【智能驱蚊黑科技】基于OpenCV的蚊子雷达追踪打击系统（附完整Python源码） 本文介绍了一种基于OpenCV的智能蚊子雷达追踪打击系统，结合计算机视觉和超声波技术，有效解决夏季蚊虫困扰。系统通过摄像头实时监测蚊虫活动，利用背景减除法和轮廓分析识别蚊虫，并通过超声波进行驱赶。技术栈包括OpenCV、PyGame、Matplotlib和NumPy。系统具备智能检测、驱蚊音频和可视化界面三大功能模块，检测精度达92.7%，响应延迟小于200ms。文章详细介绍了系统的实现步骤、关键代码解析及优化技巧，并提供了源码下载链接。该系统不仅高效驱蚊，还避免了化学驱蚊剂的潜在危害，具有广泛的应用前景。

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【计算机视觉】生成对抗网络（GAN）在图像生成中的应用 生成对抗网络（GAN）在图像生成中的应用，人工智能、大模型、AI深度学习在计算机视觉领域取得了令人瞩目的进展，图像生成作为计算机视觉领域的关键任务，具有广泛的应用前景。在娱乐产业中，它可用于电影特效制作、游戏场景与角色创建，为用户带来更加逼真、奇幻的视觉体验。在设计领域，能辅助设计师快速生成创意草图、进行产品外观的初步设计，极大提高设计效率。在医疗领域，通过生成特定的医学图像，有助于医生进行疾病的模拟诊断与治疗方案规划。

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探索元生代：ComfyUI 工作流与计算机视觉的奇妙邂逅 蓝耘元生代这个平台啊，在我看来就像是一个超级大的技术宝库。它整合了好多先进的技术和工具，能让我们在上面搞各种开发和研究。感觉它就像是一个充满魔法的舞台，能让我们的想法和创意尽情地展现出来。而且听说它在很多领域都有应用，像人工智能、大数据啥的，都能在这个平台上找到用武之地。登录与注册：打开浏览器，访问蓝耘 GPU 智算云平台官网（新用户需先进行注册，注册成功后即可享受免费体验 18 小时算力的优惠。登录后，用户将进入蓝耘平台的控制台，在这里可以看到丰富的功能模块，如容器云市场、应用市场等。

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【QT】Qt 音视频 在 Qt 中，视频播放的功能主要是通过 QMediaPlayer 类和 QVideoWidget 类；而音频主要是通过 QSound 类播放

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模糊视频一键变清晰，从此告别模糊不清的画质 你是不是有比较模糊的视频，比如老视频，老电影和监控视频，对了，还有日本土特产（懂的都懂），模糊的视频看起是不是很不舒服，长期久了还会影响视力影响体力，你是不是想说为啥会影响体力？智优影可以在线增强视频画质，对视频分辨率调节，噪点修复，调整亮度、对比度、色彩饱和度，甚至可以去噪、去隔、去模糊等，改善视频的画质和细节。首先，它的操作简单，只要我们把视频上传上去，然后选择我们要修复的画质，最后提上去，过一会儿就能拿到一个画质清晰的视频，完全不需要我们自己慢慢去调什么亮度、对比度、色差、色温等。

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【开源工具】PyQt6录音神器：高颜值多功能音频录制工具开发全解析 本文详细介绍了如何使用Python的PyQt6库开发一款功能全面、界面美观的桌面录音工具。该工具支持麦克风和系统音频录制，提供暂停/继续功能，并允许用户配置音频质量和保存格式。核心功能包括多设备支持、高精度计时、状态管理，以及多种采样率和输出格式选择。用户体验方面，工具支持系统托盘图标控制、快捷键操作和音频设备自动刷新。文章还展示了主界面布局，分为录音和设置两大板块，并提供了状态指示系统。开发步骤包括环境准备、项目结构设计、核心类架构和关键代码解析，涵盖了音频设备管理、录音控制逻辑、音频数据回调、时间显示优

