opencv_traincascade正样本里识别图像有多个

### 处理 OpenCV 训练级联分类器时正样本图像中含多个目标的方法 对于含有多个目标的正样本图像,在使用 `opencv_traincascade` 进行训练之前,需要确保每个目标都被单独标记出来。这可以通过创建矢量文件来实现,该文件描述了每个感兴趣区域的位置和大小。 #### 创建向量文件 为了使训练过程更有效率并提高检测精度,建议采用以下方法: - 使用工具如 `opencv_annotation` 来标注每张图片中的所有对象实例,并保存为 XML 或 vec 文件格式。 ```bash opencv_annotation.exe -images=path_to_images/ \ -annotations=positives.txt \ -maxnum=<number_of_objects> ``` - 对于已经存在的带有多个物体的图像集合,可以编写脚本自动裁剪出单个物体作为新的正样本集,或者手动编辑现有的 `.vec` 文件以包含额外的对象框坐标[^2]。 #### 修改配置参数 在调用 `opencv_createsamples` 工具前,应调整其命令行选项以便正确处理多目标情况下的输入数据: ```bash opencv_createsamples.exe -info positives.vec \ -bg negatives.txt \ -num <total_number_of_samples> \ -w <width> \ -info` 参数指向由上述步骤产生的 .vec 文件;而 `-num` 则指定了要生成多少个带标签的小图样本来用于后续训练阶段。注意设置合适的宽度 (`-w`) 和高度 (`-h`) 值使得它们能够覆盖住大多数情况下待识别的目标尺寸范围[^3]。 通过这种方式预处理后的正样本将更加适合用来构建鲁棒性强且泛化性能良好的 Haar 特征或 LBP 特征集联分类模型。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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【重磅原创改进代码】基于ACPSO-EI-Kriging和考虑碳交易的多虚拟电厂多目标主从博弈研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于改进型自适应混沌粒子群优化算法(ACPSO)结合期望改进(EI)准则与克里金(Kriging)代理模型的多目标优化方法,用于研究考虑碳交易机制的多虚拟电厂主从博弈问题。该模型充分考虑了碳排放成本对能源调度的影响,构建了多虚拟电厂与上级电网之间的主从博弈架构,实现了经济性与低碳性的协同优化。通过ACPSO提高全局寻优能力,利用Kriging模型降低计算代价,引入EI准则平衡探索与开发,有效求解了高维、非线性、多目标的复杂优化问题。研究验证了所提方法在提升系统经济效益和减排效果方面的优越性,为虚拟电厂参与碳交易市场提供了理论支持与技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和博弈论基础,从事能源互联网、综合能源系统、虚拟电厂、碳交易等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 探索多虚拟电厂在碳交易机制下的优化调度策略;② 构建主从博弈模型以实现多主体间的利益协调;③ 利用ACPSO-EI-Kriging方法高效求解复杂的多目标优化问题;④ 提升综合能源系统的经济性与低碳化水平。; 阅读建议:此资源侧重于算法改进与模型构建,建议读者结合Python代码实现深入理解ACPSO、Kriging代

【重磅原创改进代码】基于自适应峰谷感知(APVP)多头注意力(MHA)多任务学习(MTL)的多变量多输出时间序列预测【电气综合能源】(Python代码实现)

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【重磅原创改进代码】基于自适应峰谷感知(APVP)多头注意力(MHA)多任务学习(MTL)的多变量多输出时间序列预测【电气综合能源】(Python代码实现)内容概要:本文介绍了一种原创改进的多变量多输出时间序列预测模型,该模型结合了自适应峰谷感知(APVP)、多头注意力机制(MHA)和多任务学习(MTL),专门应用于电气综合能源领域的预测问题。通过Python代码实现,该方法能够有效捕捉时间序列数据中的复杂动态特征,尤其针对能源系统中负荷、发电等多变量间的非线性关系与峰谷变化模式进行建模优化,提升预测精度。模型利用MHA增强对关键时间点的关注能力,APVP模块则自适应识别并强化峰谷时段的特征学习,MTL框架支持多个相关任务联合训练,提高泛化能力和资源利用率。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事电气工程、综合能源系统、时间序列预测等相关领域研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于微电网、分布式能源系统、综合能源系统中的负荷、风光发电等多变量时间序列预测;②提升对能源系统中峰谷特性敏感的任务预测准确性;③探索注意力机制与多任务学习在能源数据分析中的融合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,重点关注APVP模块的设计原理与MHA在时间序列建模中的具体实现方式,同时可通过对比实验验证模型在不同数据集上的有效性。

