本文介绍了如何利用华为开发者空间的免费云主机和DeepSeek模型，结合Dify平台构建一个法律助手，特别是合同自动化审批业务流程。文章详细阐述了从领取华为云主机、安装Dify、配置业务流程到最终发布服务的完整步骤。该流程支持用户上传合同，系统自动分析合同风险并提供修改建议。通过这一案例，展示了如何高效利用华为云资源和大模型技术，构建实用的AI应用，为法律领域提供智能化解决方案。

windows + python + opencv 打开双目摄像头chusei3d踩坑在咸鱼买了个双目相机来玩，在网上找相关代码测试，使用参照这位大佬的教程做了一下.发现一致报错，首先是**cam=cv2.VideoCapture(1)**这里的参数0是本机设备，1是外接设备，然后再就是usb配置时一直报错说初始化失败，无意间在外国友人的回复中找到了原因....

无人机正射拍摄，已知像素物理尺寸，使用大疆飞机拍摄的信息，进行像素坐标估算，理论精度应该在米级，但是航偏角以及定位误差导致与实际有所不同。详细完整代码放在我的资源下载，可以免费下载。

这是opencv系列的最后一节，主要学习视频序列，上一节介绍了读取、处理和存储视频的工具，本文将介绍几种跟踪图像序列中运动物体的算法。可见运动或表观运动，是物体以不同的速度在不同的方向上移动，或者是因为相机在移动（或者两者都有）。在很多应用程序中，跟踪表观运动都是极其重要的。。对于手持摄像机拍摄的视频，可以用这种方法消除抖动或减小抖动幅度，使视频更加平稳。运动估值还可用于视频编码，用以压缩视频，便

图像的边缘区域勾画出了图像含有重要的视觉信息。正因如此，边缘可应用于目标识别等领域。

视频由一系列图像构成，这些图像称为帧，帧是以固定时间间隔获取的（称为帧速率，通常用帧/秒表示，例如），本文将介绍如何读取、处理和存储视频序列。如果从视频序列中提取出独立的帧，就可以对其应用各种图像处理函数，还将学习对视频序列做时序分析的算法，即比较相邻的帧并根据时间累计图像统计数据，以提取前景物体。

这是opencv系列的最后一节，主要学习视频序列，上一节介绍了读取、处理和存储视频的工具，本文将介绍几种跟踪图像序列中运动物体的算法。可见运动或表观运动，是物体以不同的速度在不同的方向上移动，或者是因为相机在移动（或者两者都有）。在很多应用程序中，跟踪表观运动都是极其重要的。。对于手持摄像机拍摄的视频，可以用这种方法消除抖动或减小抖动幅度，使视频更加平稳。运动估值还可用于视频编码，用以压缩视频，便

图像的边缘区域勾画出了图像含有重要的视觉信息。正因如此，边缘可应用于目标识别等领域。

此处重点讨论在特定条件下，重建场景的三维结构和相机的三维姿态的一些应用实现。下面是完整投影公式最通用的表示方式。在上述公式中，可以了解到，真实物体转为平面之后，s系数丢失了，因而无法会的三维坐标，而s系数其实是与直接距离Z相关，实际上，如果知道。

由于此次实验是选择MindTorch进行代码迁移，建议选择交互式环境，然后镜像默认调用mindspare和MindTorch配置好的环境，如果是自己手动配置环境需要设置环境变量，否则会报错。1.包名进行替换，需要注意要偷懒直接只修改import mindtorch.torch as torch，会出现错误引用。这次迁移工作很快就结束了，总体而言未发现很大问题，后续可以尝试将更复杂的模型进行迁移。模