图像类型转换

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
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#opencv

本文介绍如何使用Python进行图像类型的转换，包括BGR到RGB、GRAY、HSV等模式的转换，并展示了如何提取特定颜色的轮廓。从导包到显示图片，一步步详解图像处理的基本流程。

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图像类型转换
案例一：先导包
在这里插入图片描述
将图像在BGR模式与RGB模式之间转换
在这里插入图片描述
案例二：将图像在BGR模式与GRAY模式之间转换
在这里插入图片描述
案例三：将图像在BGR模式与HSV模式之间转换
在这里插入图片描述示例：提取指定颜色
1、导包
在这里插入图片描述
2、图像类型转换函数
在这里插入图片描述3、提取颜色轮廓在这里插入图片描述

4、显示图片
在这里插入图片描述5、提取红色部分
在这里插入图片描述

02- AI大模型-prompt提示词的规范,调整与优化,并结合python代码进行使用(上)
pingzhuyan的博客
05-07 280
这里为了演示效果使用专业名称的解释例如 llm AGI AIGC Ai 1.0 ai2.0 机器学习 深度学习 神经网络 等等prompt注意模型分类 是通用模型还是推理模型,不同模型效果不一样推理模型不要限制思考过程, 使用工具提示词优化器(插件或者直接docker部署一个)同时区分一下 什么情况使用-> 零样本或少样本 : (简单问题-> 带有逻辑和推理过程的(不太复杂的) 使用COT思维链参考2.3.3, 逻辑思路都要写清晰。
大模型之Spring AI实战系列（六）：借助PromptTemplate在使用OpenAI时构建动态提示词系统
寻道AI，探索AI无限可能！
05-16 2750
在前面的文章中，我们已经学习了如何使用 Spring AI 构建基础聊天服务、流式对话、上下文记忆、角色设定等功能。本文将聚焦于一个非常实用但常被忽视的能力——**动态提示词模板（Prompt Template）**。 我们将基于 `spring-ai-openai-promptTemplate` 示例项目，详细介绍如何通过 `PromptTemplate` 实现灵活的提示词管理，支持从字符串模板和文件模板生成内容，并演示其在诗歌创作、代码生成等场景中的应用。
AI的提示词专栏：“Re-prompting” 与迭代式 Prompt 调优
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-27 3万+
本文围绕 “Re-prompting（重提示）” 与迭代式 Prompt 调优展开，先解析 Re-prompting 的定义、与单次 Prompt 的差异及核心价值，明确其是基于首次输出缺陷调整 Prompt 以实现精准匹配的过程。接着阐述 Re-prompting 的触发场景与判断标准，介绍 “评估 - 定位 - 调整 - 验证 - 固化” 的 5 步迭代调优框架及四大调优策略。通过奶茶品牌小红书文案的实战案例，展示从失败 Prompt 到最优模板的迭代过程，还指出常见误区并给出避坑指南……
AI的提示词专栏：Prompt 调试的五个常用技巧
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-02 13万+
本文聚焦 Prompt 调试的重要性与实操方法，指出调试是缩小 “用户预期” 与 “模型输出” 差距的关键。首先介绍定位偏差点技巧，通过拆解错误输出、对应 Prompt 漏洞精准找问题根源；接着强调最小化修改原则，避免过度调整引发新问题，优先补充信息且每次仅改一个漏洞；然后阐述示例补全法，用完整简洁的正确案例校准模型输出，适配格式、风格等需求；还讲解参数调优，说明 Temperature、Top-P 等核心参数对输出的影响及调整方法；最后介绍多轮迭代法，拆解复杂需求分阶段调试并记录反馈。
AI的提示词专栏：“Self-Consistency” 提升答案一致性的方法
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-26 4万+
本文围绕 “Self-Consistency”（自我一致性）展开，先明确其核心定义，即通过多路径推理验证提升大语言模型输出稳定性与准确性的进阶技巧，区别于传统单次输出模式，关键在于 “推理多样性 + 结果投票”。接着分析模型输出不一致的三类痛点及该技巧的解决价值，随后以小学数学应用题为例，详细拆解 “设计多路径推理 Prompt→生成多路径结果→筛选一致结论→优化输出” 的实现步骤。还针对数学计算、逻辑分析、事实信息三类场景给出适配技巧，指出常见误区并提供避坑方案……
AI 的提示词专栏：LLM（大语言模型）到底是怎么工作的？
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
09-24 20万+
