网络架构

编译好之后 把install里面的文件 放入上层 并删除掉其他文件 就可以用了。将文件解压到D盘 并重命名mingw-w64ucrt-12.0.0-r1。下载 ，我这里使用opencv4.10,下载并解压到D盘。个线程进行编译，请根据你的计算机配置合理设置线程数）点击 Configure，设置编译器。打开终端进行编译：（

新建一个rtsp的文件夹解压进去，会得到两个文件。将bin/ffmpeg.exe 解压到之前的目录。双击运行mediamtx.exe即可开启服务。下载 RTSP服务器 下载页面。

【代码】计算向量夹角度数。

yolov5-6.1 opencv dnn onnx推理python,c++代码

【代码】opencv 轮廓排列规则。

【代码】目标分割后 opencv 轮廓骨架计算。

人脸识别 宿舍门禁系统(python qt opencv带数据库)

这个例子使用了一个VideoCapture类，该类在一个线程中不断读取摄像头帧，并将它们保存在一个共享的grabbed和frame变量中。在主程序中，我们通过调用start()方法来启动线程，然后不断读取帧并在窗口中显示它们，直到用户按下’q’键退出。你可以在一个线程中读取摄像头的帧，并将它们传递到另一个线程或进程中进行处理和显示。需要注意的是，这个例子仅仅是一个基本的框架，你可能需要对其进行修改和扩展以适应你的具体应用场景。例如，你可以添加一个另一个线程来处理帧，然后显示处理后的结果，以此来减少延迟。

检测基准孔色彩分析峰值分析阈值分割细胞筛选from calendar import cimport cv2 import threadingimport numpy as npfrom glob import globimport matplotlib.pyplot as pltdef SLT(img, x1, x2, y1, y2): lut = np.zeros(256) for i in range(256): if i &l

win32api 的速度是最快的。#!/usr/bin/ python# -*- encoding: utf-8 -*-'''@文件 :2.py@说明 :@时间 :2022/03/10 17:47:21@作者 :刘子沫@邮箱 :spiritai@qq.com@版本 :1.0'''import win32gui,win32api,win32con,win32uifrom PIL import ImageGrabimport numpy as np

#!/usr/bin/ python# -*- encoding: utf-8 -*-'''@文件 :1.py@说明 :@时间 :2022/03/10 10:56:33@作者 :刘子沫@邮箱 :spiritai@qq.com@版本 :1.0'''import numpy as npimport cv2def unilateralresize(image,size,axis=0): ''' 传参 : image 图像,要缩放方向的

