github:https://github.com/idealo/imagededup
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案,api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果,主要用于图像去重,后续拓展使用范围。 1. 项目说明: 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发,同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search,设计出基于Flask的RESTful api接口,目的是为了解决以下几个场景问题: 1)本地已经存储大规模
img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)
【ArcGIS Python系列】系列笔记为学习ArcGIS Pro和ArcPy过程中的总结,记下来方便回看,最新版本会优先发布在我的博客和GITHUB。 洪水发生之后,有时候需要快速分析卫星影像,及时确定被洪水淹没的区域。在本文中,利用了Python自动化识别卫星影像中的洪水区域。首先,会在 ArcGIS Pro 中使用notebook,一步步实现洪水检测的目的。然后,会将代码转换为脚本工具,给其他没有编程基础的人使用。
在人工智能盛行的当下,各类大模型如雨后春笋般争先恐后地破土而出,AI绘画作为其中极其重要的一员也不停地向我们展示出它的强大能力。本文是笔者在做证件照时发现的一款stable-diffusion webui的插件,极其好用,向大家推荐一下。从本篇开始,笔者会陆续推出stable-diffusion和Midjourney相关的内容梳理了,后续会推出一系列的stable-diffusion webui的插件教程和讲解,敬请期待。
一款基于Python语言的视频去重复程序,它可以根据视频的特征参数,将重复的视频剔除,以减少视频的存储空间。它的基本原理是:首先利用Python语言对视频文件进行解析,提取视频的特征参数,如帧率、码率等;然后根据特征参数,生成视频的哈希值;最后,将每个视频的哈希值进行对比,如果哈希值相同,则表示视频内容相同,可以将其中一个视频剔除,以节省存储空间。
gdal.Warp是一个很好用的函数们可以用来重投影、影像裁剪等。用它对MODIS数据进行重投影很简单。
步骤1:安装依赖项:在运行DeOldify之前,需要确认系统上已经安装了所需的依赖项,如Python和相关的深度学习库。
Python功能众多,你已尝试使用了几个,现在该大干一场了。在本项目中,你将学习如何使用Pygame,这个扩展让你能够使用Python编写功能齐备的全屏街机游戏。Pygame虽然易于使用,功能却非常强大。它由多个组件组成,Pygame文档(参见Pygame官网http://pygame.org)做了详尽的介绍。本项目将介绍一些主要的Pygame概念,但鉴于本项目的目标是让你起步,因此不会介绍诸如声音和视频处理等有趣的功能。建议你掌握基本知识后再去探索其他功能。你可能还想参阅Will McGugan和Harrison Kinsley的著作Beginning Python Games Development或Paul Craven的著作Program Arcade Games with Python and Pygame。
在本项目中,你将学习如何使用Pygame,这个扩展让你能够使用Python编写功能齐备的全屏街机游戏。
最近在从事数据聚合技术研发工作,刚开始我主要是聚合工商的企业数据源、专利网的数据源、裁判文书网的数据源,刚开始遇到不少的坑,各种验证码、各种封IP等限制。做数据聚合研发首先的技术是Python,因为Python具有很多强大的现存的库可以直接用的,比如: 图像识别库、requests库等,下面就关于 模拟请求爬取天某查的整套架构设计+核心代码分享给大家,主要是解决大家在写python爬虫过程中遇到验证码问题、封IP问题、分页爬不完问题、还有爬取的效率和速度问题。
“工欲善其事必先利其器”。OpenCV实验大师工具软件( OpenCV Experiment Master Toolkit Software 简称OEMTS)是一款支持在Win10/Ubuntu/JetsonNano/Orin上部署,针对数字图像处理与计算机视觉技术方向的算法流程设计工具软件。OEMTS帮助老师更好的设计教学案例与算法演示,通过嵌入计算机视觉领域必备知识点案例教学与算子支持,保证学生的学习更加有的放矢,更好培养合格机器视觉领域的技术人才。OpenCV实验大师工具套件主要特点包括