本文以通俗语言拆解大语言模型（LLM）工作机制，先阐明其核心是基于概率预测下一个 token，依赖 Transformer 架构的注意力机制理解上下文，通过海量数据训练形成隐性语言知识图谱。接着解析其 “输入处理 — 编码 — 特征提取 — 解码 — 输出” 五大技术模块，详解 “预训练 — 微调 — 对齐” 三阶段训练流程，以 “写智能台灯产品需求文档” 为例拆解完整推理链路。还指出 LLM 存在事实性错误、逻辑推理薄弱等能力边界，对比其与人类智能在学习方式、推理逻辑等方面的本质区别……
【AIGC】ChatGPT提示词Prompt高效编写模式：Self-ask Prompt、ReACT与Reflexion
禅宗里有一个词叫做“因缘和合”。 所谓因缘，是指事件要发生所必须的条件。因缘和合就是当你聚集了这件事的一切条件，它就会自然而然的发生。“它就会自然而然的发生”，这种朴素而坚定的价值观让我们感到无比安心，安心到可以不用有任何担心焦虑。
10-18 4862
随着人工智能技术的迅猛发展，AI模型正逐步成为人类解决复杂问题的重要工具。然而，仅凭传统的问答形式，AI的潜力还远未被充分挖掘。为了更好地应对复杂场景、提升任务处理效率，一系列创新的AI提示工程方法应运而生，包括自我提问（Self-ask Prompt）、协同思考和动作（ReACT）以及失败后自我反思（Reflexion）。 这些方法通过鼓励模型主动生成并解答问题、在思考与行动中寻找平衡，以及从失败中吸取教训，显著提升了AI的适应能力和分析深度。从深入探讨主题的多维度分 2024.10.12-✍73min
模型输出行为规律完全拆解：温度、top_p、系统提示、token 长度
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-19 921
写得对，不如调得准。许多大模型任务中，Prompt 编写只是输出结果的一半，另一半由“模型行为参数”决定——温度、top_p、系统提示词、上下文长度控制……这些“系统级设置”，将直接影响输出的稳定性、多样性、风险性与结构合规度。本篇将从工程实战角度出发，系统拆解主流 Chat 模型的输出控制参数设计逻辑，带你掌握“输出行为调优”的底层能力，让你不再迷信 prompt 魔法，而是真正理解它的因果机制。
【AIGC】ChatGPT提示词Prompt高效编写技巧：逆向拆解OpenAI官方提示词
禅宗里有一个词叫做“因缘和合”。 所谓因缘，是指事件要发生所必须的条件。因缘和合就是当你聚集了这件事的一切条件，它就会自然而然的发生。“它就会自然而然的发生”，这种朴素而坚定的价值观让我们感到无比安心，安心到可以不用有任何担心焦虑。
11-01 1万+
本篇文章将带你深入探讨一个既实用又充满趣味的主题：如何逆向拆解OpenAI官方的提示词技巧，提升ChatGPT的实际应用能力。对于想要提高工作效率、灵活运用ChatGPT的读者来说，这一技巧尤为宝贵。文章将通过解析官方示例，揭示提示词设计背后的逻辑与结构，并为读者提供方法，帮助他们根据不同需求快速构建适用于各种场景的ChatGPT提示词模块。 2024.11.1-✍140min
【AIGC】优化长提示词Prompt：提升ChatGPT输出内容的准确性与实用性
禅宗里有一个词叫做“因缘和合”。 所谓因缘，是指事件要发生所必须的条件。因缘和合就是当你聚集了这件事的一切条件，它就会自然而然的发生。“它就会自然而然的发生”，这种朴素而坚定的价值观让我们感到无比安心，安心到可以不用有任何担心焦虑。
10-16 5167
在使用ChatGPT进行内容生成时，如何优化长提示词是一个关键问题。相较于短提示词，长提示词往往能更好地引导生成内容，带来更加丰富和精准的结果。然而，长提示词也可能带来一些挑战，例如焦点漂移、内容不一致，甚至出现虚构的信息。因此，本文将讨论如何通过有效的优化策略来提升长提示词在ChatGPT中的使用效果，以确保生成内容的准确性和一致性。接下来，我们将深入探讨长提示词面临的挑战以及对应的优化技巧。 2024.10.11-✍118min
【AIGC】ChatGPT提示词Prompt高效编写模式：思维链、Self-Consistency CoT与Zero-Shot CoT
禅宗里有一个词叫做“因缘和合”。 所谓因缘，是指事件要发生所必须的条件。因缘和合就是当你聚集了这件事的一切条件，它就会自然而然的发生。“它就会自然而然的发生”，这种朴素而坚定的价值观让我们感到无比安心，安心到可以不用有任何担心焦虑。
10-12 8805
在日益复杂的任务需求中，AI模型的推理和解题能力显得尤为重要。思维链（CoT）作为一种强大的提示方法，通过逐步推理的方式，引导AI逻辑清晰地分析问题并得出答案。此类方法不仅能够增强模型的可解释性，还能提高处理复杂问题的能力。本篇将深入探讨思维链及其变体一致性思维链与零样本思维链的应用方法与优势，为读者提供实用的提示词编写技巧，使AI生成内容更加精确和可靠。 2024.10.5-✍78min
【MetaGPT】提示词工程师要不存在了！如何通过SPO策略优化提示词，从理论到源码
同学小张的博客
02-19 1866
