輕鬆學會Python OpenCV：繪製基本幾何圖形
這篇文章介紹了使用OpenCV繪製基本幾何圖形的方法，步驟如下：首先需安裝opencv-python和numpy庫，導入庫後創建500x500的黑色畫布。 繪製圖形部分：直線用cv2.line，如從(50,50)到(450,450)的紅色抗鋸齒線；矩形用cv2.rectangle，支持輪廓（線寬3）和填充（線寬-1），如綠色輪廓矩形和藍色填充矩形；圓形用cv2.circle，支持輪廓（線寬5）和填充（線寬-1），如黃色輪廓圓和紅色填充圓；多邊形用cv2.polylines（輪廓）和cv2.fillPoly（填充），示例爲青色三角形輪廓和淺紅色四邊形填充。 最後用cv2.imshow顯示圖像，cv2.waitKey等待關閉。關鍵說明：顏色爲BGR格式（如紅色爲(0,0,255)），線寬-1表示填充，座標原點在圖像左上角。
閱讀全文Python OpenCV實戰：模板匹配與圖像定位
本文介紹使用Python OpenCV實現模板匹配的圖像定位方法。模板匹配核心是用“模板圖像”在目標圖像滑動，通過計算相似度找到最匹配區域，適用於簡單場景（如監控物體定位）。 步驟包括：準備目標與模板圖像，轉換爲灰度圖提高效率；使用`matchTemplate`（如`TM_CCOEFF_NORMED`方法）計算相似度矩陣；設置閾值（如0.8）篩選高相似度區域，並用`np.where`獲取位置；最後用矩形標記匹配結果並顯示保存。 注意：模板匹配僅適用於目標無旋轉、縮放的場景，複雜場景需改用ORB等特徵匹配；匹配方法和閾值需根據實際情況調整，閾值過高易漏檢，過低易誤檢。文章通過“蘋果定位”實戰示例，幫助入門者掌握基礎流程，適合快速實現簡單圖像定位任務。
閱讀全文Python OpenCV圖像縮放與裁剪：初學者必學技巧
本文介紹Python OpenCV中圖像縮放和裁剪的基礎操作，幫助零基礎掌握核心技巧。 **圖像縮放**：使用`cv2.resize()`函數，支持兩種目標尺寸指定方式：按比例縮放（通過`fx`/`fy`控制，如`fx=0.5`縮小一半）或直接指定寬高（如`(200, 200)`）。插值方法建議：縮小用`INTER_AREA`，放大用`INTER_LINEAR`，避免變形。示例中需注意圖像路徑正確性及窗口操作（`waitKey`和`destroyAllWindows`）。 **圖像裁剪**：本質是NumPy數組切片，格式爲`img[y_start:y_end, x_start:x_end]`，需確保座標不越界（`y_end`≤高度，`x_end`≤寬度）。示例包括固定區域裁剪和中心區域裁剪（先計算中心偏移量`(w-target_w)//2`和`(h-target_h)//2`，再切片）。 **總結**：縮放需注意路徑和插值方法，裁剪需關注座標範圍。兩者常結合使用（如先裁剪再縮放），是圖像預處理
閱讀全文手把手教你用Python OpenCV識別圖像輪廓
這篇文章介紹了用Python OpenCV實現圖像輪廓識別的方法。需先安裝OpenCV和NumPy庫。圖像輪廓是物體邊界線，用於定位目標物體（如人臉、圓形）。核心步驟包括：預處理（灰度化+二值化簡化圖像）、邊緣檢測（Canny算法，通過閾值確定邊界）、輪廓提取（findContours獲取座標）、篩選與繪製（按面積等篩選並可視化）。 實戰中以shapes.jpg爲例，演示流程：讀取圖像→灰度化+二值化→Canny邊緣檢測→findContours提取輪廓→按面積篩選最大輪廓並繪製。常見問題如輪廓不完整可調整Canny閾值，多餘輪廓通過面積過濾解決。還可擴展用圓形度等形狀特徵識別物體。 總結指出，輪廓識別是計算機視覺基礎，初學者可從簡單圖像入手，通過參數調整優化結果。
閱讀全文基於PaddlePaddle實現的快速人臉識別模型
該項目基於ArcFace和PP-OCRv2模型，開發了一個小型高效的人臉識別系統。訓練數據集爲emore（包含85742個人、5822653張圖片），測試則使用lfw-align-128數據集。 項目提供完整代碼及預處理腳本，通過執行`create_dataset.py`將原始數據整理至二進制文件格式，以提高訓練效率。模型訓練與評估分別由`train.py`和`eval.py`控制。預測功能支持
閱讀全文Android基於圖像語義分割實現人物背景更換
你的項目已經實現了基本的人物圖像識別和背景替換功能。爲了進一步完善和優化你的代碼，我將提供一些改進建議，並給出一些示例代碼。 ### 1. 改進預測圖像的處理流程 在預測結果轉換爲圖片的過程中，可以考慮使用 `Bitmap.createBitmap` 的構造函數直接從數組創建位圖，這樣可以減少不必要的臨時對象創建。此外，在繪製透明背景時可以直接利用 `Canvas` 和 `Paint` 來設置
閱讀全文基於PaddlePaddle實現的目標檢測模型PP-YOLOE
這段文檔詳細地介紹瞭如何使用 PaddlePaddle 實現目標檢測模型 PP-YOLOE 的訓練、評估、導出以及預測過程，並提供了多種部署方式，包括 Inference 預測接口、ONNX 接口和 Android 設備上的預測。以下是對各個部分的總結： ### 1. 訓練 - **單卡訓練**：使用 `python train.py --model_type=M --num_classes=8
閱讀全文基於Tensorflow2 Lite在Android手機上實現圖像分類
這個項目主要實現了一個基於TensorFlow Lite的圖像分類應用，能夠使用Android設備上的攝像頭或相冊中的圖片進行物體識別，並提供即時預測功能。以下是對該項目的核心步驟和關鍵代碼的詳細解析： ### 項目結構 - **TFLiteModel**: 包含模型相關配置。 - **MainActivity**: 主界面，用於啓動相機或選擇圖片進行分類。 - **RunClassifier
閱讀全文基於Pyramidbox實現的大規模人臉檢測
根據您提供的代碼和描述，這是一個基於PyTorch的面部檢測模型的實現。該模型使用了自定義的推理過程來加載圖像、進行預處理，並通過模型進行人臉檢測。 以下是對代碼的一些關鍵點總結： - **數據預處理**：將輸入圖像從`HWC`轉置爲`CHW`格式，調整色彩空間（BGR到RBG），減去均值並縮放。這一步驟是爲了匹配訓練時的數據格式。 - **模型推理**：使用PaddlePaddle框架
閱讀全文基於PaddlePaddle實現的密度估計模型CrowdNet
以上就是關於人流密度預測的詳細教程。通過這個項目，您可以瞭解如何使用PaddlePaddle來解決實際問題，並且從訓練到預測都有詳細的步驟指導。 如果您在運行過程中遇到任何問題，或者有任何疑問，請隨時在評論區提問！我們也會持續關注反饋，以幫助更多想要進入AI領域的朋友們。希望這個案例能夠幫助大家更好地理解數據處理和模型訓練的過程。
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