摄像头原始数据读取——opencv(cv::VideoCapture)

摄像头原始数据读取——opencv(cv::VideoCapture) 测试代码test.cpp #include <iostream> #include <string>

OpenCV从入门到精通实战(五)——dnn加载深度学习模型

从指定路径读取图像文件、利用OpenCV进行图像处理，以及使用Caffe框架进行深度学习预测的过程。 下面是程序的主要步骤和对应的实现代码总结： 1. 导入必要的工具包和模型 程序开始先导入需要的

Opencv+ROS实现颜色识别应用

目录 一、工具 二、原理 概念 本质 三、实践  添加发布话题 主要代码 四、成果 五、总结 一、工具 opencv+ros ubuntu18.04 摄像头 二

23.100ASK_T113-PRO 移植opencv

1.交叉工具链 我使用的是 buildroot 的工具链,这个简单就可以得到.就是编译一遍系统. 路径: /home/book/buildroot-100ask_t113-pro/buildro

Arduino键盘

/* Newtle Kim Keyboard Project #3 Macro Keyboard for MAC Reads an digital input on pin 4 f

OpenCV从入门到精通实战(八)——基于dlib的人脸关键点定位

本文使用Python库dlib和OpenCV来实现面部特征点的检测和标注。 下面是代码的主要步骤和相关的代码片段： 步骤一：导入必要的库和设置参数 首先，代码导入了必要的Python库，并通过a

Django 路由层

1. 路由基础概念 URLconf (URL 配置)：Django 的路由系统是基于 urls.py 文件定义的。路径匹配：通过模式匹配 URL，并将请求传递给对应的视图处理函数。命名路由：每个路由

图像分割——区域增长

一 区域增长 图像灰度阈值分割技术都没有考虑到图像像素空间的连通性。区域增长法则正好相反,顾及像素的连接性. 方法：1）选择一个或一组种子； 2）选择特征及相似性判决准则； 3）从该种子开始向外生长

【C++】list模拟实现（完结）

1.普通迭代器（补充） 1.1 后置++和后置-- 我们迭代器里面实现了前置++和前置--，还需要实现后置++和后置--。  在list.h文件的list_iterator类里面实现。 //后

在Hadoop上实现分布式深度学习

在Hadoop上实现分布式深度学习 引言 随着大数据和深度学习的快速发展，分布式深度学习已成为当前研究和应用领域的热点。Hadoop作为一个广泛使用的分布式计算框架，在存储和处理大规模数据集方面表

Git中HEAD、工作树和索引的区别

在Git版本控制系统中，HEAD、工作树（Working Tree）和索引（Index）是三个非常重要的概念，它们分别代表了不同的状态或区域，下面我将对这三个概念进行详细的解释。 HEAD 定义：

SpringMVC 执行流程详解

目录 前言1. SpringMVC 的核心组件概述1.1 DispatcherServlet1.2 HandlerMapping1.3 HandlerAdapter1.4 拦截器（HandlerI

Faster R-CNN （目标检测）

Faster R-CNN (Faster Region-based Convolutional Neural Networks) Faster R-CNN 是一种高效的目标检测模型，它是在 R-CN

vue3 element plus 把表格数据导出到excel

背景：需要把表格数据导出到excel 步骤： 1.安装 npm install --save xlsx file-saver 2.在导出的页面 import FileSaver from &

SVL-Adapter: Self-Supervised Adapter for Vision-Language Pretrained Models

当前的问题 CLIP和CLIP-Adapter等方法的一个主要局限性是，它们没有对视觉编码器所编码的底层表示进行显著的修改。原因很简单：微调大型模型需要大量的监督，这在低监督学习设置中是很难获得的。