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打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/00d96f1f13c8 该软件运用了scrapy爬虫框架,并整合了代理IP池、request模拟请求技术以及验证码识别技术,能够每日更新并采集全国范围内的最新工商信息。 采集所得的数据会自动保存在mysql数据库表中,用户可以下载包含1.8亿多家企业工商基本信息和36个维度的详细数据。 此外,该软件还支持通过sql或excel格式导出数据包。

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源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/49b4f298974b 对虚拟机进行连接,完成windows系统与虚拟机之间的数据交换。Xshell这一工具能够在Windows操作系统环境中,被用来实现对远程不同类型系统服务器的访问,进而较为理想地达成对远程终端的控制目标。另外,此软件还提供了多样的外观配色选项以及样式设定供用户选择。

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46-Kafka核心技术实战rar

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下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/0ac30b15e18d 关于 Kafka 的基础知识、其核心操作方法、客户端的详细剖析、Kafka 的内部工作机制讲解、Kafka 在运行维护及监控方面的实践以及高级 Kafka 技术的应用,能够在实际业务场景中完成消息队列系统的实施、应用程序的整合、分布式数据存储的搭建,还包括流式数据处理系统的构建和部署工作。此资源适用于从事大数据领域设计、开发及运维的相关技术人员。

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fiddler+mumu模拟器+app

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状态估计【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现)

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【状态估计】【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕状态估计中的卡尔曼滤波技术展开,重点研究无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)的原理与Matlab代码实现。通过具体案例和算法对比,深入探讨了这三种非线性滤波方法在状态估计中的应用,尤其适用于存在非线性、不确定性或间接测量的动态系统。文档提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖算法实现、参数设置与结果分析,帮助读者掌握滤波算法的核心思想与工程实践技巧。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论或数据分析基础,从事自动化、电子信息、通信、导航等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和比较UKF、EKF与PF在非线性系统状态估计中的性能差异;②应用于无人机导航、传感器融合、电力系统状态估计、故障诊断等实际工程问题;③为科研项目、课程设计或学术论文提供算法实现参考与代码基础。; 阅读建议:建议结合Matlab编程实践,逐步调试和运行提供的代码,理解各算法的关键步骤与参数影响;同时可拓展至多传感器融合、鲁棒性优化等方向,深化对滤波算法工程应用的理解。

51单片机烧录软件-下载即用.zip

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源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 89C51 一些简单的51单片机示例程序

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源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/c232dd5d117f 关于 ABC 类地址及其具体划分。 ⑴ 在 A 类地址中,首个字节被指定为网络地址,而剩余的三个字节则用于标识主机地址。此外,首个字节的最高位被规定必须为 0。⑵ A 类地址的有效范围介于 1.0.0.1 和 126.255.255.254 之间。⑶ 在 A 类地址中,特定的私有地址和保留地址被定义:① 10.0.0.0 到 10.255.255.255 被归类为私有地址(这类地址在互联网环境中不予以分配,而是专门用于局域网络内部),② 127.0.0.0 到 127.255.255.255 被设定为保留地址,其用途是进行本地循环测试。
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通信工程施工监理中的关键控制点与办法

