摘要:
目录 环境配置 系统环境 项目文件路径 文件环境 config.txt CMakeLists.txt type.names 读取config.txt配置文件 修改图片尺寸格式 读取缺陷标志文件 生成缺陷随机颜色标识 模型推理 推理结果获取 缺陷信息还原并显示 总代码 环境配置 系统环境 Ubuntu 阅读全文
摘要:
相比于上一篇Windows10+Python+Yolov8+ONNX图片缺陷识别,并在原图中标记缺陷,有onnx模型则无需配置,无需训练。 优化了程序逻辑,降低了程序运行时间,增加了实时检测功能 目录 1、模型转换 2、查看模型结构 3、修改输入图片的尺寸 4、 图像数据归一化 5、模型推理 6、推 阅读全文
摘要:
通过全城摄像头建立城市的潜在威胁信息模型,这些威胁可以通过AI和经典图像处理算法来进行识别,并实时显示在城市模型当中,并及时通知有关单位及时响应及时处理,将损失最小化。 阅读全文
![潜在威胁信息模型(PTIM)-Potential threats Information Modeling](https://img2023.cnblogs.com/blog/3281405/202311/3281405-20231122190241244-1563398849.png)
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上C语言代码,矩阵先转置再左右对称就是旋转图像的答案啦 void rotate(int** matrix, int matrixSize, int* matrixColSize){ int i,j,n; n = matrixSize; int sws_0[n][n]; for(i=0;i<n;i++ 阅读全文
摘要:
直接上python代码 class Solution: def reverse(self, x: int) -> int: sws = [] for i in str(abs(x)): //先不管正负,直接取绝对值 sws.insert(0,i) //每次都在开头插入字符 sws = ''.join 阅读全文
摘要:
1、开发准备 为了方便发开,需要下载Visual Studio,本开发基于Visual Studio 2022,使用C++。 通过Visual Studio创建好项目后,将DMSDK V1.16.3内所有文件复制到创建好的项目文件内。 2、导入头文件 通过Visual Studio在源文件处创建C+ 阅读全文
摘要:
目录 1、开发准备 2、导入头文件 3、数据初始化 4、获取红外图像 5、关闭红外图像 6、完整代码 1、开发准备 为了方便发开,需要下载Visual Studio,本开发基于Visual Studio 2022,使用C++。 通过Visual Studio创建好项目后,将DMSDK V1.16.3 阅读全文
摘要:
我们在刚开始使用列表的时候,经常会遇到这种错误 list_1 = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'] print(list_1[5]) 这段代码看上去是没有什么问题的,但是我们注意打印列表的索引 运行代码导致索引错误: Traceback (most re 阅读全文
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用hexo搭建个人博客 查看效果:慢蜗牛博客 目录 用hexo搭建个人博客 准备环境 Github Node.js和Git 连接Github 安装hexo 安装插件 部署 Hexo 到 GitHub Pages 为了使后面hexo的个性搭建以及个人博客的发布操作简便,推荐大家下载以下软件 别忘了配置 阅读全文
摘要:
import random#随机数函数 a = random.randint(0, 50)#随机0-50之内的整数 print(' SWS工作室 ') c = int(input("猜一下慢蜗牛心里的数字(0-50之间哦):")) n = 1 while 1: if c < 0 or c > 50: 阅读全文
摘要:
目录 配置环境 1、准备文件 2、配置 3、路径 程序 1、错误警告 2、导入头文件: 3、修改SDK 配置环境 1、准备文件 通过VS创建空白项目后,将海康SDK文件夹: CH-HCNetSDKV6.1.9.48_build20230410_win64-库文件内所有dll文件、lib文件和所有文件 阅读全文