Movid 库分析

Movid是一款开源跨平台跟踪软件,采用高度模块化设计。其核心功能包括图像处理模块、数据流管理和多线程处理等。用户可通过网页界面创建可视化场景,进行如边缘检测等图像处理任务。

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Movid is the acronym for Modular Open Vision Interaction Daemon. It's a crossplatform and Open Source tracker, designed to be as modular as possible.

 

code download :http://github.com/tito/Movid

 

Movid思路分析

      Movid高度模块化,主要功能模块在tito-Movid-3d5b78b/src文件夹下面。模块moModule负责处理,模块间共享端口数据moDataStream。moModule体系通过moModule.h中的宏定义实现自动化绑定。

      模块间端口数据共享通过指针浅拷贝,共享内存, 因为movid只是可视化opencv,输入数据来源于camera或者video,对于二者opencv自动会管理每帧的管理,所以movid中moDataStream不需要管理端口数据的生命周期。

      moModule体系,包括在moDataStream中使用了多线程,偶对MT还只是理解皮毛,惭愧~

      moProperty中定义moModule的其他一些属性,比如canny算子需要的两个int型参数,定义如下:

 

 

      moPipeline里面管里创建整个可视化场景,特别是moPipeline::parse函数,通过解析字符串命令创建场景。

      Movid的界面在web上实现,movid.cpp中负责网络通信部分。

      最终用户在网页上,以连线的方式产生了一个场景图,从而生成一个模块间的调用序列,将这些字符串传给服务器,服务器端Movid解析产生结果,传给客户端,显示最终结果图片。所以这个角度说,Movid并不是所见即所得的编程,gui只是一种表示,跟gui层跟数据层是分离的。

      Movid的执行机制有点神奇,一直没有看到对所有模块进行拓扑排序的函数,难道通过MT就这可够了???研究ing~

      Movid演示例子,顺序创建结点,按照结点ID号遍历所有节点,调用poll / update函数。。。

demo screenshot:

### 使用 `nlpaug` 实现情感分析中的数据增强 为了提高自然语言处理模型的表现力,尤其是在情感分析任务中,可以通过多种方式对原始数据集进行增强。这不仅能够帮助缓解过拟合现象,还能使模型更好地应对不同场景下的文本输入。 #### 安装依赖包 首先需要安装必要的 Python 包,包括但不限于 `transformers`, `torch`, 和 `nlpaug`. 可以通过 pip 工具快速完成环境配置: ```bash pip install transformers torch nlpaug ``` #### 导入所需模块并加载预训练模型 接着导入所需的文件,并准备一个基于 BERT 或 RoBERTa 等架构的情感分类器作为基础框架: ```python import nlpaug.augmenter.word as naw from transformers import pipeline, AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english') model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english') classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer) ``` #### 实现具体的数据增强策略 针对不同的需求可以选择合适的方式来进行数据扩增。以下是几种常见的做法及其对应的代码片段: ##### 方法一:同义词替换 (Synonym Replacement) 这种方法会用词语典里的近义词去替代原文本里的一部分词汇,从而生成新的变体版本[^4]: ```python aug_syn = naw.SynonymAug(aug_src='wordnet', aug_p=0.3) text = "This movie is really good and I love it!" augmented_text = aug_syn.augment(text) print(f'Original Text: {text}') print(f'Augmented Text with Synonyms: {augmented_text}') ``` ##### 方法二:上下文感知嵌入向量置换(Contextual Word Embeddings Substitution) 此技术利用像 BERT 这样的深层双向 Transformer 编码器来捕捉更深层次的语言特征,在保持句意不变的情况下改变表达形式[^1]: ```python aug_ctx_emb = naw.ContextualWordEmbsAug(model_path='bert-base-uncased', action="substitute") text = "The plot was predictable but still enjoyable." augmented_text = aug_ctx_emb.augment(text) print(f'Original Text: {text}') print(f'Contextually Augmented Text: {augmented_text}') ``` ##### 方法三:随机句子级别变换(Random Sentence-Level Transformation) 通过对整个句子执行诸如颠倒顺序、截断长度或是完全移除某些部分的操作,使得最终得到的结果更加多样化: ```python aug_sent = naw.RandomSentAug(action="swap") # swap/crop/delete text = "It's an amazing film that everyone should watch at least once in their lifetime." augmented_text = aug_sent.augment(text) print(f'Original Text: {text}') print(f'Sentence Level Transformed Text: {augmented_text}') ``` 以上就是一些基本的例子展示如何借助于 `nlpaug` 为情感分析项目创建更具代表性的训练样本集合。当然实际应用场景可能会涉及到更多的细节调整以及参数优化工作。
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