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您好,请问这个问题要怎么解决。然后请问 OnnxExecutor 是controller类还是service类?
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- spring boot
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- 2024-09-30 15:14
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利用anaconda打开jupyter,在jupyter中利用opencv想要调出图片,然后不管是用绝对位置还是相对位置都报错,有的时候不报错却没有跳出照片窗口。照片读取失败
- opencv
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- 2024-09-30 13:40
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IDE是pycharm,测试结果是已经启用cuda,并且检测到gpu,但是dlib的init.py里面没有cuda相关的函数,估计问题大概率出在这里,安装的是编译后的dlib的wheel文件,直接安装
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有没有可以使用YOLOv8训练出能够检测出墙角的权重文件,并且可以在gazebo中利用YOLOv8构建物语义栅格地图
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您好,想请教一下rtsp流改成m3u8流的流程,目前刚接触这块,是跟hls有关吗?期待您的回复。
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在学习图像处理和计算机视觉的过程中,我们经常需要处理图像中的人脸。请编写一段Python代码,使用OpenCV读取一幅图像,检测图像中的人脸,并对检测到的人脸区域进行模糊处理。你需要使用以下功能: 使
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我想用opencv打开一张照片但是一直报错,可能是路径不正确?python-opencv环境是配置好了的,请问究竟可能是什么问题呢
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在网上看到有篇论文,是针对小目标检测的YOLOv8模型改进,便想在自己本地的模型中尝试使用以下是论文中所附带的网络结构图 但是在更改了模型网络结构后一直运行不出来以下是我模仿修改的网络结构代码 #
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你好你好!请问在用cmake配置opencv时候,我按照您的教程,到第一次configure后更改modules path时找不到你图里面指出的文件,我该如何解决?
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这是成功装好了opencv库了吗?但是下面有红字就是我电脑中有多个python环境但我安装时直接利用cmd打开窗口输入pip install opencv-python进行安装库包的,通过查找cv2文
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在对3个图像用stitcher类进行图像拼接时显示拼接不成功。想问问这种线条图是不是不可以进行拼接,然后有啥解决方案现有代码如下: #include <iostream> #inc
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检验了pip,opencv-python都安装好了为啥这样,是因为我除了安装了anaconda又安装了python?然后路径出现了问题吗?求解答可打赏尝试好多次了,要哭晕厕所里了
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Disable this behavior by setting… 刚接触 很多都不懂 希望可以得到一些帮助
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读取一张彩色图像,并将其转换为灰度图像。对灰度图像应用高斯模糊(Gaussian Blur)来减少噪声。在模糊后的图像上使用Canny边缘检测算法,提取图像的边缘。
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在实际应用中,光照变化是影响目标检测和跟踪性能的一个重要因素。例如,在室外监控中,阴影的移动、白天到夜晚的光线变化、突然的强光照射等都会对目标检测和跟踪带来挑战。你需要设计一个系统,能够应对光照变化带
- opencv
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- 2024-09-18 18:59
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动态背景(如风吹树叶、下雨、光线变化等)会导致传统的背景减除算法失效,导致误检或漏检。 多个目标在场景中移动时,目标可能会因为靠近或交叉移动导致遮挡,从而导致跟踪失败或ID混淆。 当多个目标被检测到后
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- 2024-09-18 17:50
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在实际视频处理任务中,尤其是涉及到复杂场景时,动态背景(如树木摇摆、光影变化、水面波动等)对运动物体的检测与跟踪常常会造成干扰。请提出一种使用OpenCV结合深度学习技术的方法,来实现复杂动态背景中的
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- 2024-09-18 16:06
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在实际的监控视频或动态环境下,背景往往是不断变化的。例如,在下雨的场景中,水滴、树木摇动、光线变化都会干扰背景建模。这种动态背景下,使用传统的背景减除算法(如MOG2、KNN)可能会导致目标丢失或误检
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- 2024-09-18 15:36
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在处理多目标跟踪的场景中,需要同时跟踪多个运动目标(例如在一个视频流中同时跟踪多个行人)。假设这些目标在场景中会频繁发生遮挡,并且目标的外观在遮挡前后可能会发生较大的变化(例如光照变化或部分遮挡),如
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- 2024-09-18 11:44
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在使用OpenCV进行实时视频处理时,我们常常需要检测运动前景以区分物体和背景。然而,当场景中有动态阴影时,阴影部分常常被误检测为前景,导致检测效果不佳。请提出一种有效的方法,使用OpenCV来检测并
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- 2024-09-18 01:13
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在给定一个实时视频流(如来自摄像头的视频)中,设计并实现一个系统,该系统能够自动检测视频中的运动物体(如行人、车辆等),并实时跟踪这些物体的位置,同时在视频上绘制它们的移动轨迹。具体要求包括: 1
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- 2024-09-18 00:54
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在 OpenCV 中,有多种多目标跟踪算法可供选择(如 KCF、CSRT、MIL、MOSSE 等),在实际应用中,如何根据场景和需求选择最合适的跟踪算法?请详细比较这些算法的优缺点。
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我有多张重叠的图像,需要将它们拼接在一起以创建一个全景图。请编写一个Python程序使用OpenCV完成这一任务,并解释其中涉及的关键步骤和难点。特别注意如何处理图像之间的对齐、特征检测、匹配和拼接的
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如果用opencv,好像只能读取视频文件添加帧后再保存,如果视频文件较大,会占用较多内存和时间。有没有直接添加的方法?