资源摘要信息: "通信工程施工关键控制点样本(1).doc" 通信工程施工关键控制点样本(1)详细描述了在无线设备安装及隐蔽工程中的关键质量控制点以及监理的相应措施,下面将详细分析并解释这些关键点。 无线设备隐蔽工程中常用问题及监理办法: 1. 机架底座固定不牢固:这是在设备安装中常见的问题,可能由于施工不规范或忽视了安全因素导致。监理办法包括监理人员现场旁站监督,并按照机架安装规范进行检查,确保使用正确的螺钉数量和规格进行固定。 2. 机柜安装中的DF架内告警线松动:这可能会导致通信中断或设备故障。监理应检查各插件设备模块的固定螺丝,确保所有接口的紧固和接触良好,按照设备安装规范执行操作。 3. 防水及馈线接口问题:包括馈线室外接口未做防水处理或防水处理不成功、馈线与跳线间接触不良等问题。监理需按照相关规范检查馈线接口,核算并使用正确的防水材料,确保接口的密封性和电气性能。 4. 天馈线的测试问题:天馈线测试结果需符合规定标准(VSWR<1.5)。监理须严格执行现场检查制度,认真记录测试数据。 5. 预置下倾天线的安装问题:安装时需考虑机械下倾度数,监理人员应现场旁站,检查安装情况,并采用现场复核制度确保角度正确。 无线配套隐蔽工程中常用问题及监理办法: 1. 轴线位置检查及工程定位测量:必须严格按照设计规定执行,监理人员应进行现场复核,并实行旁站监理制度。 2. 模板内清理问题:模板内未清除的浮土、积水、淤泥和杂物会导致浇筑混凝土质量下降。监理人员需现场旁站监理,并强化隐蔽工程验收程序。 3. 原业主楼面防水及保温层的处理:及时恢复防水和保温层是必要的,以免引起业主投诉。监理需实行现场检查,并对施工过程进行巡检。 4. 浅基本隐蔽工程问题:包括轴线、基坑尺寸、标高不符合设计规定等情况。监理应实行工程定位测量报验,旁站监理,并强化隐蔽工程验收流程。 5. 土方工程中的孔深和桩孔直径问题:监理人员要通过工程测量报验和现场复核来确保孔深及桩孔直径符合设计规定,并严格执行旁站监理制度。 在通信工程施工过程中,对上述关键点的控制是保障工程质量的重要环节。通过监理人员的现场旁站监督和验收,可以确保每一环节均按照规定执行,从而保证整个通信网络的稳定和可靠。监理在工程中扮演的角色,不仅仅是对质量的把控,更是对施工过程的指导和促进,确保工程能够顺利完成,达到设计和功能要求。
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裁切机OCI Artifact化固件标准(CNAB兼容):将.rar抽象为可签名、可版本化、可回滚的镜像资产——已通过OCI Distribution Spec v1.1互操作认证

以下是对您提供的技术博文进行**深度润色与重构后的终稿**。全文严格遵循您的全部优化要求: ✅ **去除所有显性标题层级(如“引言”“总结”等)**,以自然段落流替代章节划分; ✅ **打破“总—分—总”结构**,从真实产线痛点切入,将原理、实践、权衡、陷阱有机交织; ✅ **彻底删除模板化表达**(如“本文将阐述…”“首先…其次…”),代之以工程师口吻的判断、反问、经验直觉与现场教训; ✅ **注入大量一线工程洞察**:不是解释“什么是artifactType”,而是告诉你“为什么你第一次用harbor推firmware会404”“为什么省略--manifest-digest会
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汉诺塔问题用问题规约法怎么一步步拆解?每步操作和总移动次数怎么算出来?

### 使用问题规约法解决汉诺塔(Hanoi)问题 #### 1. Hanoi 塔问题概述 Hanoi 塔问题是经典的递归问题之一,其目标是从初始柱子 A 将所有的盘子通过辅助柱 B 移动到目标柱 C,遵循以下规则: - 每次只能移动一个盘子。 - 在任何时刻,大盘子不能放置在小盘子之上。 对于给定的盘子数量 \( n \),可以通过 **问题规约法** 来分解该问题为更简单的子问题[^1]。 --- #### 2. 解决方案设计 根据递归的思想[^2],当需要将 \( n \) 个盘子从源柱 A 移动到目标柱 C 时: 1. 首先将顶部的 \( n-1 \) 个盘子从源柱 A
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EUFrame_Toolkit:PHP多端开发框架与数据库类库整合

