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hotzhml
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计算机视觉(2):人脸识别
摘要: 计算机视觉(2):人脸识别 人脸识别: 包含人脸检测与属性分析、人脸对比、人脸搜索、活体检测等能力。灵活应用于金融、泛安防、零售等行业场景,满足身份核验、人脸考勤、闸机通行等业务需求 基础篇: 使用Haar导入haarcascade_frontalface_default.xml识别人脸: def
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posted @ 2020-03-23 09:15 hotzhml
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2025年3月3日
halcom-极限坐标转换
摘要: * 检测瓶口缺陷 * * * tuning parameters SmoothX := 501 ThresholdOffset := 25 MinDefectSize := 50 * * initialization PolarResolution := 640 RingSize := 70 *获取
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posted @ 2025-03-03 21:53 hotzhml
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2024年6月20日
HSV颜色分量范围
摘要: HSV颜色分量范围 一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出)。 H: 0— 180 S: 0— 255 V: 0— 255
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posted @ 2024-06-20 17:25 hotzhml
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2024年4月10日
opencv-python,平滑滤波
摘要: 机器学习进阶-阈值与平滑-图像平滑操作(去噪操作) cv2.blur(均值滤波) 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 blur = cv2.blur(img,(5,5)) cv2.boxfilter(方框滤波) 参数说明当normalize=True时,与均值
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posted @ 2024-04-10 10:12 hotzhml
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2023年12月14日
ubunt 安装汉语拼音-IBUS
摘要: 输入法 IBus拼音:sudo apt-get install ibus-pinyin IBUS五笔:sudo apt-get install ibus-table-wubi 谷歌拼音输入法:sudo apt-get install ibus-googlepinyin Sun拼音输入法:sudo a
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posted @ 2023-12-14 09:09 hotzhml
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2023年11月22日
python打包工具pyinstaller,参数说明文档
摘要: root@ubuntu:/# pyinstaller --help 用法: pyinstaller [-h] [-v] [-D] [-F] [--specpath DIR] [-n NAME] [--add-data <SRC;DEST or SRC:DEST>] [--add-binary <SR
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posted @ 2023-11-22 10:07 hotzhml
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2023年11月7日
YOLOv8运行参数解读
摘要: 从YAML中构建一个新模型,并从头开始训练 yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640# 从预先训练的*.pt模型开始训练 yolo detect train data=coco128.yam
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posted @ 2023-11-07 09:50 hotzhml
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2023年10月30日
pycharm文件中配置.gitignore后没有起作用
摘要: 原因:这是因为pycharm会自动运行git add .的功能,所以.gitignore修改后,需要手动清空cached的内容,然后再add一次,这时gitignore会起作用。 解决办法: 在pycharm命令里输入: git rm -r --cached . #也可以指定文件清理缓存 git a
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posted @ 2023-10-30 15:17 hotzhml
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2023年9月22日
Python,OpenCV的图像直角坐标系转极坐标系的函数
摘要: Hough圆检测获取瓶口位置和大小 '''hough圆变换''' cimg = cv2.cvtColor(bottle,cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 转换成彩色图 circles = cv2.HoughCircles(median,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,100, p
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posted @ 2023-09-22 14:24 hotzhml
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2023年9月21日
python,一个数组y1存放yolo的位置信息BBOX,一个y2数组存放识别的结果信息,根据y1数组按左上角的点坐标排序,y2对应跟着变化
摘要: import numpy as np # 示例数据 y1 = np.array([[50, 100, 200, 300], [10, 20, 30, 40], [60, 70, 80, 90]]) y2 = np.array(['cat', 'dog', 'bird']) # 按左上角点的坐标排序y
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posted @ 2023-09-21 15:25 hotzhml
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2023年8月26日
cv2.threshold阈值相关用法说明
摘要: ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src:输入图,只能输入单通道图像,通常来说为灰度图dst:输出图thresh:阈值maxval:当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值type:二值化操作的类型,就是
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posted @ 2023-08-26 15:33 hotzhml
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