【AIGC】深入探索AIGC技术在文本生成与音频生成领域的应用

探索AIGC技术在文本生成与音频生成领域的应用

OpenCV 4基础篇| OpenCV图像的拆分和合并

【代码】OpenCV 4基础篇| OpenCV图像的拆分和合并。

OpenCV实战——OpenCV.js介绍

OpenCV.js 是 OpenCV 函数的端口，将 C++ 代码编译为 JavaScript`。`OpenCV 使用 Emscripten 将 C++ 函数编译为 Asm.js 或 WebAssembly 目标，在本节中，我们将编写一个非常简单的应用，将图像加载到 HTML img 标签中，转换图像色彩空间并在 canvas 元素中绘制。

计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割

K-means聚类是一种无监督学习算法，用于将一组数据划分为K个不同的类别或簇。它基于数据点之间的相似性度量，将数据点分配到最接近的聚类中心。K-means算法的目标是最小化数据点与其所属聚类中心之间的平方距离和。

【OpenCV】 基础入门（二）图像基础概念 | 图像灰度化处理 | 图像二值化处理

其中，参数表示 src 输入图像，参数 dst 表示输出图像，参数 code 表示颜色空间转换的标识符，参数 dstCn 表示目标图像的通道数，若该参数值为 0，表示目标图像取源图像的通道数。其中，参数表示 src 输入图像，参数 dst 表示输出图像，参数 thresh表示阈值，参数 maxval像素最大值，参数 type 表示阈值处理的方式。图像每一个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵中，由于每一像素的颜色需由 R、G、B 三个分量来表示，M、N 分别表示图像的行列数，三个。

python爬取B站视频

【代码】python爬取B站视频。

计算机视觉基础（11）——语义分割和实例分割

在本文中，我们学习了语义分割和实例分割，需要清楚二者的区别，并掌握二者的算法流程，需要重点关注语义分割和实例分割的方法举例和评价指标。

【深度学习模型】扩散模型(Diffusion Model)基本原理及代码讲解

生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年（Sohl-Dickstein等人）提出，然而，直到2019年斯坦福大学（Song等人）、2020年Google Brain（Ho等人）才改进了这个方法，从此引发了生成式模型的新潮流。目前，包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2，海德堡大学的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen，都基于diffusion模型，并可以得到高质量的生成效果。本文以下讲解主要基于DDPM，并适当地增加一些目前有效的改进内容。

AI短视频矩阵运营软件|抖音视频矩阵控制工具

罐头鱼AI传单是一款专为短视频矩阵运营而设计的智能软件，旨在帮助用户高效管理和运营多个抖音账号，并提供一系列强大的功能来优化视频内容创作和发布流程。罐头鱼AI传单致力于为用户提供便捷高效的短视频矩阵运营服务，助力用户在短视频领域取得更好的成果和效益。【罐头鱼AI传单功能介绍】

STM32项目设计：基于stm32f1的智能门锁（附项目视频全套教程）

硬件选型：STM32F103C8T6、RFID读卡器、oled屏幕、按键模块、蓝牙通信模块、蜂鸣器、舵机;上位机：1.上位机可以对密码进行设置、重置。2.上位机可以接收密码输入错误的报警弹窗提示。3.添加或删除ic卡用户信息。IC卡模式：1.读取IC卡身份信息，若系统中有身份信息则开锁成功。2.IC身份错误，系统无身份识别信息，则蜂鸣器报警密码模式：1.输入密码，密码正确即开锁，oled屏显示开锁成功

基于yolov5的遥感图像目标检测（NWPU VHR-10）

最近在做毕设，感觉网上信息不是很全，把自己的训练过程写下来供做这个方向的友友学习。

彻底解决vue-video-player视频铺满div

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【Python实战】——Python+Opencv是实现车牌自动识别

该篇文章将以实战形式演示利用Python结合Opencv实现车牌识别，全程涉及图像预处理、车牌定位、车牌分割、通过模板匹配识别结果输出。该项目对于智能交通、车辆管理等领域具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，提高交通管理的效率和准确性。可用于车牌识别技术学习。

2024年第十四届 Mathorcup (B题）| 甲骨文智能识别 | 深度学习 计算机视觉 |数学建模完整代码+建模过程全解全析

当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。让我们来看看Mathorcup (B题）！CS团队倾注了大量时间和心血，深入挖掘解决方案。通过深度学习 计算机视觉等算法，设计了明晰的项目，团队努力体现在每个步骤，确保方案既创新又可行，为大家提供了全面而深入的洞见噢～第一个问题是：对于附件1（Pre_test文件夹）给定的三张甲骨文原始拓片图片，如何进行图像预处理，提取图像特征，建立甲骨

【OpenCV】 基础入门（一）初识 Mat 类 | 通过 Mat 类显示图像

在计算器内存中，数字图像是以矩阵的形式保存的，矩阵信息中包含了所有像素点的强度值，如何获取并储存这些像素值可根据实际场景应用来确定。在计算机处理中所有图像信息都将转化为数值信息矩阵。OpenCV作为计算机视觉处理库，其主要目的就是通过处理和操作这些矩阵信息来获得更加高级的信息。在处理图像中，我们通常使用OpenCV中最基础的库类Mat类来对图像进行操作。Mat类由矩阵头和指向存储所有像素值的矩阵的指针构成。Mat类表示一个n。

Ubuntu报错：make[2]: *** 没有规则可制作目标“/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_dnn.so.4.2.0”

解决Ubuntu报错：make[2]: *** 没有规则可制作目标“/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_dnn.so.4.2.0”，由“/home/cc/project/yolov8_ros121/devel/lib/yolov8_trt/detect” 需求。 停止。

Segment Anything（SAM）的demo的简单使用

cmd命令：注意notebooks/images/是指你的输入图片路径，output是指的输出mask的路径，后面的--device cpu如果加了，就会采用cpu跑，不然会默认GPU。进行安装即可，对了我是用的anconda环境，建议创建一个新的虚拟环境，避免干扰自己的其他配置，注意python版本一定要>=3.8。识别是最基础也是最重要的，那么分割在识别里面更是重中之重，所以这个大模型分割真的是：一个字“6”.我们都知道在CV领域比较重要的处理图像的几个方向有：识别，测量（标定），三维物体重建等。

【实战项目】网络编程：在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现

本文介绍了基于OpenCV和Socket的人脸识别系统的实现，运行在Linux环境下。通过网络编程技术，该系统实现了在客户端摄像头捕获的图像数据经过人脸识别处理后，通过Socket传输到服务器端进行识别，并返回结果给客户端。该系统结合了图像处理、网络通信和人脸识别等技术，具有实用性和可扩展性。

（CV学习）opencv官网文档学习

1.图像处理基本使用import cv2# 读取图像image = cv2.imread("images/1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print("image:",image)# 显示图像namedWindow = cv2.namedWindow("images/1.png")cv2.imshow("images/1.png", image)# 等待按键waitKey = cv2.waitKey(0) # 值为0、负数的时候，表示无限等待print(

扩散模型diffusion model用于图像恢复任务详细原理 (去雨，去雾等皆可)，附实现代码

扩散模型原理公式推导，以及如何将扩散模型应用于图像恢复任务，包括可运行实现代码