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摘要： 简介：SGBM（Stereo Block Matching with Adaptive Pruning）是一种在OpenCV中用于立体视觉的深度匹配算法，旨在提高立体匹配的精度和效率。算法涵盖了从图像预处理到后处理的整个流程，并提供了动态参数调整以优化匹配质量。该算法特别适用于解决遮挡和反射等问题， 阅读全文

摘要： 增加L1范数约束得到稀疏的解以便于进行模型剪枝 https://zhuanlan.zhihu.com/p/343204033 阅读全文

摘要： 1.制作量化校准表 激活值量化 与权重量化不同，激活值是动态变化的（随输入数据不同而变化，例如同一张图像和不同图像经过同一层的激活值分布可能差异很大）。 因此，激活值量化需要先通过 “校准（Calibration）” 步骤，用有代表性的数据集（校准集）统计其分布范围，再基于该范围进行量化。 权重量化 阅读全文

摘要： mingw-w64的安装 MinGW全称是Minimalist GNU on Windows，也就是将Linux/Unix环境下赫赫有名的GCC编译器以及其相关的编译调试组件移植到了Windows上。 网页地址 https://www.mingw-w64.org/ github地址 https:// 阅读全文

摘要： https://hub.docker.com/r/mapler/caffe-py3/ docker pull mapler/caffe-py3 docker run -it mapler/caffe-py3 bash 阅读全文

摘要： 点击查看代码 import json import os import base64 import numpy as np import cv2 from math import cos, sin, radians import argparse def rotate_point_opencv_st 阅读全文

摘要： 1.首先找白色的区域作为ROI区域 2.在ROI区域找最长的横线 需要用到paddleocr第三方库 点击查看代码 using System; using OpenCvSharp; using System.Linq; using OpenCvSharp.Extensions; using Micr 阅读全文

摘要： unet自带的json_to_dataset.py有点问题。用这个转比较好 点击查看代码 import random import cv2 as cv import json import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from s 阅读全文

摘要： 1.图片转base64 点击查看代码 import os import shutil import base64 def traverse_folder(path): for root,dirs,files in os.walk(path): for file in files: if file.s 阅读全文

摘要： cellpose格式标注数据转labelme格式标注数据 点击查看代码 import numpy as np import json import os from skimage.measure import label, regionprops import cv2 import glob fol 阅读全文