qq_40985985的博客

这篇博客将介绍如何使用YOLOv8模型进行对象检测与追踪。YOLOv8是最先进的计算机视觉模型，在准确性和速度方面均有显著提升。文章详细解析了YOLOv8的创新架构，包括马赛克数据增强、无锚检测、C2f模块等关键技术。通过Python和Ultralytics API，演示了如何加载预训练模型、处理视频流、实现实时对象追踪，并提供了完整的项目结构示例。文中还展示了YOLOv8在COCO数据集上的性能指标，证明其适用于监控、计数等实际应用场景。

这篇文章记录了作者完成首次半程马拉松的兴奋体验。从突发奇想到最终完成21.0975公里的心路历程，详细描述了跑步过程中的心理变化、体力调整和周围环境。文章还分享了作者运用编程技术（Python+OpenCV）对运动数据进行的创意处理，包括图片识别分析、蒙太奇效果制作、颜色聚类分析等8种技术应用，展现了跑步与编程结合带来的乐趣。最后表达了通过跑步获得的成长感悟——变得更自律、自信，并保持对生活的期待。全文充满对跑步的热爱和对技术探索的热情。

本文介绍了使用Python、OpenCV和K-Means聚类算法提取图像主要颜色的方法。通过设置不同聚类数（3-9种），可以自动生成对应的颜色分布直方图。代码实现包含图像加载、RGB转换、K-Means聚类、直方图计算和可视化展示四个主要步骤，最终输出不同聚类数下的颜色分布对比图。实验结果展示了同一张图片在不同聚类数下提取的主要颜色分布情况。该技术可用于图像分析、设计配色等场景，完整代码已公开在优快云博客。

本文介绍了使用Python和OpenCV计算图像彩色度的方法。通过分离RGB通道并计算红绿/黄蓝对手颜色空间的标准差和均值，得到一个彩色度度量值。代码实现了对输入图片文件夹的批量处理，计算每张图片的彩色度分数，并分别展示最鲜艳和最灰暗的25张图片的对比效果。该方法可用于快速评估图像色彩丰富程度，效果图展示了处理后的蒙太奇展示效果。源码链接提供了完整实现细节。

这篇博客介绍了一个使用Python和OpenCV构建蒙太奇拼图效果的代码实现。程序可以从指定文件夹加载图片，随机选取指定数量的图片（可配置），生成N×M（如3×3九宫格）的拼图效果。当图片数量不足时，会自动用空白图片填充。文中展示了不同参数配置下的效果示例（5×3、3×3、2×2等），并提供了完整的代码实现。核心函数build_montages()负责将图片列表转换为Numpy数组格式的蒙太奇图像，支持多组输出。该工具适合用于创建图片墙、朋友圈九宫格等效果展示。

摘要：遇到cv2.imread读取图片失败的问题，排查了相对路径、绝对路径格式等问题后，最终发现是中文文件夹名称导致的。经验教训：不要使用中文命名文件夹，重要的事情说三遍。（50字）

本文介绍了一个基于Python的自动化运动数据识别分析系统。该系统利用OpenCV和Tesseract-OCR技术，可自动处理运动图片数据，并可视化展示关键指标。主要功能包括： 自动读取并拼接多张运动图片（支持自定义行列布局） 使用OCR技术识别图片中的运动数据（包括时间、距离、配速等） 在原图上标注识别结果并重新拼接展示 通过Matplotlib绘制配速折线图和散点图，直观展示运动表现 系统虽然存在少量识别误差（如部分配速数据），但整体实现了运动数据的自动化采集和分析。未来可优化OCR识别精度，扩展更多运

Python是一种简洁、可读、可扩展的语言，以其丰富的第三方库而闻名。有很多有趣、好玩、强大的库。

历史关于图的博客：1. 使用Python，networkx对卡勒德胡赛尼三部曲之《群山回唱》人物关系图谱绘制2. 使用Python，networkx绘制有向层级结构图3. 使用Python，maplotlib绘制树型有向层级结构图

这篇博客将引导如何使用Python 及 TripoSR（一种最先进的快速前馈 3D 重建模型 fast feed-forward 3D reconstruction）从单个图像创建 高质量的3D 对象的过程。将介绍从设置环境到生成最终 3D 模型和渲染结果视频的所有内容。包括如何使用 TripoSR 从单个图像创建 3D 对象的步骤。首先设置环境并导入必要的库。然后上传并准备输入图像，初始化 TripoSR 模型，并处理图像以删除其背景。使用这些代码渲染 3D 模型的多个视图并导出 3D 网格。

