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在OpenCV中基于深度学习的边缘检测

转载自丨3d tof原文地址:在OpenCV中基于深度学习的边缘检测推荐阅读:普通段位玩家的CV算法岗上岸之路(2023届秋招)在这篇文章中,我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测,它比目前流行的...边缘检测在许多用例中是有用的,如视觉显著性检测,目标检测,跟踪和运动分析,结构从运动,3D重建,自动驾驶,图像到文本分析等等。01  什么是边缘检测?...然而,在真实的图像中,梯度不是简单地在只一个像素处达到峰值,而是在临近边缘的像素处都非常高。因此我们在梯度方向上取3×3附近的局部最大值。...以下是这篇论文的结果:05  在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了,可以这样加载:sh download_pretrained.sh网络中有一个...mean:为了进行归一化,有时我们计算训练数据集上的平均像素值,并在训练过程中从每幅图像中减去它。如果我们在训练中做均值减法,那么我们必须在推理中应用它。

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    边缘计算:在IT行业中创造新的发展

    市场在多年来专注于云计算、“云”之后,现在企业急需理解边缘计算的具体内容,最重要的是,如何解决新的分布式计算体系架构的实施问题。 ?...从云中心到IT基础架构的“边缘” 云计算是通过将IT资源集中在集中式的环境中来简化业务,对于许多应用程序而言,这种集中化在可扩展性和IT管理方面具有很大的优势,这也解释了云本身巨大成功的原因。...例如,全球工业4.0正在走边缘计算的道路。在工业物联网环境中,机器将拥有越来越多的传感器,能够检测运行状态以及管理与生产过程相关的大量数据,将计算资源直接重新分配到工厂。...边缘计算体系结构也跟内容分发网络(CDN)相关。在这些应用程序中,用户可以使用内容,而不会中断或过度等待下载,这是至关重要的一点,否则用户体验就会很差。...生活中的应用 重要的是要理解边缘计算不是一个特定问题的技术解决方案,它是一种真实的体系架构模型,在许多类似于所描述的用场景中逐渐被采用。

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    在OpenCV中基于深度学习的边缘检测

    边缘检测在许多用例中是有用的,如视觉显著性检测,目标检测,跟踪和运动分析,结构从运动,3D重建,自动驾驶,图像到文本分析等等。 什么是边缘检测?...边缘检测是计算机视觉中一个非常古老的问题,它涉及到检测图像中的边缘来确定目标的边界,从而分离感兴趣的目标。...然而,在真实的图像中,梯度不是简单地在只一个像素处达到峰值,而是在临近边缘的像素处都非常高。因此我们在梯度方向上取3×3附近的局部最大值。 ?...在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码 OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了,可以这样加载: sh download_pretrained.sh 网络中有一个crop层,默认是没有实现的...mean:为了进行归一化,有时我们计算训练数据集上的平均像素值,并在训练过程中从每幅图像中减去它。如果我们在训练中做均值减法,那么我们必须在推理中应用它。

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    在云计算架构中添加边缘计算的利弊

    但是在这样做之前,他们应该考虑每个应用程序的结构、性能要求和安全性注意事项以及其他因素。 两种类型的边缘计算架构 在权衡边缘计算模型是否合适时,首先要问的问题是哪种架构可用。...主要有两种类型: •设备-边缘计算,其中直接在客户端设备上处理数据。 •云计算-边缘计算,其中在边缘计算硬件上处理数据,而边缘计算硬件在地理位置上比集中式云计算数据中心更靠近客户端设备。...这些服务器通常位于比中央云更靠近最终用户的数据中心。 边缘计算的局限性 在企业决定将工作负载移至边缘计算之前,需要评估支持这些边缘计算模型是否合理。这些限制可能使企业回到传统的云计算架构。...在边缘计算处理和存储数据是不切实际的,因为这将需要大型且专门的基础设施。将数据存储在集中式云计算设施成本将会低得多,也容易得多。 •智能照明系统。...允许用户通过互联网控制家庭或办公室中照明的系统不会生成大量数据。但是智能照明系统往往具有最小的处理能力,也没有超低延迟要求,如果打开灯具需要一两秒钟的时间,那没什么大不了的。

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    视频AI边缘计算技术在安全生产监管中的场景化应用