标题中提到了几个关键的IT知识点:PHP多端应用开发框架、内置关系型及非关系型数据库类库、自定义模板引擎、语言本地化解析器、以及对Nginx、Apache、IIS服务器的支持。接下来,将对这些知识点逐一进行详细说明。 ### PHP多端应用开发框架 PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言,特别适用于网站开发。多端应用开发框架是指一种能够使开发者更容易地创建可以在多种设备上运行的应用程序的软件框架。这种框架通常会提供一套标准的代码库和工具,让开发者能够集中注意力在业务逻辑的实现上,而不是各种设备的适配上。EUFrameToolkit正是这样的一个框架,它可能提供了基础的结构、模块化组件和通用功能,使得开发者可以高效地开发出适用于Web、移动端等不同平台的应用程序。 ### 内置关系型数据库和非关系型数据库类库 关系型数据库和非关系型数据库是目前软件开发中使用最为广泛的两种数据存储方式。关系型数据库,如MySQL、PostgreSQL,使用严格的表结构存储数据,适合于需要复杂查询和事务处理的场景。非关系型数据库,如MongoDB、Redis,则提供更为灵活的数据存储方式,适合于处理大量的分布式数据。内置的关系型和非关系型数据库类库意味着EUFrameToolkit框架已经将这两种数据库的操作抽象成类库,开发者可以直接使用这些类库进行数据库操作,无需额外的数据库连接和操作代码,从而大幅提高开发效率。 ### 可自定义模板引擎和语言本地化解析器 模板引擎是用于分离业务逻辑与展示逻辑的工具。它允许开发者使用特定的模板语法来生成HTML或其他格式的文档。当使用模板引擎时,开发者只需关注如何编写模板,而模板引擎负责将数据与模板结合生成最终内容。语言本地化解析器则允许应用程序支持多语言功能,它能够根据用户的语言偏好,自动翻译和呈现不同语言的内容。EUFrameToolkit提供的自定义模板引擎和语言本地化解析器表明开发者能够根据需要定制和扩展这些功能,以满足特定的应用需求。 ### 支持Nginx、Apache、IIS服务器 Nginx、Apache和IIS是当今最流行的三种Web服务器软件。Nginx以其高性能和低资源占用而闻名,特别适合于处理静态内容和高并发连接。Apache是目前使用最广泛的Web服务器,功能强大且稳定,支持广泛的模块。IIS是微软出品的服务器产品,主要在Windows平台上使用,其优势在于与微软的技术栈高度集成。EUFrameToolkit支持这三种服务器意味着它能够适应不同环境和需求,开发者可以根据项目需要和现有服务器环境灵活选择。 ### 标签:Python 虽然标题和描述中主要涉及PHP相关的知识点,但标签中提到了Python。这可能表明EUFrameToolkit框架虽然以PHP为主,但也可能支持Python,或者在某些情况下可以与Python进行交互。Python作为另一种流行的编程语言,广泛应用于后端开发、数据分析、人工智能等领域。如果EUFrameToolkit确实支持Python,这将为开发者提供更多选择,也体现了该框架的灵活性和跨语言特性。 ### 压缩包子文件的文件名称列表 附赠资源.docx、说明文件.txt、EUFrame_Toolkit-main这几个文件名表明,解压后的压缩包中包含一些额外的资源和文档。这些文件可能是框架的使用说明、示例代码、配置文件等,对于理解和使用EUFrameToolkit框架是非常有价值的。其中,EUFrame_Toolkit-main很可能指向框架的主体目录,包含了核心文件和代码。 综上所述,EUFrameToolkit是一个强大的多端应用开发框架,内置了多种数据库操作功能,并且支持多语言和多种服务器环境。开发者可以利用这个框架快速搭建出功能完善的Web应用,同时它也表现出一定的扩展性和灵活性,适用于不同的开发场景和服务器配置。
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裁切机数字孪生.rar语义建模标准(Asset Admin v1.2草案):XML工艺参数_ PNG刀具图谱_ JSON校准日志统一建模→支持OPC UA PubSub自动注册→附开源转换工具链

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Git生态系统都包含哪些关键组成部分?它们各自起什么作用?

### Git 生态系统的概述 Git 是一种分布式版本控制系统,广泛用于软件开发和其他领域中的文件变更管理。围绕 Git 构建了一个庞大的生态系统,其中包括各种工具、服务以及与其他技术的集成。 #### 工具 许多工具被设计用来增强 Git 的功能或简化其操作流程。以下是几个常见的例子: - **GitHub Desktop**: 提供图形化界面来管理和提交代码仓库的变化[^4]。 - **SourceTree**: 类似 GitHub Desktop 的客户端应用,支持 Mac 和 Windows 平台上的 Git 操作[^5]。 - **TortoiseGit**: 集成到 Win
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素数域上的加法与乘法同态加密切换协议研究

