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python3 + opencv +pyzbar实时检测二维码 / 定位二维码,并绘制出二维码的框和提取二维码内容

二维码条形码二维码中包含的信息检测二维码的矩形框检测二维码的最小外接多边形框PIL读取的PIL.Image数据类型opencv读取的ndarray数据类型。

#opencv#人工智能#计算机视觉
ffmpeg视频处理工具(视频剪切、转码、合并......)

值得注意的是,ffmpeg 为了加速,会使用关键帧技术, 所以有时剪切出来的结果在起止时间上未必准确。通常来说,把 -ss 选项放在 -i 之前,会使用关键帧技术;把 -ss 选项放在 -i 之后,则不使用关键帧技术。-ab : 音频转换后的bit率(默认64k)-r : 视频转换换的桢率(默认25桢每秒)codec : 制度音频使用的编码器(-s : 视频转换后视频的分辨率。-i :指定要转换视

#音视频#python
MP4视频测试URL地址,亲测有效

1、地址:http://clips.vorwaerts-gmbh.de/big_buck_bunny.mp4。3、地址:https://media.w3.org/2010/05/sintel/trailer.mp4。2、地址:http://vjs.zencdn.net/v/oceans.mp4。资源定位符(Uniform Resource Locators)

python 的标准库模块glob使用教程,主要为glob.glob()使用与glob.iglob()使用

glob是python的标准库模块,只要安装python就可以使用该模块。glob模块主要用来查找目录和文件,可以使用*、?、[]这三种通配符对路径中的文件进行匹配。:代表0个或多个字符?:代表一个字符[]:匹配指定范围内的字符,如[0-9]匹配数字Unix样式路径名模式扩展glob模块英文文档patterns."""patterns."""return itpatterns."""return

#python#网络#运维
Jetson Nano and VIM3硬件参数对比及目标检测性能对比

2、使用yolov4做目标检测,模型是转化为Tensorrt模型的,使用Yolov4 在416x416的情况下,CPU和GPU使用情况。4、yolov3-tinty目标检测:18fps。1、刚开机时内存、CPU、GPU使用。,因此最好加一个风扇进行散热!3、yolov3目标检测:6fps。5、yolov4目标检测:3fps。上测试目标检测性能的对比结果!

#目标检测#人工智能#计算机视觉
如何将本地文件通过终端上传到linux服务器 /服务器/阿里云

例如scp /var/www/test.phproot@192.168.0.101:/var/www/把本机/var/www/目录下的test.php文件上传到192.168.0.101这台服务器上的/var/www/目录中。例如scp root@192.168.0.101:/var/www/test.txt把192.168.0.101上的/var/www/test.txt 的文件下载到/var/

#服务器#linux#阿里云
深度学习面试大题

对图像(不同的数据窗口数据)和滤波矩阵(卷积核)(一组固定的权重:因为每个神经元的多个权重固定,所以又可以看做一个恒定的滤波器filter)做内积(逐个元素相乘再求和)的操作就是所谓的『卷积』操作,也是卷积神经网络的名字来源。

#深度学习#人工智能
深度学习可视化工具visdom使用

visdom的github主页visdom中文文档参考Visdom是一个灵活的工具,用于创建组织和共享实时丰富数据的可视化TorchNumpyVisdom的目标是促进(远程)数据的可视化,重点是支持科学实验。视频图像文本等的可视化。通过编程或通过UI组织可视化空间,为实时数据创建仪表板,检查实验结果,或调试实验代码。

#深度学习#人工智能
深度学习可视化工具visdom使用

visdom的github主页visdom中文文档参考Visdom是一个灵活的工具,用于创建组织和共享实时丰富数据的可视化TorchNumpyVisdom的目标是促进(远程)数据的可视化,重点是支持科学实验。视频图像文本等的可视化。通过编程或通过UI组织可视化空间,为实时数据创建仪表板,检查实验结果,或调试实验代码。

#深度学习#人工智能
gitbook的使用

经过这一步处理,我们已经创建好gh-pages分支了,有了这个分支,Github会自动为你分配一个访问网址:https://shliang0603.github.io/gitbook_test/ (在仓库主页的setting中可以看到这个链接)。可以看到,每个一级目录下都生成了一个文件夹,二级目录则生成一个markdown类型的文件,而且每个目录中,都有一个README.md文件,用于描述这一章的

#arcgis#linux
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