#!/usr/bin/ python# -*- encoding: utf-8 -*-'''@文件 :conv.py@说明 :python 操作svg@时间 :2022/03/08 09:22:56@作者 :刘子沫@邮箱 :spiritai@qq.com@版本 :1.0''' from xml.etree.ElementTree import ElementTree,Elementdef new_svg(): '''新建svg

```python#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*- import cv2import numpy as np# 读入图片img = cv2.imread("picture_1.webp")img = cv2.resize(img,(1280,720))'''canny边缘检测'''gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('original', gr..

处理直方图thimg = 二值图像black = np.zeros((256,thimg.shape[1]),dtype="uint8")data = np.sum(thimg ,axis=0)_range = np.max(data) - np.min(data)normal = (data - np.min(data)) / _range*255m = int(np.mean(normal)) #均值f = [] # 峰点n = 25 # 间隔是个像素nx = 0 # 当前可能的最大值

二维码顶点效果代码# --coding:utf-8--from Camera.sdk.Camera import Cameraimport timeimport numpy as npimport cv2def detecte(gray): '''提取所有轮廓''' # _,gray=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_OTSU+cv2.THRESH_BINARY_INV) gray = cv2.Canny(gray,100,

余弦相似度归一化之后的embedding向量进行点积实际上就是计算夹角余弦值>>> a = np.array([255,255,33,33,33,40])>>> b = np.array([255,255,255,33,33,40])>>> c = np.array([255,255,255,255,255,255])>>> a = a/np.linalg.norm(a)>>> b = b/np.linal

RetinaFace人脸识别算法 人脸检测 人脸关键点检测 口罩检测介绍论文地址效果下载地址介绍RetinaFace来自论文RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild，作者来自帝国理工学院、InsightFace、Middlesex University London、FaceSoft。RetinaFace是单步（one stage）推理人脸检测器，同时输出人脸框和5个人脸关键点信息。在GitHub上可以下载到R50和Mob

边缘特征方式二值化阀值ret, binary = cv2.threshold(gaussianBlur, thred , 255, cv2.THRESH_BINARY)binary = cv2.adaptiveThreshold(gaussianBlur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)HSV颜色阀值imgHSV = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)lower = n

抠药盒并矫正原图效果图目录截图hsv调节代码 hsv.py扣取矫正代码 1.py原图效果图目录截图hsv调节代码 hsv.pyimport cv2import numpy as npdef stackImages(scale,imgArray): rows = len(imgArray) cols = len(imgArray[0]) rowsAvailable = isinstance(imgArray[0], list) width = imgAr

numpy常用操作1.创建numpy矩阵2.查看矩阵维度3.选取第一列4.选取最后一列5.选取第一行6.选取最后一行7.选取2到4行8.选取1到2列9.选取第2列的第3行10.选取第2列的第3到5行，间隔为211.修改维度12.矩阵转置13.矩阵行倒序14.矩阵列倒序15.矩阵顺时针旋转90°（逆时针旋转270°）16.矩阵顺时针旋转180°（逆时针旋转180°）17.矩阵顺时针旋转270°（逆时针旋转90°）18.条件查找满足第1列大于300的数据满足第1列大于300`且`小于400的数据满足第1列大于3

使用opencv保存视频pythonc++pythonimport numpy as npimport cv2cap = cv2.VideoCapture(0);#('M','P','4','V')<('F','M','P','4')<('M', 'J', 'P','G') 不同编码视频保存的体积大小fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('F','M','P','4') out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc,2

根据浮漂移动距离判断拉杆import cv2import timeimport numpy as npdef target(res,pt): loc = np.where(res >= 0.9) # 匹配程度大于%90的坐标y,x a = np.hstack((loc[1].reshape(-1,1),loc[0].reshape(-1,1)))#合并矩阵 行转列 a.sort(axis=0) if pt is None: pt = [0

tensorflow serving部署nanodetpth导出为onnx修改tools/export.py执行导出命令简化模型使用netron查看onnx转meta格式文件安装tensorflow 2.3+安装onnx-tensorflow导出pb文件夹修改文件夹结构安装docker安装nvidia-docker2安装tensorflow_serving运行docker版tensorflow_serving请求测试pth导出为onnx修改tools/export.py执行导出命令python3

环境ubuntu18.04cuda11.2k80 x 8Serving with Docker using your GPUInstall nvidia-dockerBefore serving with a GPU, in addition to installing Docker, you will need:Up-to-date NVIDIA drivers for your systemnvidia-docker: You can follow the installation in

修改/etc/docker/daemon.json（需要管理员权限），添加如下的内容：{ "registry-mirrors": ["https://alzgoonw.mirror.aliyuncs.com"]", "runtimes": { "nvidia": { "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } }

Ubuntu Bionic 18.04安装docker操作系统要求卸载旧版本 ：设置存储库添加 Docker 的阿里云 GPG 密钥：向 source.list 中添加Docker软件阿里云 源安装引擎库列出存储库中可用的版本：使用第二列中的版本字符串安装特定版本，例如 `5:18.09.1~3-0~ubuntu-xenial`通过运行映像验证 Docker 引擎安装是否正确。hello-world操作系统要求要安装 Docker 引擎，您需要这些 Ubuntu 版本的 64 位版本：Ubuntu

Linux服务器监控查看cpu信息1.查看物理CPU的个数2.查看物理CPU内核的个数3.查看所有逻辑CPU的个数4.查看每个物理CPU中逻辑CPU的个数5.查询CPU是否启用超线程查看cpu信息1.查看物理CPU的个数cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq | wc -l输出结果：2表示Linux服务器上面实际安装了2个物理CPU芯片。2.查看物理CPU内核的个数cat /proc/cpuinfo | grep "cpu

图像拼接SURF算法实现的拼接代码。基于ORB的图像拼接opencv自带的拼接算法stitchSURF算法实现的拼接代码。#include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/legacy/legacy.hpp" #include <iostream> using namespace cv;using namespace std;vo

#include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <opencv\highgui.h>#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> #include <opencv2\objdetect\objdetect.hpp>

opencv和dlib人脸表情融合项目要求：不使用机器学习方法，使用传统的像素变化来实现表情合成。实现效果c++ 代码实现下载完整工程vs2019 使用opencv3.4.12dlib下载地址项目要求：不使用机器学习方法，使用传统的像素变化来实现表情合成。α的取值先取的0.6，可能需要在0-1之间调参。λ取0.5即可。这样就确定了没有表情人脸如果附带了表情之后，他所带有的特征点会在什么位置，然后按照这个特征点的位置，再做一次三角剖分。这张新图记作A’。使用opencv三角刨分 并

客户端from socketIO_client import SocketIOsocketio = SocketIO('http://192.168.1.12:6688')socketio.on('disconnect',sioConnect)socketio.on('connect',sioDisconnect)def sioDisconnect(*args): log('socketio连接断开：', args) def sioConnect(*args): log

import cv2import csvimport numpy as npimg = cv2.imread('1.png',1)w,h,c = img.shapeimg2 = np.zeros((w,h,c), np.uint8)img3 = np.zeros((w,h,c), np.uint8)img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, dst = cv2.threshold(img_gray, 200, 255, c

使用opencv和dlib进行人脸三角刨分什么是Delaunay三角剖分？什么是Voronoi图？python 代码C++ 代码什么是Delaunay三角剖分？图：Delaunay三角剖分偏爱小角度给定平面中的一组点，三角剖分指的是将平面细分为三角形，这些点为顶点。在图1中，我们在左侧图像上看到了一组地标，在中间图像上看到了三角剖分。一组点可以有许多可能的三角剖分，但是Delaunay三角剖分之所以突出是因为它具有一些不错的特性。在Delaunay三角剖分中，选择三角形时应确保没有点位于任何三角形的

1.设置包含路径2.设置lib路径3.设置lib名称4.运行代码#include <dlib/opencv.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h> #include <dlib/image_processing/render_face_detections.h> #include <dli

修改为自己的xml和img目录，给定新的生成目录直接运行，旋转和转置增强# -*- coding:utf8 -*-from PIL import Image #python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。import numpy as np# Element类型是一种灵活的容器对象，用于在内存中存储结构化数据。import xml.etree.ElementTree as ET #import osimport shutil#该函数返回文件名字def standardize

voc xml文件转coco json文件格式XML文件内容长什么样COCO的数据格式长什么样XML如何转化成COCO格式XML文件内容长什么样<annotation> <folder>文件夹目录</folder> <filename>图片名.jpg</filename> <path>path_to\at002eg001.jpg</path> <source>

# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------# 下面函数用于得到中心点和线的关系 --- 类似于碰撞检测# 返回 True 或者 False# -----------------------------------------------------------------------------------

图像内像素坐标系假设画面上点A1(x1,y1)移动到点A2(x2,y2)，且方向关系如下x 为 x1到x2的距离，y 为y1到y2的距离则存在关系：西北： y1>y2 ,x1>x2,x=y东北：y1>y2,x1<x2,x=y西南：y1<y2,x1>x2,x=y东南：y1<y2,x1<x2,x=y北：y1>y2,x1=x2y1>y2,x1>x2,y>xy1>y2,x1<x2,y>x西：x1&

python，opencv 仿射变换效果代码效果代码# coding=utf-8import numpy as npimport argparseimport cv2def order_points(pts): # 初始化坐标点 rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32") # 获取左上角和右下角坐标点 s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[n

结构data +Annotations +images +ImageSets ++Main +labels修改data下面的yaml文件修改model下面的对应的模型文件运行maketxt.pyimport os import random val_percent = 0.1 #验证集(实际为 0.9*0.1)train_percent = 0.9 #训练集 测试集为1-0.9xmlfilepath = 'Annotations' txtsav