OpenCV

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 近日，《2020年中国大学生就业报告》发布，快来看看有没有你的专业！ 报告中显示， 2019届本科毕业生月入5440元，本科计算机类、高职铁道运输类专业领跑薪酬榜。 剔除通货膨胀因素的影响外，与2015届相比，五年来本科生起薪涨幅为23.6%；高职毕业生平均月收入为4295元，与2015届相比，五年来高职生起薪涨幅为15.7%。 大学毕业生升学比例持续上升。本科生国内读研比例从2015届的13.5%上升至2019届的15.2%，高职毕业生读本科的比例从2015届的4.7%上升到2019届的7.6%。 具体来说，计算机类、电子信息类、自动化类等本科专业毕业生薪资较高，2019届平均月收入分别为6858元、6145元、5899元； 铁道运输类、计算机类、水上运输类等高职专业毕业生薪资较高，2019届平均月收入分别为5109元、4883元、4763元。 下面我们来看看具体排行名单↓↓↓ 月收入前10专业类 其中，本科、高职“绿牌”专业： 绿牌专业指的是失业量较小，就业率、薪资和就业满意度综合较高的专业，为需求增长型专业。行业需求增长是造就绿牌专业的主要因素，连续绿牌说明相关专业就业优势具有持续性。 本科、高职“红牌”专业： 红牌专业指的是失业量较大，就业率、薪资和就业满意度综合较低的专业

TensorFlow和OpenCV库的复杂性使得创建自动化解决方案成为可能，从而不仅可以最大程度地提高效率和确保合规性，而且还可以挽救生命。 本文原创github作者：marshall wurangian 本文技术翻译CSDN博客作者：源代码杀手 微信公众号： 关注本公众号可获取本文代码的数据集 CSDN原文链接： https://blog.csdn.net/weixin_41194129/article/details/112390817 我们看到计算机视觉 图像识别技术在我们日常生活中的应用非常频繁。无论是通过面部识别来解锁iPhone，通过机场检查，甚至是通过收费架来捕获您通过的汽车图像，图像分类都可以使机器有效地实现我们对它们的编程。无论是上述方法还是面罩识别系统，都应将技术融入我们的日常生活中以实现社会公益。我们的目标就是这样做-创建一个每个人都可以理解图像分类如何工作的面罩识别系统，以便我们的项目可以在现实生活中的实践中应用和复制。对于好奇的人 这是我们使用TensorFlow创建面部识别系统的方式，该系统可检测您的面部边界并预测您是否实时佩戴面罩。 数据采集 首先，我们需要为训练和测试数据集收集图像。我们想创建自己的数据集，该数据集包括戴有口罩的人的图像和未戴口罩的人的图像。我们利用Python中的Selenium和BeautifulSoup库来自动化Web浏览器

来源：深度学习与计算机视觉 本文约4800字，建议阅读6分钟本文试图用OpenCV和dlib库来实现这个过程，在这里我们综合生成5种类型的口罩来绘制人脸图像。 本文使用OpenCV dlib库生成口罩 口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一，然而，这也导致了基于面部特征（包括鼻子、嘴和下巴线）的面部识别算法的失效。 在全球有传染病之前，面部识别系统通过对检测到的不同面部特征进行比较测量来验证两幅图像中的人脸。当一个人的鼻子、嘴和脸颊上戴上口罩，大大减少了通常用来识别他/她的身份的信息。 将需要重新训练或重新设计有效的识别系统，以识别受管制地区的口罩脸。为了做到这一点，需要一个大的口罩数据集来训练深度学习模型，以检测戴口罩的人和不戴口罩的人。 目前，可用于训练和评估人脸识别系统的图像数据集是有限的。据报道，美国国家标准与技术研究所（NIST）的研究通过将口罩（各种颜色、大小和位置）叠加在没有带口罩人脸的图像上来解决这个问题。 https://www.cnet.com/news/face-masks-are-thwarting-even-the-best-facial-recognition-algorithms-study-finds/?ftag=COS-05-10aaa0b&TheTime=2020-07-27T22%3A23%3A21&PostType

点击蓝字 关注我们,让开发变得更有趣 排版 | 刘思琪 相信大家在刚上手 「OpenVINO 工具套件」 时， 或多或少都会拥有一些这样或那样的困惑吧～ 今天，我们就分享一波28个常见问题的解答， 快来看看下面的回答有没有解决你的困惑吧～ 如果仍有其它疑问可以点击 ⬇️ # 答疑解惑三方式 # 来查看提问的渠道与方式哦 ～ # OpenVINO FAQ # 1. OpenVINO 是免费的吗？ 对，OpenVINO 是开源免费的。 2. OpenVINO 支持模型训练吗？ OpenVINO 是用于模型部署的工具包，不支持模型训练。 3. OpenVINO 支持哪些硬件平台？ 目前 仅支持 Intel® 的硬件平台 ，包括：CPU，集成显卡 iGPU, GNA, FPGA, MovidiusTM VPU。 还支持树莓派。 4. OpenVINO 支持 cuda 吗？ 不支持。 5. 如何了解 OpenVINO 所做产品的优化和升级信息 l 优化指南： 使用 OpenVINO 进行模型部署，主要使用两个模块：模型优化器和推理引擎 l 模型优化器对模型进行优化，具体优化技术可参考： https://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_MO_DG_prepare_model_Model_Optimization_Techniques

