OpenCV图像处理基础摘要 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供C++和Python接口，支持多种图像处理和机器学习算法。文章介绍了OpenCV的优势包括开源免费、跨平台、多语言支持和丰富的API。环境安装使用pip命令即可完成。图像以像素为基本单元，彩色图像采用BGR三通道存储，每个通道0-255取值。文章详细讲解了图像的读取(cv2.imread)、显示(cv2.imshow)、保存(

本文系统介绍了目标检测（特别是YOLO算法）的关键概念与技术要点。主要内容包括：1）计算机视觉三大任务（分类、检测、分割）的区分；2）YOLO项目开发基础（环境配置、数据集标注规范）；3）目标检测核心指标（IoU、mAP、FPS等）的计算原理；4）两阶段与单阶段检测架构的对比；5）非极大值抑制等后处理技术。特别强调了模型评估时需平衡精度（mAP）与速度（FPS）的关系，并根据实际场景需求选择合适指

Jupyter Notebook允许用户在一个文档中结合代码、文字、数学公式和可视化图表，是教学、实验记录和可重复研究的理想工具。Jupyter Notebook是一种互动式的网页应用程序，让你在一个文档中写代码、运行代码、添加注释和插入图表。【菜单】---【设置】--【项目：你的项目目录】--【python解释器】--【添加解释器】--【添加本地解释器】不建议使用类似C:\Users\15740

本文介绍了OpenCV-Python在图像处理中的基础应用。主要内容包括：1）OpenCV环境安装及图像表示原理，说明像素与RGB通道的概念；2）图像存储方式，讲解NumPy数组在存储彩色/灰度图像时的维度差异；3）基本图像操作，涵盖窗体创建、图像读取/显示/保存方法；4）图像处理技术，演示创建黑白图像、切片裁剪和大小调整；5）图像绘制功能，包括直线、圆形、矩形绘制和文字添加；6）视频处理基础，展

本文以网页图片批量爬取为目标，从准备工作入手，介绍了 Python 及相关工具的安装配置，重点讲解如何用浏览器开发者工具分析网站结构，找到图片真实地址及请求规律。随后分步演示了用 requests 库发送请求、解析数据、提取图片地址并下载保存的过程，还提供了多页爬取、多关键词爬取及错误处理等优化方法，最后总结了爬虫核心逻辑与注意事项，帮助新手快速掌握用 Python 自动爬取网页图片的技能。

本文介绍了人工智能基础知识和PyTorch深度学习框架。首先概述AI的定义、实现要素（数据、网络、算力）及产业生态。重点讲解PyTorch框架：它是由Facebook开发的Python深度学习框架，具有灵活高效、支持GPU加速等特点，提供自动微分等高级功能。文章对比了TensorFlow、Keras等其他主流框架，并指出PyTorch是经典的首选框架。通过本阶段学习可为后续模型训练打下基础。

PyTorch安装最佳实践摘要（150字） 强烈建议使用Anaconda创建Python 3.9虚拟环境安装PyTorch。GPU用户需确保CUDA/cuDNN版本与显卡驱动兼容：1) 通过nvidia-smi查看驱动版本；2) 选择匹配的PyTorch-CUDA组合（如CUDA 12.1对应torch 2.3.1）；3) 推荐conda在线安装或手动下载whl离线包。CPU用户直接从PyTorc

Scikit-learn是Python中流行的机器学习工具库，提供多种算法实现和丰富API接口。文档完善易上手，推荐使用conda安装（自动处理依赖）。包含内置数据集（如鸢尾花数据集）和现实世界数据集加载方法，支持本地CSV/Excel文件导入。通过train_test_split划分训练/测试集，掌握参数设置（test_size比例、random_state随机种子等）。从数据加载到预处理再到模