今天推荐的这个项目是「Bringing-Old-Photos-Back-to-Life」,是一个修复旧照片的项目,让旧照片重现生机。
本章开始学习Python图像处理,需要同学们理解如何使用Pillow来操作图像,实现格式转换,改变大小尺寸,裁剪,滤镜处理。
Nuts-ml 是一个新的 Python 数据预处理库,专门针对视觉领域的 GPU 深度学习应用。 它以独立、可复用的单元模块的形式,提供主流数据预处理函数。前者便是“nuts-ml” 里的 “nuts”,开发者可自由将其排列组合,创建高效、可读性强、方便修改的数据流。 对于机器学习项目,数据预处理都是基础。相比实际的机器学习,开发者花在数据预处理上的时间往往还要更多。有的数据预处理任务只针对特定问题,但大多数,比如把数据分割为训练和测试组、给样本分层和创建 mini-batch 都是通用的。下面的
随着互联网的普及和信息技术的发展,人才招聘逐渐从传统的报纸广告、面试等方式转向线上平台。招聘信息的数量快速增长,企业和求职者需要更加高效地获取、分析和理解这些信息。因此,基于Python的招聘信息可视化分析系统应运而生。
掌握一门技术,迅速提升能力,最好方法是通过实践项目,最好是完整且有趣的。分享一本,我认为非常不错的书籍,《Python Playground》,这本书每个章节就是一个完整的小项目。
探索了行人特征的基本学习方法。在这个实践中,我们将会学到如何一步一步搭建简单的行人重识别系统。欢迎任何建议。
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功能非常强大。 pytesseract:图像识别库。
创始人: Guido van Rossum(荷兰人) 时间: 1989 圣诞节期间 Python的命名: 源于一个喜剧团 Monty Python
vs2019和vs2017一样强大,项目兼容,不用互相删除,而且C/C++,Python,F#,ios,Android,Web,Node.js,Azure,Unity,HTML,JavaScript等开发都可以执行,相关介绍可以看这个官方网址:Visual Studio 2019
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 1、手写交叉熵公式 2、为什么用交叉熵不用均方误差 1、均方误差作为损失函数,这时所构造出来的损失函数是非凸的,不容易求解,容易得到其局部最优解;而交叉熵的损失函数是凸函数; 2、均方误差作为损失函数,求导后,梯度与sigmoid的导数有关,会导致训练慢;而交叉熵的损失函数求导后,梯度就是一个差值,误差大的话更新的就快,误差小的话就更新的慢点。 3、说一下Adam优化的优化方式 Adam算法即自适应时刻估计方法(Adaptive
本网站的主题是介绍一本斯蒂芬金的中短篇小说合集《四季奇谭》,首页现对本书进行整体的介绍,简要介绍本书包含的四篇小说。首页链接四个分页面,分别是角色简介(characters)、作者(author)、书评(reviews)、关于我(about me)。另外加入返回寝室主页的链接。
岁月流逝带走了时光却带不走回忆,从 1839 年法国画家达盖尔将 “摄影术” 带到世人面前,世界上就多了一种使用影像记录回忆的方式。那些我们想要留在心底或未曾经历过的从前,都可以通过翻看老照片找回来。
随着科技的快速发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)正逐渐渗透到各个领域。
由于之前分享的代码有获取过微信好友头像,所以当时第一反应是通过itchat微信接口获取好友信息,比对两个人的好友信息列表就可以实现了。按理说这么简单的话,应该早有现成的代码了,然而并没有搜到,那正好,拿来练练手!
这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣 人群的月刊,月刊的内容包括:各种编程语言的项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习笔记、教程等,这些开源项目大多都是非常容易上手,而且非常 Cool。主要是希望大家能动手用起来,加入到开源社区中。
关于自动化办公,之前我思考过好久。到底什么是自动化办公,哪些属于能真正提高我们工作效率的知识,哪些所谓的python自动化办公项目又是伪需求?