资源摘要信息:"模p加密切换协议" 模p加密切换协议是一种在同态加密领域内提出的新型协议,它支持在加法同态加密和乘法同态加密之间进行高效的切换。为了实现这一点,该协议主要基于素数域Z/pZ构建。这种设计不仅提高了加密操作的效率,而且显著降低了在数据传输过程中所需的通信轮次和比特复杂度。这对于实现安全的两方计算具有重要意义,尤其是在涉及多项式求值和隐私保护的应用场景中。此外,该方案在保持高效性的同时,还保持了安全性,并能够扩展到包含恶意敌手的模型中。 在深入探讨之前,我们先了解一些基础概念: 同态加密(Homomorphic Encryption):这是一种特殊类型的加密技术,它允许用户在密文上直接进行特定的计算,并在解密后得到与在明文上直接进行同样计算相同的结果。同态加密分为三种主要类型:部分同态加密(PHE)、次同态加密(SHE)和全同态加密(FHE)。其中,加法同态加密支持对密文进行无限次加法操作;乘法同态加密则支持对密文进行无限次乘法操作;全同态加密则同时支持无限次加法和乘法操作。 安全两方计算(Secure Two-Party Computation, 2PC):这是密码学中的一种技术,它允许两个参与方在保护各自隐私的前提下共同计算某个函数的值。例如,假设Alice和Bob各自拥有一个秘密数值,他们希望计算这两个数值的和,但又不想让对方知道自己的具体数值。安全两方计算协议能确保在计算结束后,双方都能得到和的结果,而各自的原始输入保持私密。 模p算术:这里的p指的是素数,而Z/pZ指的就是模p的整数环,即所有整数模p的剩余类集合。在模p算术中,数字的运算结果都是对p取模后的结果。例如,在Z/5Z中,11模5的结果是1,因为11除以5的余数是1。 以下为详细知识点: 1. 加密切换协议的概念:加密切换协议是允许在两种不同的加密方案之间切换密文的技术。这样的协议可以将一个加密方案下的密文转换为另一个方案下的密文,从而允许两种不同类型的同态加密操作。在安全两方计算中,这种切换能力非常重要,因为它允许两个参与方在保持数据安全的前提下灵活地对数据执行不同的操作。 2. 该协议的实现基础:模p加密切换协议主要基于素数域Z/pZ来实现。素数域提供了一个数学上的结构,使得我们可以定义加法和乘法运算,同时保证了运算结果符合同态加密的要求。利用素数域的优势,可以在保证加密操作安全性的前提下,大幅度减少通信轮次和降低比特复杂度,这使得数据处理更加高效。 3. 应用场景:由于该协议特别适用于多项式求值和隐私保护场景,因此在需要进行安全计算的环境中尤为有用。例如,在金融行业,可能需要在不泄露用户具体信息的前提下,对用户的金融数据进行分析和计算;在医疗领域,也需要保护患者隐私的同时,对相关医疗数据进行分析。模p加密切换协议能够确保这些敏感数据在进行计算操作时的安全性。 4. 安全性和效率:该协议之所以受到关注,是因为它在保证加密操作效率的同时,还兼顾了安全性。这对于在现实世界中部署同态加密技术至关重要,因为效率和安全性是评估一个加密协议是否实用的两个关键标准。此外,该协议还可以适用于恶意敌手模型,意味着即便其中一方是恶意的,协议仍然能够保证数据的安全性和计算的正确性。 5. 与其他协议的比较:文中提到Couteau、Peters和Pointcheval在CRYPTO 2016会议上介绍的加密切换协议(ESP)是模p加密切换协议的前身,该协议能够实现从一个加密方案到另一个方案的密文切换。然而,Couteau等人构建的ESP用于在Elgamal和Paillier加密方案之间切换,这两者本身并不完美契合。因此,他们不得不设计复杂的协议来实现切换。与之相比,模p加密切换协议在素数域Z/pZ的基础上进行构建,可能在效率和实现上有所优化。 总结来说,模p加密切换协议提供了一个高效的解决方案,用于在加法同态加密和乘法同态加密之间进行切换,并且特别适用于多项式求值和隐私保护的场景。这种协议在保持操作高效性的同时,也确保了加密操作的安全性,并且能够应对复杂的恶意敌手模型。在研究和实际应用中,该协议无疑为同态加密技术的发展提供了一个新的方向,并为安全两方计算领域带来了新的机遇。