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在掌握了OpenCV的基础知识之后,我们将深入探讨OpenCV在高级图像处理领域的应用。本文将介绍一些常用的高级图像处理技术,包括图像滤波、图像金字塔、图像分割、特征检测与描述、图像变换以及图像修复与增强。
本研究基于STM32微控制器和OpenCV图像处理库,构建了一种高效的车载智能导航系统,旨在实现实时交通标志和信号的识别。通过结合STM32的强大处理能力与OpenCV的图像分析算法,该系统能够快速、准确地识别速度限制、停车标志及其他交通信号,从而为驾驶者提供实时反馈,显著提升行驶安全性与效率。此外,系统通过集成GPS模块和IMU传感器,实现对车辆运动状态的全面监控,进一步优化导航路径。
本项目旨在设计和实现一套工业分拣机器人系统,能够高效、准确地对不同类型的物品进行自动分拣。该系统广泛应用于物流、仓储和制造业,能够显著提高工作效率,降低人工成本。本项目成功实现了一套工业分拣机器人系统,具备以下主要功能:物体检测:通过传感器模块实时检测物体的存在。图像识别:利用OpenCV进行物体的识别和定位。自动分拣:根据识别结果控制步进电机进行物品的自动分拣。系统架构设计:根据项目需求设计了合
在现代自动化生产中,分拣机器人作为提高生产效率和准确度的重要工具,正逐渐成为工业流水线的核心组成部分。本项目旨在设计一款基于嵌入式机器视觉的流水线分拣机器人,通过高效的图像处理与实时控制技术,实现对物品的快速识别与自动分拣。该项目的主要目标包括:提高分拣精度:通过高效的机器视觉算法,确保机器人能够准确识别不同类型的物品。提升作业效率:利用实时操作系统和嵌入式AI推理引擎,实现快速响应与处理,降低人
随着城市交通的不断发展,停车管理成为一个亟待解决的问题。传统的人工管理方式效率低下,容易出错,且无法实时监控车流量。为此,本项目旨在设计一个基于嵌入式技术的停车场车牌识别系统,能够自动识别进出停车场的车辆,记录车牌信息,并支持临时车牌的管理。该系统不仅可以提高停车场的管理效率,还能为用户提供便捷的停车体验。在整个系统中,各个模块通过清晰的接口进行交互,确保了系统的可维护性和扩展性。以下是每个模块的
智能家居助手项目旨在开发一款高效、智能的服务机器人,能够在家庭环境中执行多种任务,如送餐、清洁和监控。该机器人将通过自主导航、任务调度和环境感知能力,提升家庭生活的便利性和安全性。项目的最终目标是为用户提供一个智能、可靠的家居助手,改善用户的生活质量。智能家居助手项目的主要功能包括:送餐功能:机器人能够识别目标位置,规划路径并执行送餐任务。清洁功能:机器人能够根据用户指令,使用吸尘器或拖把模块进行
轮廓是指图形或物体的外边缘线条,简单的几何图形是由平滑的线构成的容易识别,但不规则图形的轮廓由许多个点构成,识别起来比较困难。
使用U8G2在oled屏幕上显示胡桃摇动画
在本次实验中,我们利用 BDD(Berkeley DeepDrive)车道检测数据集提供的丰富多样的数据,成功展示了微调的 SegFormer 模型在车道检测任务中的应用。这种方法凸显了微调的有效性以及 SegFormer 架构在处理自动驾驶和道路安全中的复杂语义分割任务时的稳健性,即使在漆黑的夜晚也是如此。车道检测的流畅性和准确性(在叠加的绿色蒙版中可视化)证明了该模型的有效性。最后,可以肯定的
微调框架使用的是,每张卡80G显存,,**数据盘50G,系统盘30G.**8B模型磁盘占用带下大概是20G.微调完的模型磁盘占用大小是35G左右。全参数微调占用的显存大概是lora参数微调的10倍+,一定要预留足够的显存,防止出现显存不够的问题。就我目前的数据集的实验结果,全参数微调跟lora微调相比,效果差不多,可能是数据集比较少的原因,后续会增加更多更好高质量的数据集和优化微调参数进行更多的验
TrOCR(基于 Transformer 的光学字符识别)模型是性能最佳的 OCR 模型之一。在我们之前的文章中,我们分析了它们在单行打印和手写文本上的表现。
• SFT、RLHF 和 DPO 都是先估计 LLMs 本身的偏好,再与人类的偏好进行对齐;• SFT 只通过 LLMs 生成的下一个单词进行估计,而 RLHF 和 DPO 通过 LLMs 生成的完整句子进行估计,显然后者的估计会更准确;• 虽然 RLHF 和 DPO 取得比 SFT 好的结果,但代价是高昂的数据构造和计算资源开销;
报错error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support.
