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本文介绍使用OpenCV和OpenCV_Contrib源码及Cuda进行编译的过程,编译过程中会用到OpenCV、OpenCV_Contrib、Toolkit、Cmake、VS2022等工具,最终编译OpenCV的Cuda版本。

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本文主要介绍我在项目过程中使用林草火灾的数据集。1.数据来源本数据集一部分来源于
本文主要介绍机器学习中的四个基本概念,batch、batchsize、epoch、iteration,这几个概念对于初学者来说容易混淆。因此在次记录一下。深度学习中的优化算法就是梯度下降算法,通过该算法来进行参数的优化,参数的优化过程是通过计算损失函数来实现的。但是计算损失函数时如果每次都遍历整个数据集,会影响运行效率。为了解决这个问题,目前使用较多的是mini-batch梯度下降法。(关于梯度下
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主要包括平均法与加权平均法、像素灰度选择、PCA融合方法、逻辑滤波、颜色空间融合、神经网络等方法。1.平均法与加权平均法加权平均方法将原图像对应像素的灰度值进行加权平均,生成新的图像,它是最直接的融合方法。其中平均方法是加权平均的特例。使用平均方法进行图像融合,提高了融合图像的信噪比,但削弱了图像的对比度,尤其对于只出现在其中一幅图像上的有用信息。2.像素灰度选择融合的两幅原图像分别为A、B,图像
本文介绍使用OpenCV和OpenCV_Contrib源码及Cuda进行编译的过程,编译过程中会用到OpenCV、OpenCV_Contrib、Toolkit、Cmake、VS2022等工具,最终编译OpenCV的Cuda版本。

这里写自定义目录标题相机标定前期准备(获取图片)单目标定合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入相机标定本文章相机标定..
1.chmod +x1.linux系统下的文件颜色含义:绿色文件: 可执行文件,可执行的程序红色文件:压缩文件或者包文件蓝色文件:目录白色文件:一般性文件,如文本文件,配置文件,源码文件等浅蓝色文件:链接文件,主要是使用ln命令建立的文件红色闪烁:表示链接的文件有问题黄色:表示设备文件灰色:表示其他文件chmod +x就是赋予用户文件的执行权限,之前我安装一个文件显示为没有操作权限,尝试过sudo
本篇文章主要介绍使用窗函数法构造FIR数字滤波器,并且滤除音频文件的噪声。以下为完整的程序,修改一下文件的位置,直接复制应该就可以。1.音频文件的采集与分析Matlab输入的音频文件需要“.wav”文件,可以使用一些软件转换格式(例如酷狗音乐)。使用Matlab软件中的“audioread”函数进行音频的读取,定义读取的音频文件为“signal”并使用“fft”函数把读取的音频进行傅里叶变换,经过







