Docker 是一个开源的平台，旨在简化应用程序的开发、部署和运行过程。它通过将应用程序及其所有依赖项打包到一个称为容器的标准化单元中来实现这一点。以下是对 Docker 的一些关键介绍：1.2.3.4.5.6.7.8.9.Docker 的出现极大地改变了软件开发和运维的方式，使得应用程序的开发、测试和部署变得更加高效和可靠。

研究背景：通过python语言，书写相关的算法接口，供本部门和别的部门相关同事调用实现相关功能，完成不同部门之间的工作合作。问题描述：不知道如何写接口，也不了解如何测试接口，调用接口。原因分析：第一次用python去写接口，对接口概念不是很了解，也不知道如何去写接口。解决方案：1.参考公司已拥有python接口代码，了解该接口使用的框架，最终确定使用uvicorn框架。2.向搞微服务的同仁请教接口

简单来说，我们在图像平面上找到了与3D 空间中的点（3,0,0）,(0,3,0),(0,0,3) 相对应的点。然后我们就可以使用我们的函数draw() 从图像上的第一个角点开始绘制连接这些点的直线了。所以，如果我们知道对象在空间中的姿势，我们就可以在图像中绘制一些2D 的线条来产生3D 的效果。我们的问题是，在棋盘的第一个角点绘制3D 坐标(X,Y,Z轴)。现在创建一个函数:draw,它的参数有棋

本文我们将主要学习基于轮廓来提取一些经常使用的对象特征。边界矩形的宽高比：3.2 Extent

计算两幅图像的均方误差（Mean Squared Error，MSE）。：比较两幅图像的像素值，并返回一个与原始图像大小相同的结果图像，其中每个像素表示了两幅图像中对应像素的比较结果。：比较两幅直方图的相似性。该函数可以用于比较图像的颜色分布、纹理特征等。具体使用方式请参考OpenCV官方文档。：计算两幅图像的差异，并返回差异图像。使用该函数时，需要先将两幅图像转换为相同的大小和类型。这些函数可以

初始窗口是蓝色的"C1"，它的圆心为蓝色方框“C1_o”，而窗口中所有点质心却是“C1_r”(小的蓝色圆圈)，很明显圆心和点的质心没有重合。此时又可以找到新窗口内所有点的质心，大多数情况下还是不重合的，所以重复上述的操作:将新窗口的中心移动到新的质量心。它的原理是通过数据点的密度分布来确定聚类中心，然后将数据点移动到离其最近的聚类中心，并不断迭代这个过程，直到收敛为止。3.在窗口内计算数据点的质心

OpenCV的DNN模块提供以下主要功能：1.加载和运行深度学习模型：支持从各种框架导入预训练的深度学习模型，并在OpenCV中执行推理。2.图像预处理和后处理：提供了多种图像预处理和后处理功能，如图像缩放、归一化、颜色转换、非极大值抑制等。3.支持多种硬件加速：支持使用CPU、GPU（通过OpenCL和CUDA）、Intel的Inference Engine等进行硬件加速。4.易于集成：与Ope

目标：1.学会读取视频、显示视频、保存视频2.学会从摄像头获取并显示视频3.掌握函数cv2.VideoCapture()和cv2.VideoWrite()的用法。用摄像头捕获视频CODE：'''内容说明：使用摄像头来捕获一段视频并转换为灰度视频显示出来'''import cv2# 创建一个 VideoCapture 对䘐,参数可以是设备索引号（要用的摄像头，笔记本...

由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个2D 向量场，可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。如下图所示：上图显示了一个点在连续的五帧图像间的移动。箭头表示光流场向量。光流算法是一种用于估计图像序列中像素运动的计算机视觉技术。1. 在连续的两帧图像之间(目标对象)的像素的灰度值不改变。2. 相邻的像素具有相同的运动根据这个假设，光流算法通过

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