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opencv32:Shi-Tomasi 角点检测|Shi–Tomasi

目标在本章中,将学习另一个角点检测器:Shi-Tomasi拐角检测器函数:cv2.goodFeaturesToTrack()理论在上一章中,学习了Harris Corner Detector。1994年下半年,J.Shi和C. Tomasi在论文《Good Features to Track》中做了一个小修改,与Harris Harris Detector相比,展示了更好的结果。哈里斯角落探测器的

#opencv#python
Dify-9:模型提供方系统

Dify 中的模型提供方系统负责管理与各种人工智能模型提供方的集成,处理凭证信息,并为调用模型提供统一的接口。该系统使 Dify 能够通过一个通用的抽象层与多个模型提供方(如 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic 等)协同工作,既支持系统管理的凭证(通过 Dify 云服务),也支持用户自定义提供的凭证。

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opencv:使用dlib进行人脸检测

dlib get_frontal_face_detector(gray, 1)#The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image 1 time.This will make everything bigger and allow us to detect morefaces.

#opencv
opencv13:图像梯度

目标在本章中,将学习:查找图像梯度,边缘等学习以下函数:cv2.Sobel()cv2.Scharr()cv2.Laplacian()理论1)边缘:灰度或结构等信息的突变处,边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。2)边缘点:图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点。3)边缘段:对应于边缘点坐标[x,y]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角OpenCV提供三

#opencv
大模型在研发的创新应用

大模型在辅助代码方面的研发应用

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#人工智能#前端#单元测试 +1
机器学习:领域自适应学习

领域自适应,领域泛化,数据集分布差异

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#机器学习#阿里云
中文ocr-Benchmarking Chinese Text Recognition: Datasets, Baselines, andan Empirical Study

Benchmarking Chinese Text Recognition: Datasets, Baselines, andan Empirical Study论文链接:Benchmarking Chinese Text Recognition: Datasets, Baselines, and an Empirical Study项目链接:GitHub - FudanVI/benchmarki

自然语言处理利器NLTK:从入门到核心功能解析

自然语言工具包(Natural Language Toolkit,NLTK)自2001年诞生于宾夕法尼亚大学以来,已成为自然语言处理(NLP)领域最具影响力的Python库之一。作为全球数十所顶尖高校的教学工具和研究基础,NLTK凭借其模块化设计和丰富的功能集合,持续为语言学研究者、数据科学家和AI开发者提供强大支持。作为NLP领域的"瑞士军刀",NLTK通过清晰的模块划分和教学友好的设计,持续赋

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#自然语言处理#人工智能
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#AI作画#AIGC
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