今天，我们就来深入探讨MetaGPT的SPO提示词优化策略，解析其背后的流程，并通过代码实例解析深入了解这一提示词自动优化策略。
AIGC提示词优化实战：10个案例教你写出完美指令
AI天才研究院
04-30 1214
随着ChatGPT、Midjourney等AIGC工具的普及，提示词（Prompt）已成为人与AI交互的核心界面。高质量的提示词能让AI模型更精准地理解需求，产出符合预期的结果。本文聚焦提示词优化的工程化方法，通过具体案例演示如何将模糊需求转化为结构化指令，解决实际应用中常见的输出偏差、信息缺失、格式错误等问题。内容覆盖基础语法规则、语境构建技巧、多轮对话策略等核心模块，适用于各类大语言模型（LLM）和生成式AI工具。核心概念：解析提示词的关键要素与优化框架技术原理。
AI大模型探索之路-实战篇2：基于CVP架构-企业级知识库实战落地
寻道AI，探索AI无限可能！
04-14 3414
在当今信息时代，企业的知识管理变得日益重要。随着人工智能技术的飞速发展，企业知识库的构建和维护已经从传统的文档存储和关键词检索演变为更加智能化、高效化的知识服务。CVP架构模式，作为一种结合了强大的语言理解和快速信息检索能力的先进框架，为企业提供了一个实现这一目标的有效途径。本文将深入探讨如何基于CVP（ChatGPT + VectorDB + Prompt）架构实现企业级知识库项目的落地，以及在实际过程中的应用特点和技术细节。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
最新发布
ouliten的博客
12-02 437
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1848
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1372
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1560
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1131
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
2025-09-10 13:57:05,395 - INFO - Load pretrained SentenceTransformer: BAAI/bge-small-en 2025-09-10 13:57:10,356 - INFO - 1 prompt is loaded, with the key: query
09-11
日志信息通常由时间戳、日志级别、日志内容构成。 ### 第一条日志 `2025-09-10 13:57:05,395 - INFO - Load pretrained SentenceTransformer: BAAI/bge-small-en` - `2025-09-10 13:57:05,395`：这是时间戳，精确到毫秒，表示该日志记录的具体时间。 - `INFO`：这是日志级别，`INFO` 表示普通的信息性日志，通常用于记录程序正常运行过程中的关键事件。 - `Load pretrained SentenceTransformer: BAAI/bge-small-en`：这是日志的具体内容，表明程序正在加载预训练的 `SentenceTransformer` 模型，模型名称为 `BAAI/bge-small-en`。`SentenceTransformer` 是一个用于生成句子嵌入的库，`BAAI/bge-small-en` 是一个特定的预训练模型，可能用于英文句子的语义表示。 ### 第二条日志 `2025-09-10 13:57:10,356 - INFO - 1 prompt is loaded, with the key: query` - `2025-09-10 13:57:10,356`：时间戳，表明该日志记录的时间是 2025 年 9 月 10 日 13 时 57 分 10 秒 356 毫秒。 - `INFO`：日志级别为信息级别。 - `1 prompt is loaded, with the key: query`：日志内容显示，程序加载了一个提示（prompt），并且这个提示的键（key）为 `query`。在自然语言处理中，提示通常是给模型的输入文本，用于引导模型生成特定的输出。 ```python # 模拟日志记录代码示例 import logging # 配置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') # 记录加载预训练模型的日志 logging.info('Load pretrained SentenceTransformer: BAAI/bge-small-en') # 记录加载提示的日志 logging.info('1 prompt is loaded, with the key: query') ```
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