计算机视觉

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人工智能治安管控系统基于大数据平台的人工智能治安管控系统，实现人脸识别和视频行为分析功能。通过人脸识别技术，实现实时监控、路人抓拍、人脸库检索、重点人员布控、路人检索、报警信息查询；采用视频行为分析技术，对非法闯入、离开、滞留徘徊、周界防范、攀高攀爬等行为实时分析并及时报警，大幅提高智能化治安管控水平。通过人脸识别和大数据技术，在大数据平台上建立人脸库（失踪人脸库、重点人口库、追逃人员库、在逃人员库、暂住人口库等）进行实时的人脸搜索比对，支持照片比照片、视频流比照片，对相关人员进行快速的身份确认。 #人工智能#视频行为分析#

trae重装后，无法预览调试弹窗报错的解决方案1.问题2.根因trae无法调到电脑已安装的nodejs，如果没有安装直接安装即可，安装完成后记得配置环境变量。

OpenCV：超分辨率、超采样及测试性能在虚拟机中测试的。1280x7202x23x3CUBIC2.143.83LANCZOS410.4220.89

C# 基于OpenCv的视觉工作流-章16-凸包C# 基于OpenCv的视觉工作流-章16-凸包本章目标：一、凸包；一、凸包；凸包是在取得轮廓的基础上，将轮廓转为示意图，取得大致图像。

Halcon一维码的读取、批量条码检测_含未检测到条码处理、兼容多种二维码识别、OCR字符提取code39:属于非定长离散型的条形码一般适用于工业、物流、图书编号包括:数字(0~9)、大写字母(A~Z)、特殊字符(+-/%)等

计算机视觉--Opencv（轮廓检测+轮廓特征+轮廓近似）轮廓是图像中连续且闭合的相同灰度值像素边界，是区别于边缘检测的关键概念边缘检测仅提取灰度突变的离散像素点，而轮廓强调闭合性与整体性，能完整描述物体的形状边界。

Coovally AI模型快速验证

YOLO26技术详解：原生NMS-Free架构设计与实现原理最近，计算机视觉领域再掀波澜！YOLO 家族最新成员——YOLO26横空出世，以“彻底移除NMS”为核心变革，开启了真正的端到端目标检测新时代。虽然官方论文尚未正式发布，但来自KIIT大学的深度分析报告已在arXiv上公开，详细剖析了这一颠覆性架构的设计哲学与技术实现。

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5-图像加法运算在对图像进行操作的过程中，经常会遇到要将两张图像叠加或者混合、融合的情况。使用OpenCV提供的加号运算符**（+）和cv2.add()**函数实现对图像不同的叠加效果以及使用 **cv2.addWeighted()**函数对两张图像进行加权和操作。

C# 基于OpenCv的视觉工作流-章17-外接矩形C# 基于OpenCv的视觉工作流-章17-外接矩形本章目标：一、最小外接矩形；二、最大外接矩形；

YOLO深度学习—旋转框obb数据集快速打标签做遥感影像最烦的就是数据标签，大部分遥感影像数据基本在公开数据集都找不到（除了DOTA的），就算有也是只有图片没有标签文件，所以意思就是遥感数据集obb旋转框标签必须我们手动自己打，这里讲一下怎么加快效率

roman_日积跬步-终至千里

【计算机视觉-作业1】k-最近邻分类：向量化编程与交叉验证的双重策略本文聚焦k-最近邻（k-Nearest Neighbor, kNN）分类器的核心理论与业务设计思路，讨论如何通过简单的"记忆-比较-投票"机制实现图像分类。

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YOLOv26原理分析及训练评估实战代码YOLOv26，也称YOLO26，是由ultralytics团队在2025年9月发布，而在2026年1月公开源码。也许是出于版本号冲突的考虑，ultralytics团队发布的这一版YOLO版本号并没有延续之前的v11、v12、v13系列，而是以年份26命名。

Baumer相机金属表面油污检测：提升清洗工序监控能力的 7 个关键技术，附 OpenCV+Halcon 实战代码！在金属加工质检中，你是否常被这些问题困扰？油污检测 ≠ 简单反光分析它要求在复杂光照、金属反光条件下，精准识别油膜厚度、分布范围、污染程度——任何一处残留都可能导致后续工艺失效 Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。

【无标题】近年来，随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉在生物多样性保护和渔业资源管理中的应用日益广泛。淡水鱼作为水生态系统的重要组成部分，其种类识别与监测对于生态研究和水产养殖具有重要意义。本文将介绍如何基于最新的YOLOv26目标检测框架，构建一个高效的淡水鱼种类识别与检测系统。

Baumer相机铁轨表面裂纹巡检：提升铁路安全监测能力的 7 个关键技术，附 OpenCV+Halcon 实战代码！在铁路安全监测中，你是否常被这些问题困扰？铁轨裂纹巡检 ≠ 简单边缘检测它要求在复杂光照、高速移动条件下，精准识别线状裂纹、网状裂纹、分层缺陷——任何一处裂纹都可能导致列车脱轨

OpenCV 学习：文档扫描与视频运动检测与跟踪通过摄像头实时捕捉图像，自动检测文档轮廓，并进行透视变换将其矫正为正面视角。整个过程包含以下步骤：参数说明：

图像锐化算法：Robert/Sobel/Laplacian锐化算法及MATLAB实现为什么要对图像进行锐化处理？在对图像进行增强处理前，一般会进行平滑处理来减少/消除噪声。噪声的能量集中在高频部分，边缘信息的能量也是集中在高频部分，所以在进行平滑操作对噪声进行处理的时候，也会影响到边缘，使边缘变得模糊。此时就需要反处理图像，使边缘变得清晰，这种反处理就是图像的锐化算法。进行图像锐化的另外一个原因，是获得更清晰的边缘轮廓，方便计算机提取物体的边界，为后续操作做铺垫。

航天领域 C++ 开发提升计划根据你航天 C++ 开发的背景，以及 ** 技术纵深（智能感知与仿真系统架构师）和技术管理（技术型项目经理）** 两个方向，分别制定可落地的 3 个月提升计划，每月有明确目标、核心任务、耗时分配和验收标准，兼顾工作与学习平衡。

opencv进阶——掩膜的应用等这是一柄扇子，我们将对它进行轮廓提取cv2.Canny(...)：对灰度图做 Canny 边缘检测，参数 100 是低阈值、150 是高阈值，算法会筛选出图像中明显的边缘（边缘处像素值为 255，非边缘为 0），返回的zl_canny是二值图（只有黑 / 白）。

【计算机视觉】基于YOLOv26的交通事故检测与交通状况分析系统详解_1【文章标签：本文深入探讨了基于YOLOv26的交通事故检测与交通状况分析系统的设计与实现。系统结合了最新的计算机视觉技术与深度学习算法，能够实时监测道路交通状况，自动识别交通事故，为交通管理部门提供高效、准确的决策支持。我们将详细介绍系统架构、核心算法、实现细节以及实际应用效果，帮助读者理解如何构建一个完整的智能交通监控系统。