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在 C++ 中,将 std::vector 传递给一个接受数组的函数,可以通过几种方式实现。您可以选择将 std::vector 的内容传递到一个普通数组中,或者使用指针和大小作为参数进行处理。
c++ 函数形参
动态链接库C++的Mat转入C#
SysInfo主要是通过WMI来获取系统信息的,但是WMI获取的操作系统信息中没有Windows操作系统是32位还是64位的内容,所以需要另外想办法编程获取,比较常见的方法是调用Windows API函数GetNativeSystemInfo()或IsWow64Process()。
基于PIL实现亮度、噪声、随机黑块数据增强
深度学习——基于dlib检测判断是否眨眼与打哈欠
yolov8-pose 显示数据集标注结果
ByteTrack算法原理解析
OpenCV基本图像处理操作(一)——图像基本操作与形态学操作
定义 Stitcher 的类,用于实现两张图片的拼接。使用的技术是基于 SIFT 特征点检测与匹配,以及利用视角变换矩阵来对齐和拼接图像。
OpenCV基本图像处理操作(四)——傅立叶变换
基于PyTorch神经网络进行温度预测——基于jupyter实现
光流估计是一种用于检测图像序列中像素点运动的技术。它基于这样的假设:在连续的视频帧之间,一个物体的移动会导致像素强度的连续性变化。通过分析这些变化,光流方法可以估计每个像素点的运动速度和方向。
OpenCV基本图像处理操作(五)——图像数据操作
Brute-Force蛮力匹配是一种简单直接的模式识别方法,经常用于计算机视觉和数字图像处理领域中的特征匹配。该方法通过逐一比较目标图像中的所有特征点与源图像中的特征点来寻找最佳匹配。
OpenCV基本图像处理操作(三)——图像轮廓
基于Pytorch实现图像分类——基于jupyter
机器学习在测井解释上的应用越来越广泛,主要用于提高油气勘探和开发的效率和精度。通过使用机器学习算法,可以从测井数据中自动识别地质特征,预测岩石物理性质,以及优化油气储层的评估和管理。
本文将详细讲解YOLOv8 ONNX推理的Python代码,包含如何进行本地摄像头、图像和视频推理的实现。该代码使用了OpenCV、ONNX Runtime等库。
使用OpenCV库实现基于视频的对象追踪。通过以下步骤和Python代码,您将能够选择不同的追踪器,并对视频中的对象进行实时追踪。
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