计算机视觉是最令人兴奋的领域之一,其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中,我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器,为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
图像去噪在二值图像分析、OCR识别预处理环节中十分重要,最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的,常见的噪声类型有如下:
我们 Sentiance 开发了一款能接收加速度计、陀螺仪和位置信息等智能手机传感器数据并从中提取出行为见解的平台。我们的人工智能平台能学习用户的模式,并能预测和解释事情发生的原因和时间,这让我们的客户能够在正确的时间以合适的方式指导他们的用户。
在本篇博客中,我们将详细探讨CIFAR-10数据集的下载和使用方法,涵盖了Python编程语言的应用,TensorFlow和PyTorch框架的实际操作指南。文章适合所有水平的读者,无论是机器学习的初学者还是有经验的数据科学家。CIFAR-10、机器学习、Python编程、TensorFlow教程、PyTorch实战等关键词将帮助您从搜索引擎轻松找到本文。
专栏《图像分割模型》正式完结了。在本专栏中,我们从编解码结构入手,讲到解码器设计;从感受野,讲到多尺度融合;从CNN,讲到RNN与CRF;从2D分割,讲到3D分割;从语义分割到实例分割和全景分割。这篇文章我们就一起回顾一下这些网络结构。
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架 YOLOv6关键技术介绍 YOLOv6 主要在 Backbone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进: 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck :受到硬件感知神经网络设计思想的启发,基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。
return y - (t[0] * x**2 + t[1] * x + t[2])
行人重识别,又称行人再识别,是利用 CV 技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。常规的行人重识别方法往往需要高昂的人工标注成本,计算复杂度也很大。在本文中,中山大学研究者提出的弱监督行人重识别方法恰恰克服了这两方面的障碍,并发布了一个大型行人重识别数据集。
重啃OpenCV的过程中发现了一个有趣的Demo,通过 异或(xor)对图片进行加解密 。
本文介绍了图像相似度检测技术的背景、原理、实现方法和关键点。首先介绍了图像相似度检测的意义,然后阐述了基于分块、特征提取、哈希、深度学习的方法,以及实现过程中需要注意的关键点。最后,总结了当前图像处理领域的发展趋势,包括特征提取、哈希、深度学习等方面的应用,并提出了改进点。
首先我们项目的定位是一个图片,音频为主体的分享应用,于是服务器对于大资源的存储有了常规数据库,nginx静态资源存储和对象存储服务的选型问题.常规数据库(如mysql)的业务存储不可避免的遇到服务器带宽问题和单点问题.于是我们选择了COS服务进行大对象存储,同时对于生成目录等用户关键信息进行云Redis存储并选择双机备份.项目开发,压测结束Redis只占用了2M内存空间,COS服务+CDN溯源提供了优秀的读写带宽和数据保持.
近期,中山大学发布了一种基于可微图学习的弱监督行人重识别(person re-ID)方法和一个大型数据集。该方法结合可微图学习和弱监督学习方法,为行人重识别深度神经网络加入自动生成训练标签的模块并与其一体训练。相比普通的行人重识别方法,该方法不需要高昂的人工标注成本,并且几乎不增加计算复杂度也能达到领先的模型性能。
通过采用图像处理技术,可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出,例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是,由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此,倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题,尤其在数字化、自动化领域。比如,提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率,车牌号码自动 识别与交通监视,手写体自动识别,名片自动归类等。
今天发现一个开源的python符号计算系统,正好对数值算法感兴趣,所以就做一番探索:
在这里我们所说的双目标定是狭义的,讲解理论的时候仅指两台相机之间相互位置的标定,在代码实践的时候,我们才说完整的双目标定。
项目效果 飞浆是一个由百度推出的深度学习开发平台,为开发者提供了高效、易用、灵活和全面的深度学习开发工具和服务。 PaddleGAN是飞浆在图像生成和处理领域的一个代表性项目,通过深度学习的技术和飞浆
AlphaGo >> AlphaGo Master > > AlphaGo Zero,人工智能在不停的进步。2017是人工智能元年。2030年抢占人工智能制高点。要注意人工智能和机器人不可以划等号。机器人是多种人工智能技术的结合。
常见的单目相机主要有两种模型:即pinhole(针孔相机)与fisheye(鱼眼相机)模型,之前我已经介绍过视觉坐标系转换原理,不管单目相机模型是什么,其内参模型是一样的,将之前的结果拿过来,如下图所示:
目前采用的主流相机畸变矫正模型基本都是Brown-Conrady模型,原论文:Decentering Distortion of Lenses
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