此文初写于2017.3.12,因为当时反复对妙算Manifold、Jetson TK1刷机因此总结出了一套套路……嗯,如今年末整理一波。妙算是大疆无人机上的机载miniPC,其中的核心板是NVIDIA的嵌入式视觉板Jetson Tegra K1。网上关于妙算环境配置的博文特别少,TK1的比较多,本文中关于妙算的配置部分是笔者在参考网上TK1的配置方法摸索总结出来的。Jetson Tegra K1的
OpenCV DNN模块,它允许运行预先训练的神经网络。该模块的主要缺点之一是其仅支持cpu推理,因为它是唯一受支持的模式。从OpenCV 4.2版本开始,DNN模块支持NVIDIA GPU使用,这意味着在其上运行深度学习网络时,CUDA和cuDNN会加速。这篇文章将帮助我们学习在支持DNN GPU的情况下编译OpenCV库,以加速神经网络推理。我们将学习使用NVIDIA gpu优化OpenCV
一、安装1 安装cmake及一些依赖库sudo apt-get install cmakesudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-devlibavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev libswscale-dev libjasper-dev2 安装OpenCV从
fatal error: opencv2\core\core.hpp: 没有那个文件或目录#include <opencv2\core\core.hpp>背景:将window 下的sln工程程序移植到linux ubuntu使用 g++编译,遇到以上问题仔细查看路径存在,是/和\的问题解决方案:#include <opencv2/core/core.hpp>...
目录网络问题科学上网换源python环境冲突使用anacondapython注意事项OpenCV库的问题网络问题在Linux系统里,配置环境有90%的报错都是因为网络问题。科学上网由于我国的某些原因,导致很多东西下载不了或者是速度特别慢,那这时候就需要科学上网来解决问题了,开全局能解决很多网站上不去的问题。懂的都懂,不多说。换源如果以上方法实现不了,那么就要尝试用国内的镜像源,如清华源、阿里源等。
在linux环境下进行模型测试,发现报这样的错误查资料有说是opencv版本太高,改了低版本还是不行,后来发现是**cv.imshow()在linux环境下无法调出窗口显示图片,因此找到代码里面的cv.imshow()**注释掉即可...
1.下载源码opencv官网2.编译路径切入源码目录执行命令:cmake -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES - DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/lx/opencv/install ..makemake install注意:1).-DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES选项是编译生成opencv4.pc这个文件用于pkg-c
一、移植 OpenCV 到 I.MX6ULL 开发板上运行方式一:使用默认出厂系统(自带 OpenCV 3.1 版本)使用的开发板是 阿尔法Linux 开发板 【底板+核心板(EMMC)+ 7寸RGB屏(1024 * 600)】使用的 ubuntu 版本为 Ubuntu 18.04.6 LTS出厂系统自带的 OpenCV 版本为:3.1 版本参考文档 1:【正点原子】I.MX6U 出厂系统 Ope
在ubuntu中,交叉编译arm架构的opencv(包括WITH_QT,freetype,harfbuzz),并移植到linux开发板
首先借鉴了这位大佬的博客:https://www.cnblogs.com/freeweb/p/5794447.html1)anaconda 首先需要安装一下2) 安装成功之后接下来进一步安装OpenCV,官方网站为:http://opencv.org/进入后点击DOWNLOADS来到下载界面:http://opencv.org/downloads.html,这里下载2.4.13的版本
1. 安装opencvlinux:https://gocv.io/getting-started/linux/mac:https://gocv.io/getting-started/macos/windows:https://gocv.io/getting-started/windows/dockerfile:FROM ubuntu:latest as build-stageENV OPENCV_
Package opencv was not found in the pkg-config search path.
Ubuntu20.04安装QT下载方法1安装最新的版本sudo apt-get updatesudo apt-get install qt5-default qtcreator下载方法2可以选择安装中文版本(推荐)下载地址:点击此处 下载后缀名为.run的文件然后在下载完后的文件运行终端:(例如下载5.12.0版本)sudo chmod +x qt-opensource-linux-x64-5.1
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