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RSS订阅原创 机器视觉入门（适配小白）
摘要：机器视觉通过摄像头和算法为工业设备提供视觉检测能力，用于尺寸测量、缺陷检测和标识识别。系统由硬件（相机、镜头、光源）和软件（图像处理算法）组成。选型建议：光源选择与物体颜色相反的LED灯，相机需匹配检测精度（CMOS适用于静态，CCD适合动态），镜头优先固定焦距。推荐Halcon、OpenCV等工具入门，从简单项目（如硬币划痕检测）开始实践，避免忽视光源、追求过高精度等常见误区。环境因素（光线、振动）需提前控制。
2025-11-03 11:17:37
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原创 一文搞懂目标检测、实例分割、分类任务评价指标
计算机视觉任务评价指标解析 本文系统介绍了图像分类、目标检测和实例分割三大计算机视觉任务的评价指标体系。图像分类主要使用准确率、精确率、召回率、F1-score及AUC-ROC等指标；目标检测核心指标包括IoU、AP和mAP；实例分割在目标检测基础上增加掩码IoU等像素级评价指标。文章通过具体案例详细阐述各指标的计算方法和应用场景，特别分析了样本不平衡情况下的指标适用性问题，并比较了不同任务评价体系的区别与联系，为计算机视觉模型评估提供了系统的指标参考框架。
2025-10-31 15:30:29
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原创 C#调试小白入门
本文介绍了使用Visual Studio 2022调试C#代码的基本方法和技巧。主要内容包括：1)环境准备和项目创建；2)5个核心调试操作(设置断点、启动调试、观察变量、检查调用堆栈和快速重启)；3)常见错误调试实战(空引用异常、索引越界和逻辑错误)；4)必备调试快捷键总结；5)新手调试小贴士。文章通过数组操作示例，详细演示了如何利用VS的调试功能定位和修复代码问题，适合初学者快速掌握调试技巧。
2025-10-31 10:44:44
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原创 海康工业相机MVS学习记录
本文介绍了工业相机MVS客户端的主要功能与使用方法。软件包含菜单栏、控制工具条、设备列表等界面模块，支持网口相机配置、图像预览及参数设置等功能。重点说明了网口相机的配置流程，包括启用巨帧、设置IP地址等关键步骤，并提供了自动枚举和CMD命令两种添加相机的方法。文章还详细列出了常用快捷键操作，以及帮助文档的使用说明，为工业相机的调试与操作提供了实用指导。
2025-10-27 16:04:18
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原创 CNN 架构设计与实现指南
1.记住 “组件设计原则”（卷积核 3×3、池化 2×2、激活用 ReLU）；2.按 “需求→架构→代码” 的步骤来；3.改参数实战，观察效果变化。下次遇到新任务（比如识别水果），你就可以：确定输入（水果图片大小，比如 64×64×3）→ 设计架构（3 轮卷积 + 池化，输出层神经元 = 水果类别数）→ 改代码参数→ 运行。
2025-10-26 16:48:58
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原创 3 步搞定 requirements.txt，再也不怕环境配置翻车
Python依赖管理神器requirements.txt详解：本文介绍了如何快速生成和使用requirements.txt文件来统一项目依赖环境。通过3种方法（自动生成pip freeze、手动编写、使用pipreqs工具）创建依赖清单，重点推荐新手使用pip freeze > requirements.txt一键生成。文章还解释了该文件的作用（记录项目所需包及版本），并说明他人如何通过pip install -r requirements.txt快速配置相同环境。三种方法各具优势，满足不同场景需求，
2025-10-26 14:35:50
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原创 深度学习前处理 & 后处理，简单说明
深度学习中的前处理与后处理入门指南 前处理是为模型准备数据的步骤，主要包括：1)数据清洗，去除异常或错误样本；2)数据标准化/归一化，统一数据范围；3)数据增强，通过变换扩充数据集。后处理则是对模型输出进行优化，包括：1)结果过滤，去除低置信度预测；2)结果修正，调整输出使其更准确自然。前处理是基础，后处理是锦上添花，两者配合能显著提升模型效果。实际应用中应选择适合任务需求的简单方法，而非追求复杂技术。通过图片分类和文本翻译的代码示例，展示了如何具体实施这些处理步骤。
2025-10-24 15:42:44
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原创 图像分割7类型
图像分割是给图片中不同区域分类贴标签的技术。常见7种类型：1）语义分割（区分类别，如自动驾驶识别道路/行人）；2）实例分割（区分同类个体，如安防统计人数）；3）全景分割（结合语义和实例，标注前景和背景）；4）超像素分割（将图像分成相似色块，用于预处理）；5）交互式分割（人工辅助标注，如图像编辑）；6）视频分割（保证动态画面标签连贯性）；7）医学影像分割（精准定位器官病变）。不同类型适用于不同场景，核心区别在于标签规则和标注精度要求。
2025-10-11 09:37:58
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原创 Python—OpenCV入门教程
