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5-3记忆型递归
/** * @Author CaesarChang张旭 * @Date 2021/2/18 12:06 下午 * @Version 1.0 */ public class Main { static int n; static int m; //记忆化递归 static int [][] rec; public static void main(String[] args) { Scanner scanner=new Scann
28410发布于 2021-04-19 - 来自专栏coding for love
5-3 TypeScript 的打包配置
TypeScript 是 JavaScript 的超集，通过类型注解提供编译时的类型检查，能够有效提升代码的可维护性。
80310发布于 2020-05-04 - 来自专栏python3
5-3 绘制图形
5-3 绘制图形 本节学习目标： n绘制曲线基本要点 n图形类控件的使用 nSystem.Drawing.Drawing2D 5-3-1 绘制曲线 基本形状的绘制，我们可以从图形类提供的方法中找到解决方案 图5-10 随输入数据变化的饼图 5-3-2 图形控件使用 1．Picturebox控件 图片框是操作图形图像的基本的控件，主要用以显示保存图形图像信息。 主要属性和方法定义如表5-5所示： 属性 说明 Image 设置或获取与该控件显示的图像 SizeMode 指示如何显示图像 方法 说明 Load 显示图像 表5-5 PictureBox控件属性及方法 案例学习：在图形框中打开图像并添加文字，保存到文件 本次实验目标是在图像上添加文字或自定义图形，并保存到文件。 ? 图5-12 在图像上添加文字 问题讨论： 执行完上面的代码，并没有在图像上看到绘制的图形，为什么？ 需要对图像刷新。
2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏企鹅号快讯
童欣：从互动图像到智能图像
在过去的几年中，我们也在探索如何通过一些智能技术来发展一些算法帮助大家快速地生成一些高质量的三维内容。我们想到的一个办法就是，通过智能算法加简单交互的方式来代替一些用户繁琐的交互操作来做内容生成。 所谓的大量训练数据就是我们需要给用户、我们需要给我们的算法，提供成万对或者成十万对的输入图像和对应的真实的材质贴图。这件事情是非常难的，因为如果我们能够生成这么多的材质贴图，我们就不需要做这项工作了。 那我们的一个重要观察是虽然我们没有很多这样的训练数据能生成出来，但是我们在真实世界中从网上能够下载到大量的材质的图像出来。 然后我们发现另外一件很有意思的事情，假设我给了你一套材质贴图之后，现在的绘制算法已经足够得好了，它可以帮助我们非常真实地生成一些高质量的图像出来。 我们看到通过一些我们设计的智能算法，我们可以帮助用户快速有效的生成一些高质量的三维内容。这里面的智能可能比大家现在喜欢讲的ren工智能里面的算法定义更宽泛一些。
1.3K50发布于 2018-02-24 - 来自专栏Mr_du
智能图像签名生成脚本
https://cloud.tencent.com/document/product/867/17719
1.3K40发布于 2019-03-21 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
智能视频分析ai图像精准智能识别
智能视频分析ai图像精准智能识别包含图像解决、数字图像处理、行为识别、状态识别 、视频帧全自动监控分析，体现了智能视频分析ai图像精准智能识别的工作能力。 根据智能视频分析ai图像精准智能识别，智能视频内嵌式识别专用工具可以分析监控视频监管下的图像，并将合理信息内容变换为有价值的信息发给后台，使视频监管从处于被动监管变化为积极监管。 现阶段，销售市场上面有完善的智能视频分析ai图像精准智能识别算法，如智能化工厂安全头盔配戴识别、车牌号识别、抽烟识别、浓烟火苗识别、工作人员擅自离岗识别、工作人员摔倒等运用。 智能视频分析ai图像精准智能识别的有关生产商已经不断完善关键优化算法，以提升智能视频分析技术性的运用，完成智能视频分析商品的真真正正商用化。 与此同时，充分考虑不断完善、更繁杂、变化多端的应用领域，智能视频分析技术性的快速发展也应重视识别、分析大量的行为表现和出现异常事情、成本低、更灵敏的商品类型等方面。
4.4K20编辑于 2022-09-13 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
智能视频图像识别
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术，能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。 智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析，抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为，并向责任人推送信息。 与传统监控系统软件对比，智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力，增强了数据检测和解析功能。智能视频图像识别系统具备很大的经济价值和广泛的应用领域，引起了国内外研究工作人员的广泛关注。 智能视频图像识别识别系统实现了下列识别优化算法:(1)施工作业安全帽子识别(2)混色+响应式工作服装识别(3)未系安全带高处作业识别(4)超长距离地区警示(5)浓烟+明火识别(6)睡岗识别(7)手机识别 智能视频图像识别可应用于全部必须生产安全/工程施工的场地，包含在建工地、在建地铁/铁路线/道路、新建加工厂和经营加工厂、煤矿业和工作船，给施工作业产生很大的方便。