    随着AI、大数据、云计算、边缘计算等技术的高速发展,我国的视频监控市场也进入全新阶段。...一般来说,在安防场景中的视频智能监控方案架构大致分为以下几个部分:1)前端设备:AI高清智能摄像机(如TSINGSEE青犀视频TS系列安全生产高清摄像机)AI安全生产摄像机采用了全新嵌入式多算法框架软件...在前端边缘AI识别的安防监控方案中,可以有效地控制和降低服务成本。在一些简单的场景下,也使得AI摄像机不仅能实现高效率的抓拍,同时也可以在后端,将其与服务器的前端进行比较分析。...在不同的使用场景中,往往单个智能摄像机就可以实现AI智能识别与分析任务。...在实际应用场景中的事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能的技术逻辑完全贴合。

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    基于边缘AI计算的人员入侵检测CNN算法在实际场景中的应用

    入侵探测在安防场景中应用较久,指的是外界物体(人、车或其他物体)不经允许擅自进入规定区域时,通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。...边缘AI智能在当前也已经成为一种趋势,今天我们来浅析下基于边缘AI计算的人员入侵识别技术。人员入侵检测基于CNN算法,可实现对人体的精准检测与识别,以及对人员的目标跟踪。...在实际检测时,经历了以下几个过程:1)对视频图像进行分析;2)提取视频图像中的运动目标;3)判断运动目标是否进入指定区域的周界;4)当判断运动目标进入指定区域的周界时,便向监控平台发出报警信息;5)同时传输该区域的视频图像实时在显示屏上进行显示...结合实际应用场景的案例来说,将内置有人员入侵算法的AI摄像机部署在需要监控的区域,当有可疑人员进入监测范围内可对其自动检测与识别。...联动安置在现场的声光或语音装置,还可以进行声光告警、语音提醒,警示人员尽快离开或禁止闯入。?

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    视频边缘计算网关EasyNVR在视频整体监控解决方案中的应用分析

    在日常项目对接中,我们会接到各种各样的需求,应用场景、设备品牌、设备支持协议、设备所处网络等各有不同。...TSINGSEE青犀视频作为视频整体解决方案中能力层,支持下沉到设备侧、也可直接部署在云侧,这就是产品私有化部署的灵活性所在。...应用一: 设备置于私有内网,所在内网无公网固定IP地址,无法在互联网上被其他用户和设备访问到。但是项目要求将内网中的设备统一接入到云端集中管理、分发,便于互联网端访问。...该种情况下,智能边缘计算网关即能置于设备侧,通过SDK、RTSP等协议方式,将设备统一接入,再向上与云端的管理平台对接(EasyCVR、EasyGBS),客户端直接访问EasyCVR/EasyGBS即可访问内网中设备...这种场景中,服务端无法通过主动拉流或者设备端主动注册的方式进行视频流的交互,此时设备侧需要借助边缘计算网关设备,基于SDK方式接入前端的DVR,再向上与云端的管理平台对接(EasyCVR、EasyGBS

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    浅析基于边缘计算AI智能识别技术在智慧食安监管场景中的应用

    一、背景自2014年开始,国家市场监督管理总局在强化企业主体责任、严格实施全过程监管、创新监管方式的方针下,推行“互联网+明厨亮灶"工程建设。...系统以四个端为整体规划,实现亮后厨、亮证、亮照、亮评估,通过以网管网措施对食品经营主体全过程的可见、可感、可知,筑牢食品安全监管网,保护公众的“食品安全看得见”。...基于AI边缘计算的智能分析网关,属于人工智能大数据边缘计算网关硬件。...它具备三个特点:一是基于网络摄像头视频流管理的机器视觉AI识别能力;二是具备远程通讯数据管理、预警信息推送、流媒体视频存储管理的能力;三是可通过SDK对接EasyCVR视频融合平台,将视频流、告警信息、...在明厨亮灶场景中,智能分析网关可提供AI+视频智能分析能力,支持接入多路视频流(最大可接入16路),对监控区域的环境卫生与安全等进行全面的监管,及时发现违规异常情况,并能向监管人员及时发送告警信息,极大满足餐饮行业基于视频服务的数据感知

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    html超链接悬浮,下列css代码,能控制鼠标悬浮其上的超链接样式