本文介绍了OpenCV计算机视觉库的基础知识与实用操作指南。主要内容包括：1) OpenCV基础模块与安装方法；2) 图像基本操作（读取、显示、保存、像素操作和算术运算）；3) 图像处理技术（色彩空间转换、缩放裁剪、阈值处理、平滑降噪）；4) 进阶处理（形态学操作、边缘检测、轮廓识别、直方图和滤镜效果）；5) 视频处理（读取播放、目标跟踪、背景减除和视频保存）；6) 目标检测识别（人脸检测和物体识别）；7) 实战案例（图像拼接和实时人脸+眼睛检测）。通过大量代码示例，系统介绍了OpenCV的核心功能和实际应
2025-08-04 17:08:48
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原创 Git 操作与分支管理极简入门手册
摘要：Git是一个强大的版本控制系统，能记录文件修改历史并支持多人协作。本文介绍了Git的安装方法、核心概念（仓库、提交、分支等）以及常用操作：初始化仓库、添加/提交文件、查看状态和修改记录。重点讲解了分支管理（创建/切换/合并分支）和冲突解决方法，并提供了高频问题处理方案（代码回退、错误提交等）。最后总结了Git核心命令和实用建议，帮助开发者快速掌握Git基本操作。
2025-08-04 10:43:04
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原创 打光常识：同轴、背光、环形光
摘要：同轴光、背光和环形光是三种常用的工业检测光源，各有特点。同轴光沿镜头光轴照射，适合消除反光、呈现光滑表面细节；背光从物体后方照射，能产生锐利轮廓，适用于尺寸测量；环形光提供均匀的正面照明，通用性强。选择光源需根据检测需求：同轴光用于表面缺陷检测，背光用于轮廓测量，环形光则适合通用外观检查。实际应用中常组合使用不同光源以满足复杂需求。
2025-08-04 09:36:07
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原创 工业相机基础概念与采集流程
工业相机是一种将光学图像转换为数字信号的光电设备，用于工业检测和测量。其核心组件包括图像传感器（CCD/CMOS）、镜头接口（C/CS/F-Mount等）、图像处理器、高速传输接口（GigE/USB3等）及I/O接口。关键性能参数有分辨率、帧率、曝光时间、动态范围等，类型分为面阵和线阵相机。图像采集流程包括触发、曝光、光源同步、图像处理及传输。选型需考虑应用需求、性能匹配、环境适应性及成本预算，确保与镜头、光源等配套组件的兼容性。
2025-07-31 14:33:33
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原创 修改虚拟环境的默认存储路径
摘要： 修改Anaconda默认环境路径可解决系统盘空间占用、管理混乱和权限问题。核心原理是通过.condarc配置文件或CONDA_ENVS_PATH环境变量指定新路径。推荐方法是在用户目录下的.condarc文件中添加envs_dirs字段（如D:\Anaconda_Envs），或设置系统环境变量CONDA_ENVS_PATH。创建环境时也可用--prefix临时指定路径。迁移现有环境需先克隆再删除旧环境。常见问题包括路径权限不足或配置未生效，需检查路径存在性、权限及终端重启。
2025-07-30 10:05:55
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原创 从.condarc 文件配置国内 conda 源
Conda 的 .condarc 文件是管理镜像源、环境路径、依赖策略等配置的核心文件，通过直接编辑该文件，可更精准、灵活地配置国内镜像源，避免命令行操作的繁琐。在 conda 4.8 及以上版本中，官方推荐使用custom_channels和default_channels字段配置镜像源，这种方式能更精准地管理不同类型的频道（channel），避免路径冲突和优先级混乱。本文将详细介绍如何通过这种规范格式配置国内 conda 源，兼顾兼容性与灵活性。
2025-07-30 09:00:06
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原创 优化 Conda 下载速度：修改镜像源
摘要：国内用户使用Conda时，官方源下载速度慢且不稳定。通过切换至清华、中科大或阿里云等国内镜像源，可显著提升下载效率。修改方法：1）清除现有源；2）添加所需镜像源地址；3）设置显示包来源。验证生效后，即可享受高速稳定的包下载服务。若需恢复默认源，可执行清除和重置操作。
2025-07-29 21:28:04
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原创 常用 pip 镜像源：加速 Python 包安装
本文介绍了国内常用的pip镜像源及配置方法。推荐清华大学、阿里云、豆瓣等主流镜像源，可显著提升下载速度。Windows系统下支持临时使用（通过-i参数）和永久配置（修改pip.ini文件或pip config命令）两种方式。永久配置可将镜像源设为默认，同时支持设置备用源；临时方法适合单次安装。还说明了如何临时恢复官方源。合理配置镜像源能有效解决国内Python包安装慢的问题。
2025-07-29 20:56:21
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原创 Anaconda中虚拟环境的创建以及基础使用命令
本文介绍了Anaconda虚拟环境的基本操作指南。主要内容包括：1）创建虚拟环境（指定Python版本和可选包）；2）环境激活/退出方法；3）包管理（安装、查看、更新、卸载）；4）环境删除操作；5）常用命令总结，涵盖环境创建、激活、包管理及环境配置导出等功能。这些命令能帮助用户有效隔离不同项目的依赖环境，特别适用于数据科学项目的开发与管理。
2025-07-28 11:39:20
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空空如也
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