csdn实现转载功能

  对于喜欢逛优快云的人来说,看别人的博客确实能够对自己有不小的提高,有时候看到特别好的博客想转载下载,但是不能一个字一个字的敲了,这时候我们就想快速转载别人的博客,把别人的博客移到自己的空间里面,当然有人会说我们可以收藏博客啊,就不需要转载,(⊙o⊙)… 也对。。

实现

  因为我自己当初想转载的时候却不知道该怎么转载,所以学会了之后就把方法写出来,帮助那些想转载却不知道该怎么转载的人(大神勿笑)。
  我们首先打开要转载的博客,然后鼠标右键就会出现下面的菜单:

这里写图片描述

  我们点击【审查元素】,就会出现当前HTML页面的代码,如下:


  我们选中“article_content”从图片左边我们也可以看到,博客的内容已经被我们选中了,也就是我们想要转载的内容,然后右键,就会出现下面的菜单:

这里写图片描述

  我们选中【Copy as HTML】就可以把其中要转载的内容复制下来,接下来的就是粘贴了。
  我们先新建一篇文章,打开markdown编辑器(因为在普通的编辑器我没有找到方法/(ㄒoㄒ)/~~),然后粘贴一下,就会出现下面的内容:


  可以在右边看到,博客内容已经被转载了,然后发表就可以了。

  最后特别要注意的是,我们发表的时候一定要选择【转载】,尊重原创!!

转载来源 http://blog.youkuaiyun.com/bolu1234/article/details/51867099

### 关于优快云上的物体跟踪案例与教程 在优快云平台上,有许多开发者分享了关于物体跟踪的技术文章和实践案例。这些资源涵盖了多种技术和方法的应用场景,例如深度学习、传统计算机视觉技术以及嵌入式开发平台的实际应用。 #### 基于深度学习的物体跟踪 一种常见的做法是对图像序列进行预处理以减少噪声干扰[^1]。随后采用卷积神经网络(CNN)等深度学习算法完成特征提取与模型训练过程。通过将提取到的特征信息同预先设定好的模板相比较,可以定位目标物并持续更新其位置状态从而达成跟踪目的[^1]。 对于希望深入理解如何运用具体工具和技术实现这一功能的人士来说,在线文档提供了详尽指导。比如有作者Jason Ding就详细讲解了利用CamShift来进行人脸或者特定对象追踪的方法,并且强调了转载时需标明原作者及其出处的重要性[^2]。 #### 实际项目中的应用实例 除了理论探讨外,还有一些具体的工程项目展示了怎样把上述原理应用于实际硬件设备之中。像K210这样的微控制器单元(MCU),配合OpenMV固件能够轻松构建起一套简易而有效的视觉伺服系统用于捕捉指定颜色区域内的运动轨迹[^3]。另外还有涉及机械手臂控制方面的资料提到过通过串口通信协议操控多个舵机协同工作来达到精准抓取移动物品的效果[^4]。 以下是几个典型的Python脚本片段展示不同层面的操作细节: ```python # 使用PID调节器调整摄像头角度以便更好地锁定目标 from pid import PID pid_x = PID(1.0, 0.1, 0.05) pid_y = PID(1.0, 0.1, 0.05) def track_object(x_error, y_error): output_x = pid_x.update(x_error) output_y = pid_y.update(y_error) adjust_camera(output_x, output_y) ``` ```python import cv2 as cv import numpy as np face_cascade = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5,minSize=(30,30)) for (x,y,w,h) in faces: center = (int(x+w/2), int(y+h/2)) radius = max(w//2,h//2)+10 # Draw circle around detected object cv.circle(frame,center,radius,(0,255,0),thickness=2) cv.imshow('Tracking',frame) key=cv.waitKey(1)&0xFF if key==ord('q'): break cv.destroyAllWindows() cap.release() ``` 以上代码分别演示了一个简单的比例积分微分(PID)控制系统用来优化相机视角变化速率;另一个则是基于Haar级联分类器的传统脸部检测程序框架,它可以在实时视频流里圈定发现的目标轮廓。
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