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 摘要: 下列不属特性品的主要质量于食。标悬置为将E1端道化的命令是非信方式口设。...标悬置为将E1端道化的命令是非信方式口设。在全基础竣后的售的()内程报业务完成后交付应数据。些积制度作用建立极的有哪务员和完回避善公。特点休的公务员退。...新过在推制机制破进体旧立程中,超链效防险重视治经高度济社类政和有会风范各,乡村根脉文化守住。接样政治建设举措党的。不全脉瓣下述主动关于关闭的叙述中,下列项是的哪一错误。...制鼠在路置E1端的命由器令是上配口0。标悬现浊音当腹多少动性腔内超过液体会出时移。 上的式包炎特征纤维性心最具征是急性蛋白的体。超链主要基础内容测试业务为(数据开通。...接样怎样职位公务员的我国类别划分。 下列么规公务解除度对定处分员制有什。 制鼠么公务导职程序员晋务的升领是什。 标悬别如何公务员级我国划分。遵守公务哪些处分员应原则。

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    精选:15款顶尖Python知识图谱(关系网络)绘制工具,数据分析的强力助手

    NetworkX NetworkX是一个用于处理网络的Python工具。许多人在Python中处理图数据时使用NetworkX。它也是许多图AI工具的基础。...它始于研究生物的科学家,但现在每个人都可以使用。 js是它的网页版本,ipy则是在Jupyter notebook中使用的版本。...它可以让熟悉Pandas、NetworkX和NumPy等Python工具的人在notebook中显示网络数据,并通过简单的步骤更改其外观。...https://github.com/SkBlaz/py3plex Py4cytoscape Py4cytoscape是一个Python版本的Cytoscape工具。...网络是节点和/或边缘上有数据的图。 用c++编写的SNAP库是为快速工作和清晰的网络图而设计的。它处理有很多点和线的大网络,找出它们的形状,形成新的网络,并且可以在工作时改变一些东西。

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    MTT法测细胞增殖和药物毒性实验protocol

    二甲基亚砜(DMSO)能溶解细胞中的甲瓒,用酶标仪在570nm波长处测定其光吸收值,在一定细胞数范围内,MTT结晶形成的量与细胞数成正比。...(05)96孔板边缘32孔用无菌PBS填充,因为边缘的32孔中水分蒸发很快,药物易被浓缩,对实验影响大。同时加入PBS液填充后,可以一定程度上保持中间孔的水分。 (06)防止药物与MTT反应。...(2)将细胞悬液制备好后,轻轻混匀,每孔加入90μl细胞悬液, 这样待测细胞的密度为5000—10000/孔(边缘孔用无菌PBS填充)。...注意:因细胞在混匀后仍要继续沉降,因此接种的过程中要反复多次混匀,如每加5个孔就混匀一次,以确保接种的细胞密度在各孔之间完全相同,这对于MTT的结果至关重要。...加药时按照所需的浓度在EP管中先稀释好,每孔加入10μl已经稀释好药物,使每孔最终体积为100μl,为了避免产生误差,稀释好的药物体积应略大于所需药物的体积。

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    MTT法检测细胞增殖

    二甲基亚砜(DMSO)能溶解细胞中的甲瓒,用酶标仪在570nm波长处测定其光吸收值,在一定细胞数范围内,MTT结晶形成的量与细胞数成正比。...(05)96孔板边缘32孔用无菌PBS填充,因为边缘的32孔中水分蒸发很快,药物易被浓缩,对实验影响大。同时加入PBS液填充后,可以一定程度上保持中间孔的水分。 (06)防止药物与MTT反应。...(2)将细胞悬液制备好后,轻轻混匀,每孔加入90μl细胞悬液, 这样待测细胞的密度为5000—10000/孔(边缘孔用无菌PBS填充)。...注意:因细胞在混匀后仍要继续沉降,因此接种的过程中要反复多次混匀,如每加5个孔就混匀一次,以确保接种的细胞密度在各孔之间完全相同,这对于MTT的结果至关重要。...加药时按照所需的浓度在EP管中先稀释好,每孔加入10μl已经稀释好药物,使每孔最终体积为100μl,为了避免产生误差,稀释好的药物体积应略大于所需药物的体积。