Python中如果是 I/O密集型的操作，用多线程（协程Asyncio、线程Threading），如果I/O操作很慢，需要很多任务/线程协同操作，用Asyncio，如果需要有限数量的任务/线程，那么使用多线程。如果是CPU密集型操作，用多进程（multeprocessing）。一、GILGIL（Global Interpreter Lock，即全局解释器锁），Python实质上并不存在真正的多线程，只有一个主线程在调度，由于GIL采用轮流运行线程的机制，GIL需要在线程之间不断轮流进行切换，线程如果较

本地备忘录写了些旅游攻略，想做个纪念，导出为长图片ok，导出为HTML，也可以。但是导出图片是base64格式的，所以导致特别大，7M-50M不等；没法直接把html导入到优快云，或者其他旅游帖子平台。只支持导入MD格式的。有俩个办法，在重写一遍攻略…，那也太浪费时间和痛苦了。so 研究下，备忘录导出的HTML文档转换MarkDown。

使用进程池/线程池 加速 Python数据处理

main称呼为name-main 习语。它检查文件是否直接作为脚本运行或作为模块导入，并且它允许您在一种条件下运行某些代码，而不是在另一种条件下运行。它使用常规的 if 语句，并利用 Python 的全局__name__变量来存储模块的名称，如果它位于顶级代码环境中，则该变量将为__main__。它不是像其他语言中的 main() 函数那样的官方入口点。它通常用于为模块创建命令行入口点，如果您出于其他原因使用它，请首先考虑其他替代方案，特别是当程序更大或更复杂时。main。

这篇博客介绍了推荐系统的基本原理。推荐系统通过基于用户的兴趣和偏好对用户的项目（例如电影）进行排名来提供个性化。给定一个项目，推荐引擎衡量该项目对用户的有用性或效用。推荐系统的核心挑战是开发效用函数，因为它并不是为用户和项目的所有组合定义的。**根据效用函数的性质，推荐系统可以分为三种类型：- 基于内容的- 协作的- 混合的 基于内容的推荐系统试图推荐与用户已经喜欢或评价的项目相似的项目。另一方面，协作系统建议与给定用户具有相似兴趣的其他用户评价或喜欢的项目。

这篇博客将介绍Python基础知识，包括：- Python变量的工作原理- Python条件语句的工作原理- Python循环（while&for）的工作原理- 如何使用列表：集合|数组- 字典键值集合- 迭代数据结构- 对象和类- 数据作为对象的属性- 方法作为对象的行为- 使用Python getters和setters & 属性装饰器- 封装：隐藏信息- 继承：行为和特征

这篇博客将介绍如何使用Python绘制粽子消消乐，素描图（优化版，正常/漫画/写实风格），词云图，字符画图及提取轮廓。

人工智能 (AI) 最近已经能够做很多事情，这个领域正在快速发展。它能够检测图像和视频中的对象、检测动作、总结文章、撰写文章以及最近生成图像和视频。我们将使用 GAN 的魔力，使用名为 VToonify 的模型（它也可以将视频卡通化）。注意：即使你不了解 GAN 或者是 Python 的初学者，你仍然可以很容易地玩代码。它可以将您的图像转换为迪士尼公主或王子吗？这里有一个人工智能模型来卡通化你的图像。但它能实现你在迪士尼电影中的梦想吗？

这篇博客将介绍如何使用Python绘制6.1儿童节消消乐，素描图，词云图，字符画图，提取轮廓图及蒙太奇效果图。

这篇博客将介绍计算机图像学的基础主题，包括：1. 前向成像模型（拍照）2. 世界到相机（3D到3D）转换3. 相机到图像（3D到2D）转换4. 所需的数据集，涵盖了所有先决条件。

“作为一名计算机视觉研究人员和开发人员是什么感觉？你每天都在做什么？”“你已经写了一本计算机视觉书和一门课程。现在你开始写一本关于深度学习的新书？你是如何完成这一切的？你的秘密是什么？”萨安维的建议是我个人最喜欢的建议之一：“阿德里安，你应该写下一本关于生产力的书。”我如何度过我的一天。平衡我作为计算机视觉研究人员/开发人员的角色与PyImageSearch上的作者的角色是什么感觉。我花了多年时间完善这些习惯和做法来帮助我完成任务。

这篇博客将介绍如何使用TensorFlow 2 / Keras中实现深度卷积GAN（DCGAN）来生成类似时尚MNIST的灰度图像。将介绍DCGAN架构指南，如何训练稳定的DCGAN。在TensorFlow 2/Keras中使用灰度时尚MNIST图像完成DCGAN代码实现。使用了Keras Model子类化来定制train_step，然后调用Keras Model.fit（）进行训练。

