人间别久不成悲

摘要： 首先，为什么使用opencv？答：方便对视频进行处理，各种深度学习网络就有了用物之地。 具体流程参考的FFmpeg/opencv + C++ 实现直播拉流和直播推流（对视频帧进行处理）_c++ ffmpeg拉流_酒神无忧的博客-CSDN博客，但是细节不同。 简述一下流程： 使用opencv从摄像头中 阅读全文

摘要： 两个方法：把构建方式改为Release； 或者在CMakeList.txt中把一下行给注释了。 解释一下： 这段代码的意思是：如果是MSVC工具链，且处在Debug模式下，把需要的库名加个后缀“d”。 阅读全文

摘要： 解决办法：除了需要Qt6Charts.dll外，还需要引入QtOpenGL.dll、QtOpenGLWidgets.dll。 最近在看H264编码相关的实现，一头雾水。顺便写了个二进制读取文件的小工具，方便分析码流。 地址：BinaryView: 使用二进制查看文件， (gitee.com) 贴一下 阅读全文

摘要： 先贴一下这三个库的版本：QT：6.2.4 fmpeg：5.1.3 SDL2 总体思路是参考的雷神的博客：最简单的基于FFMPEG+SDL的视频播放器 ver2 （采用SDL2.0）_flush decoder_雷霄骅的博客-CSDN博客 1 #include "videopanel.h" 2 #in 阅读全文

摘要： 最近在回顾C++，写了几个小玩意儿练习一下，该找工作了，十分焦虑。 好了，开始正文 首先如何画多角星？比如五角星，六角星等等？ 这里以五角星为例，r1需要被指定，r2可以通过正弦定理得到。然后通过每一步增加360/2n的角度，依次通过短半径和长半径循环计算每个顶点的坐标。如果需要绘制的图形堆成，那么 阅读全文

摘要： mosaic数据增强是一种在YOLOv4中首次引入的数据增强技术，它可以将4张训练图像以一定的比例合并成一张。这样可以让模型学习如何在比正常更小的尺度上识别物体，也可以在训练中显著减少对大批量大小的需求。 mosaic数据增强的优势主要有以下几点： 它可以丰富一张图像上的信息，让模型学习到更多的场景 阅读全文

摘要： 上图是voc语义分割的图片，下图是来自陈洪翰大佬文章中的索引表。 直接放代码： import os import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image # 建立索引 pixe 阅读全文

摘要： 最近发现一个很有意思的东西，在控制台绘制有光照且能转动的甜甜圈，放个原文的链接：https://www.a1k0n.net/2011/07/20/donut-math.html 具体的代码如下： #include <iostream> #include <vector> #include <Wind 阅读全文

摘要： 实在没找到一个符合自己用法的工具，自己写了一个。自取不谢。 x2coco: voc或自定义数据格式转换为coco格式 (gitee.com) 阅读全文

摘要： 最近参加飞浆的比赛，准备拿经典的mnist demo练下手，学一下飞浆的框架。由于下载数据集的时候默认保存路径为 ~/.cache/paddle/dataset/mnist，就想把数据集放在项目里。 1 train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(ima 阅读全文