8K40编辑于 2022-09-14 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
智能图像水位识别监测系统
智能图像水位识别监测系统利用OpenCV+yolo网络学习模型对河道江河湖泊等区域进行实时监测，当智能图像水位识别监测系统监测到水位刻度尺超标时立即抓拍。 OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。 图片YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。 图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共
1.7K30编辑于 2022-12-28 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
视频监控智能图像识别
视频监控智能图像识别技术实际上是一种，它为建筑工程施工品质和安全工作给予了优秀的方式方法。施工人员的安全隐患因为欠缺高度重视或因为缺少较好的监管方式 ，施工工地安全事故的次数较高。 视频监控智能图像识别根据在施工工地安装的各种各样不限品牌的监控设备，可以有效的填补传统式监控方式 和技术性的缺点，完成工作人员、机械设备、原材料、自然环境的全方位即时监控，将处于被动监管变化为积极监控， 视频监控智能图像识别分析系统依据在施工工地进出口、安全通道、护栏等地方组装智能监控摄像头，将监控视频与云服务平台进行联接，管理者依据监控器大屏幕可以检查施工工地各地区的及时情况。 依据具体监管地区的大小和现场情况，对建筑工地的重污染区域开展视频监管，设定大概范围和角度的警示地区，根据对监控摄像头收集的视频流信息开展智能剖析，当看到职工倒在地面上，而且在制定的時间内沒有醒来时，系统软件会立即传出警示信息内容 在管控地区安装监控摄像头 ，应用视频识别优化算法对监控摄像头收集的图像开展智能剖析。
5.9K20编辑于 2022-09-12 - 来自专栏全栈程序员必看
智能车图像处理-阳光算法
感谢大家的留言和指正，首先，这个算法经过实践，确实存在问题，因为当时毕业比较忙，我在智能车上试验了一下，觉得效果可以就没再深入发掘，后来一些车友们给我留言，有两个问题：一是在反光特别强烈的情况下，算法效果大打折扣
1K21编辑于 2022-08-27 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
视频图像智能识别系统
视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸，对项目现场实时全天候监控识别分析，当监测到有人的身体进入时，视频图像智能识别系统会全自动警报和警示，适用三种颜色智能展现不一样情况，数据可视化监管 在安全性视频监控项目场景，图像识别技术性与监控视频业务流程的运用紧密结合，合理地增加了公安机关、交通出行、司法部门、零售、工厂、石化煤矿、水利、港口、机场等领域的监管效率，使传统监控摄像头完成了高效益的产品定位 图像识别技术根据互联网大数据和深度神经网络技术，为施工作业现场的安全系统赋予了角色识别、车子识别、物件检验、区域入侵检测技术、作业现场出现异常个人行为检验等情况的识别和迅速警报。
1.1K40编辑于 2022-09-14 - 来自专栏用户8715145的专栏
智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？ 智能识别图像识别有哪些应用？ 智能识别图像识别采用了什么原理？ 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的，其中图像识别技术就是现在发展比较火爆的重要领域，对于各种图像都可以通过人工智能进行识别，从而达到各种目的，很多人会问智能识别图像识别采用了什么原理？ 智能识别图像识别是通过图像的特征为基础从而达到识别结果的，每个图像都会有自己的特征，在完整的图像库里面就可以找寻出相同特征的图像。 智能识别图像识别有哪些应用？ 关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了，相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。
7.7K30发布于 2021-10-20 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 5-3 简单线性回归的实现
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍实现简单的线性回归。
31310发布于 2019-11-13 - 来自专栏python开发者
智能小车的图像播放器
智能小车的图像播放器 作者：一点一滴的Beer http://beer.cnblogs.com/ 图像播放器： 智能小车利用车载摄像头采集跑道数据，然后存储到小车中央控制主板的存储器中。
67130编辑于 2022-05-10 - 来自专栏伟大程序猿的诞生
python人工智能-图像识别
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。 这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎 二、tesseract-ocr引擎 光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理 7 ：将图像视为单个文本行。 8 ：将图像视为单个词。 9 ：将图像视为圆中的单个词。 10 ：将图像视为单个字符。
