Visual stdio配置opencv
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机器学习应用基于Python实现的监控视频行人轨迹搜索项目+使用说明(毕业设计源码).zip
<项目介绍> 机器学习应用基于Python实现的监控视频行人轨迹搜索项目+使用说明(毕业设计源码).zip 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到94.5分,放心下载使用! 该资源适合计算机相关专业(如人工智能、通信工程、自动化、软件工程等)的在校学生、老师或者企业员工下载,适合小白学习或者实际项目借鉴参考! 当然也可作为毕业设计、课程设计、课程作业、项目初期立项演示等。如果基础还行,可以在此代码基础之上做改动以实现更多功能。 基于Python的机器学习应用,针对监控视频完成行人轨迹搜索。通过一张目标图像,能自动从大量视频中搜索出包含目标的视频片段,并标记目标。此项目为本人本科毕业设计项目。 运行环境 ``` Python 3.6.2 TensorFlow-GPU 1.6.0 opencv-python numpy 1.18.1 keras 2.2.0 scikit-learn pillow ``` 适用平台 笔者在Windows 10上基于Visual Stdio Code开发,但并不代表此项目存在平台限制 项目算法简述 预处理过程(edg_code),图见edg_algorithm_structure.png ``` 1. 基于三帧差分法,结合阈值法,对数据量庞大的监控视频文件进行预处理,去除其中的无意义部分(无行人出现),分割视频得到大量的视频片段。 2. 对每个视频片段基于YOLO算法,进行行人识别 [此处算法以及模型来源详见引用] 3. 结合YOLO和Deep Sort进行行人轨迹追踪 [此处算法以及模型来源详见引用] 4. 基于Caffe算法对行人人脸进行识别并评分,缓存评分较高的人脸(存在最大数量限制) 5. 基于EigenFace/LBPHFace, 对前面缓存的人脸建立模型文件 6. 将行人轨迹缓存结果与人脸模型文件关联,即预处理结果 ``` 搜索过程(client),图见client_algorithm_structure.png ``` 1. 对输入图片基于caffe算法截取人脸部分 2. 基于EigenFace/LBPHFace, 将目标人脸与预处理得到的人脸模型比对,得到置信度 3. 通过对置信度排序,并截取适当比例的结果,作为搜索结果输出 ``` 运行说明 code for edg(执行过程耗时) 下面的main.py统一指代为 search_from_videos/edg_code/main.py ``` # 将待处理的单个/多个视频文件(支持mp4)放入main.py中row_path指定的目录中 python main.py # 根据环境自动修正设置 # 程序将自动在main.py中video_path和save_path指定路径生成处理参数 ``` code for client(运行过程快速) 下面的main.py统一指代为 search_from_videos/client/main.py ``` # 在main.py中image_path指定待搜索的目标人物的照片 # main.py中的pre_dict和result_dict指向为edg_code生成的对应目录video_path和save_path python main.py # 根据环境自动修正设置 # 程序会自动在main.py中search_result_path指定路径生成搜索结果
【Python编程】Matplotlib可视化图表定制与高级技巧
内容概要:本文全面梳理Matplotlib的图表绘制体系,重点对比pyplot接口与面向对象(OO)接口的适用场景、Figure/Axes/Axis三层对象模型的职责划分。文章从后端(backend)渲染机制出发,详解线条样式(linestyle/marker/color)的组合配置、坐标轴刻度(locator/formatter)的自定义规则、以及双轴(twinx)与多子图(subplots/subplot_mosaic)的布局控制。通过代码示例展示3D曲面图(mplot3d)、热力图(imshow/pcolormesh)、动画(FuncAnimation)的创建流程,同时介绍样式表(style sheet)的全局主题配置、LaTeX数学公式渲染、以及矢量图(SVG/PDF)与位图(PNG)的输出选择,最后给出在科学论文、商业报表、数据大屏等场景下的图表设计原则与可访问性建议。 gzhfwt.cn ttkq.mo.cn ttkq.hk.cn tiantiankanqiu.com.cn scykjd.com
【Python编程】Python API开发之RESTful与GraphQL设计
内容概要:本文深入对比RESTful与GraphQL两种API设计范式在Python中的实现,重点分析资源导向与查询导向在数据获取效率、版本控制、缓存策略上的差异。文章从HTTP方法语义(GET/POST/PUT/PATCH/DELETE)出发,详解Flask-RESTful的资源类路由映射、Marshmallow的序列化/反序列化校验、以及HATEOAS超媒体驱动的API发现机制。通过代码示例展示Graphene的Schema定义、Resolver解析函数的N+1查询问题与DataLoader批处理优化、以及GraphQL的订阅(Subscription)实时推送实现,同时介绍FastAPI的自动OpenAPI文档生成、Pydantic模型的请求体验证与响应序列化、以及REST API的版本控制策略(URL路径/请求头/内容协商),最后给出在微服务网关、移动应用后端、数据聚合层等场景下的API设计原则与性能优化建议。 m.sanqiaokeji.com nbazxzb.org www.nbazhibogaoqingzaixianguankan.com www.lqzbmf.org nbazblq.org
【Python编程】Python包发布与PyPI生态贡献指南
