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使用车牌识别hyperlpr库,报AttributeError: module ‘cv2.cv2‘ has no attribute ‘estimateRigidTransform‘错误问题

HyperLPR 地址安装hyperlpr库后,运行示例发现报了如下错误#导入包from hyperlpr import *#导入OpenCV库import cv2#读入图片image = cv2.imread("demo.jpg")#识别结果print(HyperLPR_plate_recognition(image))Traceback (most recent call last):File

#opencv
汽车车牌识别系统实现(三)-- 车牌矫正+字符分割+代码实现

车牌矫正一、前言汽车车牌识别设备往往都是固定于红绿灯的支架或者是小区、学校入口的一侧来采集获取车牌图像,由于采集图像设备的安装位置不固定以及不同车辆车牌悬挂的高度也不确定等因素,这些外部因素都有可能导致车牌在一定程度上发生倾斜。发生倾斜的车牌如果不进行矫正,将会影响后续的字符划分处理。所以,对车牌进行倾斜矫正处理是字符划分算法得以成功的前提。车牌倾斜主要存在三种情形,分别是水平、垂直和包括水平、垂

#汽车#计算机视觉#算法
Python--ctypes(数据类型详细踩坑指南)

pthon--ctypes包装C语言数据类型一. ctypes使用介绍  ctypes 是 Python 的外部函数库。它提供了与 C 兼容的数据类型,并允许调用 DLL 或共享库中的函数。可使用该模块以纯 Python 形式对这些库进行封装。这篇文章主要是介绍如何使用ctypes模块对C语言编译的动态链接库要求的数据类型进行封装,主要包括以下几类:C语言中基础的数据类型(如char, int等)

#python#开发语言
启发式算法Python代码库——scikit-opt

一个封装了7种启发式算法的 Python 代码库——scikit-opt(差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法)scikit-opt应用代码安装pip install scikit-opt1特性特性1:UDF(用户自定义算子)# step1: define your own operator:def selection_tournament(algor

#python#启发式算法#开发语言
EDAS, LATEX提交论文格式问题:Upload failed: The top margin is X in on pages X, which is below the required m

前言今天提交EDAS论文,发现现在的格式要求愈发严格,即使按照给定的latex模板提交,仍然报错了,差不多是这样:问题Upload failed: The top margin is 0.691 in on pages 4 and 5, which is below the required margin of 0.7 in.这个报错: Upload failed: The top margin

PyTorch单机多卡分布式训练

几个比较常见的概念:rank: 多机多卡时代表某一台机器,单机多卡时代表某一块GPUworld_size: 多机多卡时代表有几台机器,单机多卡时代表有几块GPUlocal_rank: 多机多卡时代表某一块GPU, 单机多卡时代表某一块GPU单机多卡常用的启动方式为torch.distributed.launch。在启动器启动python脚本后,在执行过程中,启动器会将当前进程的index 通过参数

#python
Deep Learning:PyTorch 基于docker 容器的分布式训练实践

引言PyTorch distributed currently only supports Linux.这句话是来自 pytorch 官网 的 torch.distributed 部分,说明 pytorch 支持分布式训练,而且只在linux 上支持。torch.distributed supports three backends, each with different capabilitie

#深度学习#容器#pytorch
pytorch教学:torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(DDP分布式训练)

DDP训练大致是一个GPU开一个线程,如果有两个GPU,则将dataset分成2份,然后一个GPU读取一份 下面的代码能正确使用DDP分布式训练,直接参考即可 注:本代码只适用于单机多卡训练,多机多卡的由于资源有限还没试过 在终端的运行命令:python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 2 train.py 其中2表示你有几个GPUimpo

#pytorch#分布式#人工智能
分布式系统下的纠删码技术之Erasure Code

Erasure Code(简称EC,也称擦除码或纠删码)是1组数据冗余和恢复算法的统称。本教程以Vandermonde矩阵的Reed-Solomon来解释EC原理。术语定义:dj-数据块;yi-通过数据块计算得来,作为数据冗余的校验块;uj-丢失的、需要恢复的数据块;k-数据块数量;m-校验块数量。本教程包括:分布式系统的可靠性问题: 冗余与多副本——提出EC需要解决的问题;EC的基本原理——用到

图神经网络+对比学习,下一步去哪?

机构|中国人民大学高瓴人工智能学院研究方向|图机器学习与推荐系统本文介绍的是图对比学习的研究趋势。文章也同步发布在AIBox知乎专栏(知乎搜索 AI Box专栏),欢迎大家在知乎专栏的文章下方评论留言,交流探讨!转载本文请注明来源RUC AI Box。随着对比学习(Contrastive Learning)在 CV、NLP 等领域大放异彩,其研究热度近年来也逐步走高。在图学习领域,由于图(Grap

#神经网络#人工智能#学习
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