3.8K40发布于 2019-01-21 - 来自专栏企鹅号快讯
机器视觉：用图像驱动智能小车
本篇大致探索下图像的识别。实现了颜色识别，以及利用直方图来计算图像相似度。先来个视频。 摄像头实时捕捉画面，从画面中解析出蓝色的区域，并与预设图像对比，相似度小于0.5（0为完全匹配），闪光灯闪5秒。 取一张返回到PC上的图像，分了四部分： 左上：640*480为摄像头实时图像 左下：为预设图片，以及预设图片蓝色通道的直方图，颜色空间为HSV 右上：640*480为识别出的蓝色区域，上边红色数字为直方图相似度 右下：实时图像获取的蓝色区域的直方图 如下图示：识别成功，直方图近似 识别失败，估计是光照和角度影响，直方图差异大 大致描述下实现过程，先准备预设图片，用树莓派的摄像头拍一下，准备好，省的后续环境因素影响大
2.1K00发布于 2017-12-28 合合信息智能图像处理技术，让你的设备更智能
图像增强技术指的是通过各种算法和处理技术改善图像质量的一系列方法，目标是通过提高图像的可视性或转换图像的形式，使其更适合特定的应用。图像增强可以包括对比度增强、噪声去除、锐化处理、去模糊等多种技术。 图像增强技术主要包括以下几个方面：切边增强：通过增强图像中的边缘信息来提高图像的清晰度和对比度，突出显示图像中物体的边缘轮廓，使其更加清晰鲜明，从而改善图像的质量和可视效果。 弯曲矫正：在图像采集过程中，由于纸张几何形状、捕获条件等的问题，图像可能会发生弯曲形变，影响图像的可视性和应用效果。 去模糊：图像模糊可能是由于摄像机晃动、焦点不准或运动模糊等因素引起的，去模糊技术通过分析图像模糊的原因并应用相应的算法或滤波器来恢复图像的清晰度和细节。 锐化：通过突出显示图像中的边缘和细节信息，增强图像的对比度和清晰度，使图像更加清晰和逼真。常见的锐化方法包括拉普拉斯变换、边缘增强滤波器等。
37810编辑于 2024-12-04- 来自专栏京东技术
【解读】京东智能冰箱图像识别技术
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家电场景场景下的创新创意研发工作 智能冰箱图像识别技术业界概况 随着人工智能领域的技术突破和行业的高速发展，目前不论是国内市场还是国外市场，都在将传统制造+人工智能技术做更多更广的应用，在智能冰箱行业也不例外，从今年年初的国际消费类电子产品展览会 CESA上联合发布了冰箱最新智能解决方案，搭载智能体感、图像识别及营养推荐功能的美的智能冰箱；在今年5月22日，京东“多场景多终端智能商业战略发布会——暨京东智能冰箱联盟成立仪式”在北京举行，并在当天推出了一款带图像识别功能的智能冰箱 智能冰箱图像识别行业解决方案 硬件上，为了实现图像识别技术，在箱体内部安装获取冰箱内部食材的摄像头和必要的传感器，已获得更好的图片供云端识别引擎来识别，从今年两次博览会和最新智能冰箱市场看，图像识别硬件方案大部分是在冷藏室里每层都安装一个摄像头 深度学习技术大面积运用到智能冰箱场景：食品位置检测、食品识别、过期提醒、图像畸变处理、图像美化等；超过100层的深度检测识别网络，同时能确保识别响应速度在200ms以内，对抗生成网络技术使得智能冰箱自适应的去除图像畸变
3.1K50发布于 2018-04-10 - 来自专栏音视频技术
快手智能视频图像编码处理服务架构
Atlas现有的能力主要包括如下四个方向：视频图像压缩，画质增强，音频处理，以及智能生产。 在快手每天会新增千万级的视频内容，这些视频的服务端转码任务都是通过Atlas来完成的。 音频处理方面，Atlas包含音频美学，响度均衡，智能降噪，智能音效等功能。快手平台通过应用响度均衡处理技术和标准，能够有效规范平台的音频响度和动态范围平衡，避免切换不同视频时，声音响度忽大忽小。 而智能降噪技术已经应用在快手直播，视频会议及快手K歌等多个业务场景。Atlas除了提供上述对音频的处理能力，也支持智能化的音频压缩算法，例如内容自适应音频编码 (CAE)等 。 智能生产方面，Atlas中具有很多独特的功能，比如精彩片段挑选、智能封面挑选和裁剪等。快手智能影集就是基于Atlas这些独家能力进行开发并持续迭代的。 算法服务层：这是最核心的一层，主要分为三大模块，其一是音频、视频及图像编解码器(Codec)模块；其二是图像算法引擎VisionEngine，是包含各种自研图像算法的工具集；其三是EVA(Elastic
3.1K30发布于 2021-09-01 - 来自专栏Mac软件
Topaz DeNoise AI for Mac(智能图像降噪软件)
Topaz DeNoise AI是一款照片智能磨皮降噪工具，当我们使用相机拍照片总有一些噪音，能够帮助用户对有噪点的图片进行处理，让图片看起来更加清晰。 DeNoise AI是不同的：我们提供了数百万个噪声/清晰图像的算法，直到它实际上知道了什么是噪声以及如何最好地去除它。 3.恢复真实的细节DeNoise AI检查整个图像并从整体上确定该照片中细节和噪点之间的差异。（其他NR工具只关注像素级细节。） 原始嘈杂的图像（© Luis Gerena）位于左侧; 我们在右边比较Lightroom和DeNoise AI结果。特别注意图像中增加的清晰度，尤其是车轮和中心标志。 DeNoise AI通过消除噪音同时恢复原始图像细节，帮助您获得100％的最佳质量。 试试看 自己的差异吧！
83120编辑于 2022-07-29
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