简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
本文采用基于OpenCV的方法实现,基于深度学习的人脸识别在OpenCV中可以通过使用预训练的深度神经网络模型来实现。这些模型通常在大量标注的人脸数据上进行训练,学习到丰富的人脸特征表示。通过加载这些模型,OpenCV可以对输入图像进行人脸检测、特征点定位和人脸识别等操作。此外,OpenCV还支持实时视频流的处理,使得在实际应用中能够实现实时的人脸识别功能。总之,基于深度学习的人脸识别在OpenC
如何在pycharm中设置当打开Terminal终端时,自动进入虚拟环境?当我们为一个新的项目创建了虚拟环境,但是在进入pycharm中的Terminal终端时,进入的却不是虚拟环境,而是原始的python大环境,如下所示,这个时候我们该如何解决?原因:出现这个问题的原因是在pycharm中默认的是Windows中的PowerShell,我们只需要在Pycharm中Setting中的Tools修改
机器学习KNN算法手写数字识别系统下载本文手写数字识别系统代码和课设报告的连接:摘要本文手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别,支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄并截图识别两种识别的途径,同时有添加完善数据集、查看测试集的识别率的功能,形成了一个比较完整的手写数字识别系统。本文还运用python的GUI编程中的tkinter模块设计了一个简洁友好的用户界面。本文重
Linux下查看硬盘序列号、设备序列号、操作系统版本和安装时间、启用时间等命令最近由于工作需要查询一些硬盘序列号、设备序列号、操作系统版本和安装时间、系统启用时间等信息。所以对用到的命令进行一下总结。相关的命令查看操作系统的版本head -n 1 /etc/issue查看操作系统的安装时间//先用dev目录下有几个sd开头的文件,我的就有sda、sda1一直到sda5ls /dev |grep s
AWT中的容器、面板、布局管理GUI1.简介GUI核心技术:SwingAWT1.因为界面不美观,2.需要jre环境用处:1.可以写一些小工具。2.工作时候,维护swing界面,概率概率!3.了解MVC架构,了解监听。2、AWT2.1 AWT介绍包含了很多的类和接口!GUI!元素:窗口、按钮、文本框java.awt2.2 组件和容器容器public static void main(String[]
车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用,它利用图像处理和模式识别技术对车辆的车牌进行自动识别。CNN(卷积神经网络)是一种深度学习模型,近年来在图像识别任务中取得了显著的成果。CNN车牌识别的过程包括以下几个步骤:1.图像预处理:对输入的车辆图片进行灰度化、二值化、去噪等处理,以减少噪声和不必要的信息。2.特征提取:利用卷积层和池化层从预处理后的图像中提取出有用的特征,如边缘、角点、纹理等。3.分
车牌识别是一项重要的模式识别研究方向,具有广泛的应用。它被视为安全和交通运行的核心技术,可用于自动收费、交通管制、边境保护、车辆盗窃等重要领域。然而,在某些情况下,由于车牌颜色不同而无法很好地工作。因此,车牌识别不仅具有广泛的应用,而且具有重要的研究意义。本文提出了一种基于OpenCV和SVM的车牌识别系统。该系统通过对车牌图像进行预处理、特征提取和分类,实现对车牌的自动识别。具体来说,本文首先对
3.Swing3.1 窗口 面板//标签居中class Myframe2 extends JFrame{public void init(){this.setBounds(10,10,200,300);this.setVisible(true);JLabel lable=new JLabel("欢迎来到狂神");this.add(lable);//让文本标签居中,设置水平对齐labl.
机器学习KNN算法手写数字识别系统下载本文手写数字识别系统代码和课设报告的连接:摘要本文手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别,支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄并截图识别两种识别的途径,同时有添加完善数据集、查看测试集的识别率的功能,形成了一个比较完整的手写数字识别系统。本文还运用python的GUI编程中的tkinter模块设计了一个简洁友好的用户界面。本文重
学生选课管理系统摘要本学生选课管理系统有学生功能模块、教师功能模块、管理功能模块。实现了一个用于学生在网上进行选课与查看个人信息和选课情况;老师可以查看自己的个人信息、任课情况,同时也可以对学生所选课程进行评分;而管理员则拥有更大的权限,可以查看、添加、修改学生和教师的相关信息,以及查询与添加新的可供选择的课程,当然他也可以添加新的管理员,以上便是本系统所能够实现的主要的功能。本系统的优点在于它实