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C#接收C++的vector类型
C#是无法直接接收C++的vector的，需要在C++中将vector转换成对应类型的指针数组，再将指针数组传递到C#中
vector传参给数组
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#接受c++动态数组指针
c#定义数组或向量传递指针参数，c++算法向数组指针输出参数数据
动态链接库C++的Mat转入C#
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多项式拟合的曲线显示
使用 OpenCV 库来绘制多项式拟合的曲线。该示例将生成一些数据点，并使用三次多项式进行拟合，最后将原始数据点和拟合曲线绘制到图像中。
yolov8-pose 显示数据集标注结果
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MASM32编程完善SysInfo遇到奇怪故障，真切感受全局变量和局部变量之别……
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()。
ByteTrack算法原理解析
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基于PIL实现亮度、噪声、随机黑块数据增强
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深度学习——基于dlib检测判断是否眨眼与打哈欠
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OpenCV从入门到精通实战(三)——全景图像拼接
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（九）——特征匹配
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（五）——图像数据操作
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基于PyTorch神经网络进行温度预测——基于jupyter实现
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OpenCV基本图像处理操作（三）——图像轮廓
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机器学习方法在测井解释上的应用-以岩性分类为例
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。
OpenCV基本图像处理操作（四）——傅立叶变换
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OpenCV基本图像处理操作（一）——图像基本操作与形态学操作
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基于Pytorch实现图像分类——基于jupyter
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OpenCV基本图像处理操作（八）——光流估计
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。
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规定1和A对应、2和B对应、3和C对应...26和Z对应，那么一个数字字符串比如"111”就可以转化为:"AAA"、"KA"和"AK"。给定一个只有数字字符组成的字符串str，请问有多少种转化结果？
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