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摘要： 1. 二值图的轮廓 在使用cv2.findContours时，黑白二值图(像素值只有0或255)的轮廓都是以白色像素作为前景，黑色像素作为背景。看下面两个图（左图与右图同样大小都是200x200，左图是四周为黑色，中间为白色，右图为四周为白色，中间为黑色）。 在使用cv2.findContours查 阅读全文

摘要： 1.QR码与DM码 QR码（Quick Response Code）是一种矩阵条码，能够快速被扫描设备识别。它是由日本Denso Wave公司在1994年发明的，用于追踪汽车零件。QR码可以存储更多的数据，并且可以包含文本、URL、图片等信息。QR码的特点是快速识别，因此得名。它们广泛应用于广告、产 阅读全文

摘要： 1.Pixellib Pixellib 是一个基于 TensorFlow 和 OpenCV 的深度学习库，用于语义分割和实例分割任务,提供了强大的工具和库来构建和训练深度神经网络模型。Pixellib 支持多种主流深度学习模型，如 DeepLabV3、Mask R-CNN、YOLOv4、YOLOv5 阅读全文

摘要： 1.伪彩色图 伪彩色(pseudo-color)图像是一种图像处理技术，用于将灰度图像或单通道图像映射到彩色空间，以便通过颜色差异来增强图像的视觉表现。在伪彩色图像中，不同的灰度级或数据值被赋予不同的颜色，从而创建出一个彩色的图像表示。伪彩色图每个像素值实际上是一个索引值或代码，该代码值作为色彩查找 阅读全文

摘要： 前面介绍过了使用Paddleseg套件训练后，使用export.py文件导出模型为推理部署模型。具体可以参考之前的：https://chuna2.787528.xyz/wancy/p/18028138 本文介绍使用paddle自定义简单二分类CNN模型到训练数据集再到转换onnx模型推理。 1. 数据集 阅读全文

摘要： 1. 报错问题 ValueError: (InvalidArgument) The axis is expected to be in range of [0, 0), but got 0 [Hint: Expected axis >= -rank && axis < rank == true, b 阅读全文

摘要： 1. 模板匹配步骤 模板匹配是一种基于图像的技术，用于在图像中寻找与给定模板图像相似的部分。由于模板图像的尺寸小于待匹配图像的尺寸，同时又需要比较两幅图像的每一个像素的灰度值，因此常采用在待匹配图像中选择与模板相同的尺寸的滑动窗口，通过比较滑动窗口与模板的相似程度，判断待匹配图像中是否含有与模板图像 阅读全文

摘要： 1. paddleocr PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的开源 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具。它提供了一系列的预训练模型和工具，可以用于文本检测、文本识别和文本方向检测等任务。 提供了易于使用的 Pyt 阅读全文

摘要： 1. darkne介绍 Darknet 是一个开源的深度学习框架，由 Joseph Redmon(YOLO~YOLOv3作者或参与者) 开发，主要用于实现神经网络模型。这个框架最初是为了实现计算机视觉任务而创建的，尤其是目标检测。其中最著名的应用之一就是 YOLO（You Only Look Onc 阅读全文

摘要： 1. ONNX （Open Neural Network Exchange） ONNX是一个开放的神经网络交换格式，它旨在提供一个统一的框架，使深度学习模型能够在不同的深度学习框架之间进行交换和共享。主要目标是解决深度学习框架之间的互操作性问题。在深度学习领域，有许多不同的框架，如 TensorFl 阅读全文