内容概要:本文系统讲解Python包从开发到发布的完整流程,重点对比setuptools、flit、hatch、poetry在构建后端、元数据管理、发布自动化上的差异。文章从PEP 517/PEP 660构建系统规范出发,详解pyproject.toml的标准配置(project.dependencies/optional-dependencies)、版本号管理(semantic versioning)的兼容性语义、以及twine的安全上传机制(API token替代密码)。通过代码示例展示README.rst与README.md的PyPI渲染差异、LICENSE文件的SPDX标识、以及CHANGELOG的Keep a Changelog格式规范,同时介绍GitHub Actions的自动化发布工作流、TestPyPI的预发布验证、以及wheel与sdist的分发包格式选择,最后给出在开源贡献、内部私有仓库、企业级依赖治理等场景下的包管理策略与社区协作规范。 api.ttkqol.cn api.ttkqgw.cn 4g.ttkqw.cn 4g.ttkq.pro 4g.ttkqw.com
【Python编程】Python事件驱动编程与观察者模式实现
内容概要:本文系统讲解Python事件驱动架构的设计与实现,重点对比回调函数、发布订阅(Pub/Sub)、信号量(Signal)三种事件通知机制在解耦程度与复杂度上的权衡。文章从观察者模式(Observer Pattern)出发,详解弱引用(weakref)在观察者注册中避免内存泄漏的技巧、事件总线(Event Bus)的同步与异步分发策略、以及Blinker库的命名信号与匿名信号差异。通过代码示例展示Django信号的请求/响应钩子(pre_save/post_delete)、Flask的before_request/after_request扩展点、以及自定义事件框架的优先级队列与取消订阅机制,同时介绍asyncio的事件循环与回调调度、RxPY的响应式流(Observable/Observer)组合操作、以及Celery任务完成信号的事件驱动触发,最后给出在插件系统、工作流引擎、实时通知等场景下的事件架构设计与性能考量。 www.ttkq.com.cn www.ttkq-163.com www.ttkq-qq.cn www.ttkq-24.com www.ttkq-24.cn
jpeg.rar_c++ 读取jpg_jpeg res_visual c_读取jpg
读取jpg bmp等图像包含完整源代码
c++编写函数实现图片缩小放大
在vc6.0中利用opencv显示图片,但自己写的函数来实现图像的放大和缩小
Visual Studio 2010配置 OpenCV2.4.10 文档
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很好很强大,请支持支持,多多关照,谢谢大家
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用C++的编程语言在VS环境下进行编程。是一个简单的例子说明JEPG的大概编码方式。
Visual_Studio_2010_+Opencv2.3.1下的配置关键步骤
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Windows版本caffe,编译所需三方库,项目工程,生成静态库和动态库,安装运行说明文档,分类任务示例demo。
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中值滤波的源代码程序及库文件和相关要处理的图片
C++数字华容道游戏完整操作视频
使用c++完成了数字华容道游戏,在 Visual Stdio2019 和 Visual Stdio2022 基础上开发,除了常用 c++函数库之外,只使用了 EasyX Graphics Library 库中 graphics.h 和 OpenCV 库。 分别有3×3和5×5两种大小,每种有三张不同的地图,共有六张地图,其中每张地图都有最优解题路径作为提示(使用A*算法得到) 包含: 完整操作视频(2分14秒,视频中有文字说明) 完整实验报告(pdf共35页) 完整运行代码,以及文件配置说明(只要你配置好EasyX库和OpenCV库,根据实验报告中的“三、总体结构设计”部分中的“2.文件配置”部分做好,一定可以正确运行,如果你实在运行不下来也没有关系,可以用我的操作视频上交(bushi),不过还是相信大家可以成功运行的哈) 注意: 如果有同学认为本游戏太过简单,可以以此为基础增加地图大小,时间限制,积分机制,双人比拼等
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vs2008, 使用libjpeg从内存解压生成iplimage, 目前针对jpg,exif格式请自行跳过文件头0xFFE0 - 0xFFEF段内容
基于 C++ OpenCV视觉库实现的计算机视觉分析,得到手掌上五根手指的长度与宽度、手掌虎口的角度、手掌的宽度以及手腕的宽度 完成对手掌各个参数的精确测量课程设计(源码+报告)
【作品名称】:基于 C++ OpenCV视觉库实现的计算机视觉分析,得到手掌上五根手指的长度与宽度、手掌虎口的角度、手掌的宽度以及手腕的宽度。完成对手掌各个参数的精确测量 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】:通过摄像头获得完整的手掌图像,利用OpenCV视觉库进行计算机视觉分析,通过计算机视觉技术,对图像进行处理分析,利用滤波、边缘检测、角点检测、霍夫变换等方式,精确得到手掌上五根手指的长度与宽度、手掌虎口的角度、手掌的宽度以及手腕的宽度。完成对手掌各个参数的精确测量。 实验环境与工具 IDE:Visual Stdio OpenCV C++ ·特征过多:因为手掌纹路较多,因此难以对手掌整体轮廓进行非常精准的描绘。 ·误差难以消除:手掌长度通过参照物来确定,因为参照物会随着视觉变化而产生不可避免的形变,因此在长度单 【资源声明】:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码,自行调试代码并解决报错,能自行添加功能修改代码。
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