素材网站->推荐

见到很多人在找素材站,推荐几个好的素材站,他们真的是想的太周全了。


非常喜欢里面的素材,整理的很好!

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天极网,好多清晰大图,也是分门别类。

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易图素材,相当不错。

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一个据说是世界上壁纸最好的外国网站。。

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高清晰高分辨率的图片

http://sc.citk.net/


酷站收集方面

http://www.design63.com.cn

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其他一些素材网站就很多了

http://www.68design.net

http://cool.citk.net/

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graph TD A[基于深度学习的情感分类系统] --> B1[深度学习模型]--> B1a[RepVGG架构] B1a --> 结构重参数化: 训练多分支/推理单分支 B1a --> SEBlock: 通道注意力机制 B1 --> B1b[情绪分类] B1b --> 输出7类: Surprise, Fear, Disgust, Happy, Sad, Anger, Neutral B --> B2[图像处理] B2 --> B2a[人脸检测] B2a --> OpenCV DNN模型: opencv_face_detector_uint8.pb B2a --> 置信度阈值过滤: >0.85 B2 --> B2b[预处理] B2b --> 缩放至224x224 B2b --> 归一化与Tensor转换 B2 --> B2c[结果可视化] B2c --> cv2.rectangle绘制边界框 B2c --> 中文标签叠加: cv2AddChineseText B --> B3[用户界面] B3 --> B3a[PyQt5组件] B3a --> 按钮: 打开图片/摄像头/分析/保存/播放 B3a --> 图像显示区: QLabel动态更新 B3a --> 音乐播放器: QMediaPlayer控制 B3 --> B3b[交互逻辑] B3b --> 多线程处理: QTimer实时摄像头帧 B3b --> 异常处理: QMessageBox提示 B --> B4[音乐推荐] B4 --> 情绪-音乐映射表: Anger→Amsterdam.mp3等 B4 --> 自动播放逻辑: 根据预测结果触发 C --> C1[用户操作流] C1 --> 选择输入源: 图片/摄像头 C1 --> 点击分析按钮: 触发模型推理 C1 --> 查看结果: 显示边界框与标签 C1 --> 保存/播放: 输出图像或音乐 C --> C2[数据处理流] C2 --> 输入图像/帧: 读取→人脸检测→ROI裁剪 C2 --> 模型推理: RepVGG输出概率分布 C2 --> 结果反馈: GUI显示+音乐推荐 D --> D1[依赖库] D1 --> PyTorch: 模型定义与推理 D1 --> OpenCV: 图像处理与人脸检测 D1 --> PyQt5: GUI框架 D1 --> NumPy/PIL: 数据转换 更具上述描述生成一个流程图
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