1. 原理1. GANs如何工作2. GAN架构3. 培训GAN4. 艺术家与评论家5. 评估指标6. GAN变体7. GAN应用8. 图像合成（Image synthesis）9. 图像到图像的转换（Image-to-image translation）10. 文本到图像（Text-to-Image）11. 超越图像12. 其他GAN应用参考这篇博客将介绍生成对抗性网络（GAN）、各种GAN变体以及解决现实世界问题的有趣的应用程序。

emoji是日本在无线通信中所使用的视觉情感符号，绘指图画，文字指的则是字符，可用来代表多种表情，如笑脸表示笑、蛋糕表示食物等。在中国大陆，emoji通常叫做“小黄脸”，或者直称emoji。

【代码】Python使用newspaper3k对文章进行标题图片关键词文本等提取。

这篇博客将介绍Python 编程的 10 个编码约定，可以帮助编写更好、更易于维护的代码。

虽然字典通常用于计算频率、映射值或组织数据等任务，但在 Python 中有许多意想不到的创造性方法来使用字典。这篇博客将探索之前可能没有考虑过的 Python 字典的 10 种意想不到的用途，释放 Python 多功能数据结构的全部潜力。

Tiler 是一种使用各种其他较小图像（平铺）创建图像的工具。它不同于其他马赛克工具，因为它可以适应多种形状和尺寸的瓷砖（即不限于正方形）。图像可以由圆圈、线条、波浪、十字绣、乐高积木、我的世界积木、回形针、字母…可以看到越小纹理越细致，细节越多；

Python使用AI animegan2-pytorch制作属于你的漫画头像

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Python 是一种功能强大的编程语言，它提供了范围广泛的内置函数和模块，使编码更容易、更高效。；这篇博客将介绍itertools.groupby()、functools.partial()、operator.attrgetter() 和 operator.itemgetter()，并通过实际示例介绍如何使用这些功能解决现实世界问题。这些函数非常强大和有用，可以大大提高你的编码能力，以及让代码更高效、可读、可重用。

Python 是一种通用且广泛使用的编程语言，提供一系列内置函数和库来帮助完成各种任务。这篇博客将介绍一些Python中可以简化代码并提高效率的高级函数。包括map()、reduce()、filter()、zip()和 enumerate()函数，这些函数可以帮助编写更高效、更简洁的代码。

端到端聊天机器人是指可以在不需要人工帮助的情况下从头到尾处理完整对话的聊天机器人。要创建端到端聊天机器人，需要编写一个计算机程序，该程序可以理解用户请求，生成适当的响应，并在必要时采取行动。这包括收集数据，选择编程语言和NLP工具，训练聊天机器人，以及在将其提供给用户之前对其进行测试和完善。部署后，用户可以通过向聊天机器人发送多个请求来与聊天机器人进行交互，聊天机器人可以自行处理整个对话。

这篇博客将介绍如何使用Python进行机器学习的文本情感分类（Text Emotions Classification）。可以看到 对文本“She didn’t come today because she lost her dog yestertay! 标记为 sadness 是正确的。

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Python 中最流行的图表绘制库是 matplotlib，很棒的替代品 pyqtgraph。相反，它提供了不同的功能选择，尤其适用于实时和交互式可视化。云基础架构和软件即服务应用程序的急剧崛起促成了应用程序将经常在不同的时间运行 - 区域（例如，在服务器上）与开发人员所在的位置不同，并且与用户所在的位置不同。Watchdog 是一个高质量的跨平台库，用于接收文件系统中更改的通知。awesom-python 不是一个库，而是一个 庞大的、精心策划的高质量 Python 库列表，涵盖大量域。

【代码】Python将pdf转图片，下载照片/视频，编写Gui界面。

Python 是一种通用的编程语言，它提供了丰富的库来帮助利用数据的力量以获得有价值的见解。Python 的简单性、可读性和广泛的库生态系统使其成为希望深入研究高级分析的营销人员的理想选择。

9个code技巧证明你是专业的Python程序员。

一行代码，顾名思义，就是只占一行的代码。一行代码以简洁、紧凑的方式解决指定的问题。这不是一种鲜为人知的做法，也不是只有最聪明的人才能理解的做法。几乎每种语言都有单行代码，这是一种非常普遍的做法。甚至有一种编程亚文化非常喜欢为给定问题编写最短的代码。