安全保障或重要的服务提供。在这些岗位上，人员的离岗睡岗可能导致一系列严重的后果。...
安装openai-whisper 失败
昨晚安装python 语音识别模型经常失败： pip install openai-whisper 具体原因是因为国外的源使网络不稳定造成断网 查阅资料我自己的解决办法是在自己C:\Users\用户名目录下建一个pip文件夹，在pip文件夹下建一个pip.ini文件 在pip.ini文件中加入自己要用的源，我用的是清华的源 然后再下载,就非常快了 ...
OpenCVSharp使用MeanShift图像分割详解
文章目录 1. Meanshift 算法介绍 2. OpenCVSharp 与 Meanshift 3. 图像加载与处理步骤 4. 设置初始区域与参数 5. 应用 Meanshift 算法 6. 显示分割结果 7. 优化与调整参数 总结 1. Meanshift 算法介绍 Meanshift 是一种基于密度的聚类算法，广泛应用于计算机视觉领域，特别是图像分割和目标跟踪。它的主要思想是通过数据点的密度...