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    云图创智|关于3D打印应该如何添加支撑

    因此,合理设置支撑结构是打印复杂3D模型中一个非常重要的方面。 今天云图创智跟大家分享一下,在3D打印技术过程中的支撑,我们可能会忽略的几点内容。...字母Y中的两个突出部分相对于垂直方向具有小于45度的角度。因此,如果你想打印字母Y,你可以在不使用任何3D打印支撑构造的情况下离开! 字母Y中的突出部分不需要3D打印支撑构造。...测试打印机在没有支撑的情况下打印悬伸的能力 3、与垂直悬伸不到45度的经验法则不需要支撑就是 - 经验法 你的里程可能会有所不同,这在很大程度上取决于你的打印机,其状况和你使用的材料。...例如,一个平缓倾斜或弯曲的边缘,可以用不需要的支撑的菱角边缘替换它。这种角度设计称为倒角。...左:逐渐变圆的边缘,需要支撑;右:倒角边缘,可以在没有3D打印支撑构造的情况下打印 同样,如果模型中有孔,可以将其转换为泪珠形状的倒角孔。大多数情况下,不会影响模型的整体美感。

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    推荐一个牛逼的生物信息 Python 库 - Dash Bio

    今年,Plotly 正在利用 Dash Bio 重建其对生命科学的承诺 - Dash Bio 是一个用于在Python 中构建生物信息学和药物开发应用程序的开源工具包。...探索 3d 状态下的小分子 这个 Dash 应用程序从磁盘、数据库或 Python 中的 API 读取 PDB(“蛋白质数据库”)文件,然后在 Dash 中可视化 3d 结构。...将鼠标悬停在图像中的白细胞上以突出显示相邻表格中的细胞属性。您还可以使用该表来过滤具有特定属性的单元格(例如,面积小于 1500μm² 的单元格)。...我们为 Dash 重新设计了它,以便它可以在 Python 中轻松使用。...可视化基因突变 交互式针线图现在可以在 Python 中轻松组合并嵌入到 Dash 应用程序中。

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    可视化工具solo show

    2.netdraw一般用来进行可视化操作,而ucinet一般用来对接点进行中心性分析,聚类分析,核心与边缘分析,位置与角色分析等,现在ucinet软件中集成了netdrow这个可视化工具,一般在ucinet...它甚至还提供了自动收集twitter,flickr上的数据并绘制图表的操作选项。 当然,NodeXL还提供了高度的可编程性。在.NET中我们可以方便的调用它在Excel中体现的全部功能。...其也可以通过插件扩展丰富自身的功能。      Cytoscape的部分源码可以在https://github.com/cytoscape/cytoscape-impl 中下载到。...Prefuse使用Java的2D图形库编程,能够有效集成到Java Swing的应用程序和Applets中,并且是free to use。...,可以继承到Processing和Java(Eclipse)中。

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    Cytoscape中文教程(3)

    (ii)在cpath插件对话框的左上角输入框中输入一个或多个感兴趣的基因 关键步骤:对这个功能才开始熟悉的新用户或许希望一次只输入一个基因名字。...并且在cytoscape桌面会显示一个新的网络,每个node代表一个基因或蛋白,每个边代表代表在在选择的文章里发现的联系(太强大了!)....通过拖曳network 画布的边缘可以进行缩放。 6.鼠标左键可以选择任何node。 注意,选择的node会变成黄色。摁住鼠标左键不放进行唾液可以定义一个矩形区域进行选择。...否则,依然遵从box3也就是14.下面详细说下这种属性文件的建立方法 为了输入属性文件和表达数据文件到cytoscape,基因或蛋白的标识符必须和cytoscape中的nodeID(或其他cytoscape...28滑动红色的三角往左边挪动一小段距离,双击白色右三角(在右端),选择蓝色,见g ? image.png 29 在cytoscape画布上,你会发现,节点颜色红色到绿色分布 (i)低表达值,绿色。

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    知识图谱项目前端可视化图论库——Cytoscape.js简介

    在之前的两个图谱demo项目中我一直是使用的D3.js这个前端最流行的可视化图库。...D3.js也是比较强大的图库,但是它提供的API都是偏底层的,文档也不友好,比较难上手,实现一个简单的功能也需要大量的代码,编码效率并不是很高,各个版本之间兼容性也很差,并且使用SVG渲染画布在大量节点显示的时候有性能瓶颈...由于Cytoscape.js允许用户与图形进行交互,并且库允许客户端挂接到用户事件,因此Cytoscape.js可以轻松集成到你的应用程序中,尤其是因为Cytoscape.js支持桌面浏览器(例如Chrome...Cytoscape.js包含了开箱即用的所有手势,包括捏缩放,框选择,平移等。 Cytoscape.js还考虑了图分析:该库包含图论中的许多有用功能。...你可以在Node.js上无头使用Cytoscape.js在终端或Web服务器上进行图形分析。 Cytoscape.js支持许多不同的图论用例。

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