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计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线 对于进阶学习者来说，可以租用云服务器（如AWS/Azure）或自建GPU主机来进行大规模的实验和训练。当然，硬件资源的充足程度也会影响实验的速度和效果，但并不是决定性的因素。可以选择自己感兴趣的领域和项目来进行学习和实践，这样更容易保持学习的热情和动力。同时，积极参与开源项目、Kaggle竞赛等活动也可以锻炼自己的能力和提升自信心，从而保持持续的学习动力。通过以上补充和细化后的学习路线，学习者可以更加全面地了解和掌握计算机视觉的核心技术和应用方法，并在实际项目中不断积累经验和提升自己的能力。

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Diffusion Transformer(DiT)——将扩散过程中的U-Net换成ViT：近频繁用于视频生成与机器人动作预测(含清华PAD详解) 本文最开始属于此文《视频生成Sora的全面解析：从AI绘画、ViT到ViViT、TECO、DiT、VDT、NaViT等》但考虑到DiT除了广泛应用于视频生成领域中，在机器人动作预测也被运用的越来越多，加之DiT确实是一个比较大的创新，影响力大，故独立成本文在ViT之前，图像领域基本是CNN的天下，包括扩散过程中的噪声估计器所用的U-net也是卷积架构，但随着ViT的横空出世，人们自然而然开始考虑这个噪声估计器可否用Transformer架构来代替2022年12月，William Peebles(

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vue项目使用海康视频web插件v1.5.4 vue项目中集成海康视频web插件

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【计算机视觉】Transformer在视觉中的崛起：ViT、DETR与Swin Transformer Transformer在视觉中的崛起：ViT、DETR与Swin Transformer，人工智能、大模型、AI深度学习在计算机视觉领域取得了令人瞩目的进展，从早期的卷积神经网络（CNN）主导，到近年来 Transformer 架构的异军突起，彻底改变了视觉任务的格局。Transformer 最初在自然语言处理（NLP）领域大放异彩，以其出色的捕捉长距离依赖关系的能力而闻名。随着研究的深入，研究者们开始探索将 Transformer 应用于视觉领域，这一尝试催生了一系列具有开创性的模型。

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AI视频自动剪辑的核心原理 视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容（画面、音频、元数据等），结合预设规则或机器学习模型，自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。：使用YOLO、ResNet等模型检测人脸、物体、文字，标记关键内容（如“包含宠物的片段”）。：通过帧间差异检测（如颜色直方图变化、边缘检测）或机器学习模型（如CNN）识别镜头切换点。：通过ASR（自动语音识别）提取台词，标记时间戳（如字幕生成）。：根据背景音乐节拍（BPM检测）切分画面（如卡点视频）。自动添加转场（如溶解、滑动）、字幕（根据语音生成）。

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统一的视频动作模型 25年3月来自斯坦福大学的论文“Unified Video Action Model”。统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义，其中视频为动作预测提供丰富的场景信息，而动作为视频预测提供动态信息。然而，有效地结合视频生成和动作预测仍然具有挑战性，当前基于视频生成的方法在动作准确性和推理速度方面难以与直接策略学习的性能相匹配。为了弥补这一差距，引入统一的视频动作模型（UVA），它联合优化视频和动作预测以实现高精度和高效的动作推理。关键在于学习联合视频动作潜表示和解耦视频动作解码。联合潜表示，连接视觉和

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优快云博客专家，优快云商业化专家，官方内容合作伙伴，官方认证“人工智能领域优质创作者”，入选2023年中国开发者影响力年度榜单。 代表专栏《Diffusion Models与深度学习》、《手把手写深度学习》、《深度学习-计算机视觉》、《手把手写C++服务器》等。
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主要致力于深度学习目标检测数据集，并有偿提供目标检测代标注服务（私信有惊喜） 说明：项目内容以简介为准，若涉及代码，需要您有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试修改代码并解决报错。本人工作较忙不常在线，不提供答疑服务，如需远程部署200米起包运行。
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本人是一名资深算法工程师，优快云博客专家。多年一线算法研发经验 主要研究方向为三维重建、多模态模型。希望把我的经验和知识带给每一个喜欢钻研朋友，为中国人工智能行业添砖加瓦！
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