1、灰度变换 1）灰度图的线性变换 Gnew = Fa * Gold + Fb。 Fa为斜线的斜率，Fb为y轴上的截距。 Fa>1 输出图像的对比度变大，否则变小。 Fa=1 Fb≠0时，图像的灰度上移或下移，效果为图像变亮或变暗。 Fa=-1，Fb=255时，发生图像反转。 注意：线性变换会出现亮度饱和而丢失细节。 2）对数变换 t=c * log(1+s) c为变换尺度，s为源灰度，t为变换后的灰度。 对数变换自变量低时曲线斜率高，自变量大时斜率小。所以会放大图像较暗的部分，压缩较亮的部分。 3）伽马变换 y=(x+esp) γ ,x与y的范围是[0,1]， esp为补偿系数，γ为伽马系数。 当伽马系数大于1时，图像高灰度区域得到增强。 当伽马系数小于1时，图像低灰度区域得到增强。 当伽马系数等于1时，图像线性变换。 4）图像取反 方法 1：直接取反 imgPath = ' E:\opencv_pic\src_pic\pic2.bmp ' ; img1 = imread(imgPath); % 前景图 img0 = 255 -img1; % 取反景图 subplot( 1 , 2 , 1 ),imshow(img1),title( ' 原始图像 ' ); subplot( 1 , 2 , 2 ),imshow(img0),title( ' 取反图像 ' ); 方法2：伽马变换

服务器环境：windows 2008 R2 imprt cv2 提示 DLL load failed：找不到指定模块 解决办法： Windows6.1- KB2670838-x64 打开功能， 桌面体验 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/158500/blog/3067031

本实例为一个校园宿舍管理系统, 系统用户分为三个角色,系统管理员 , 楼宇管理员, 学生, 系统管理员可以应用对楼宇管理员的管理工作(增删改查), 学生的管理(增删改查), 楼宇管理(增删改查), 学生入住登记, 学生寝室调换, 学生迁出登记, 学生缺寝记录和迁出记录等的管理 【点击下载实例】 项目对应的实例代码可以通过右侧【下载实例】按钮获取 开发工具: MyEclipse10, JDK1.7, Tomcat7, MySql5.5.53 【项目包含内容】(见下图): 【sushe】 项目源码 【sushe.sql】 数据库脚本 【项目配置】 1. 将类DBHelper中的连接数据库信息修改为本地的数据库信息 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 public class DBHelper { private String dbUrl= "jdbc:mysql://localhost:3306/sushe" ; private String dbUser= "root" ; private String dbPassword= "root" ; private String jdbcName= "com.mysql.jdbc.Driver" ; //连接数据库 public Connection getConn(){

由于前一段时间小白没有更新，所以近期的几次更新小白决定陆续祭出小白珍藏多年的各种学习资料。 01 — 首先小白为大家带来的是《学习OpenCV(中文版)》的电子书，改书可以说是小白的入门书籍啦，小白在几年前学习图像处理的时候就是参考的该书。虽然过去了很多年，不过相信对于初学者还是可以学到很多的图像相关理论知识的。 链接：https://pan.baidu.com/s/17tclbzLpJeHc2wLuT4QbnQ 密码：upiy 02 — 接下来小白为大家带来也是一本很经典的电子书《数字图像处理(冈萨雷斯)》，这本书小白当面也是认真的拜读了一边，从中不仅学到了图像处理的操作，也学会了很多Matlab相关的操作 链接：https://pan.baidu.com/s/15_6lPe1S7OnfuVtzjbUNhg 密码：1wdo 03 — 最后小白给大家推荐是高清版的《OpenCV3 编程入门》，学习该书需要有一定的C++的基础，不过拥有C语言编程基础的小伙伴也可以很容易看懂书中内容的。 链接：https://pan.baidu.com/s/1VkWa01CBU306M6TZHxS0Aw 密码：6qd4 小白不想通过关注公众号之后留言来获取链接的方式，所以 小白直接给出了三本电子书的链接，小伙伴可以直接通过链接下载。但是希望拒的上面这些书籍有用的小伙伴帮忙转发一下朋友圈

作者：Parul Pandey 编译：大数据文摘 本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库 当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。 图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。Python之成为图像处理任务的最佳选择，是因为这一科学编程语言日益普及，并且其自身免费提供许多最先进的图像处理工具。 让我们看一下用于图像处理任务的一些常用Python库。 1. scikit Image scikit-image是一个基于numpy数组的开源Python包。 它实现了用于研究、教育和工业应用的算法和实用程序。 即使是对于那些刚接触Python的人，它也是一个相当简单的库。 此库代码质量非常高并已经过同行评审，是由一个活跃的志愿者社区编写的。 使用说明文档： https://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html 用法举例： 图像过滤、 模版匹配 可使用“skimage”来导入该库。大多数功能都能在子模块中找到。 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib