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Opencv 视频转化为图片
vs2008 Opencv2.4.2 视频如何转化图片的代码,使用Opencv函数。
2024-05-29 02:17:40
1KB
video
image
1
opencv逐帧读取视频转存jpg,一件运行exe
opencv逐帧读取视频转存jpg,一件运行exe
2024-05-29 02:15:00
260.48MB
opencv
源码软件
人工智能
计算机视觉
1
基于Python + Django 的密码自助平台项目(完整代码)
基于Python + Django 的密码自助平台项目(完整代码)基于Python + Django 的密码自助平台项目(完整代码)基于Python + Django 的密码自助平台项目(完整代码)基于Python + Django 的密码自助平台项目(完整代码)基于Python + Django 的密码自助平台项目(完整代码)
2024-05-28 22:27:45
4.62MB
python
Django
Python-雪浪制造AI挑战赛视觉计算辅助良品检测testa952testb953
雪浪制造AI挑战赛—视觉计算辅助良品检测 test_a 952 test_b 953
2024-05-28 21:08:48
50KB
Python开发-机器学习
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使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,Bernoulli
使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,BernoulliNB,MLPClassifier 情感分类情感分类是情感分类的项目。(以Yelp审查为输入)资料资源什么是新的3.1探索其他数字特征(而不是仅文本)利用“有用”信息(由yelp提供的属性)进行weighted samples实验使用“均值”处理缺失值2.4伯特转移学习建立和调整bert模型。可视化数据分配2.3改变表达句子向量的方式建立和调整LSTM模型。2.2建立和调整LinearSVC模型。建立和调整BernoulliNB模型。建立和调整MLPClassifier模型。建立和调整LogisticRegression模型。建立和调整DecisionTree模型。2.1使用W2F创建情感分类训练word representation模型使用TSNE和PCA探索单词表示1.1使用tf-idf创建情感分类建立和调整LinearSVC模型。 使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,B.zi
2024-05-28 20:19:57
1.52MB
python
lstm
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python基于opencv的传统指针式仪表读数
图像预处理:对输入的仪表图像进行灰度化预处理,以提高后续图像识别算法的准确性。 仪表区域定位:基于FLANN的匹配器进行模版匹配,将仪表在图像中的位置进行定位并提取出来。 指针识别:采用Kmeans算法把图像进行二值化分割,同时只保留内切圆部分,采用旋转虚拟直线法获取指针在表盘的角度。 读数:根据得到的指针角度通过标定的刻度、圆心数据,采用圆心角计算法读出当前仪表刻度
2024-05-28 19:03:01
4.71MB
opencv
python
1
YOLO船舶识别数据集
YOLO txt格式的船舶识别数据集,图片数量5000,标签共有10类,类别:['BULK CARRIER', 'CONTAINER SHIP', 'GENERAL CARGO', 'OIL PRODUCTS TANKER', 'PASSENGERS SHIP', 'TANKER', 'TRAWLER', 'TUG', 'VEHICLES CARRIER', 'YACHT']。
2024-05-28 18:14:26
43.95MB
数据集
YOLO
Python
深度学习
1
python课程设计,爬虫,爬取某博客的网站的信息,并写了一个UI界面展示
python课程设计、大作业爬虫,爬取某博客的网站的信息,并写了一个UI界面展示
2024-05-28 17:38:28
4KB
python
爬虫
ui
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pyodbc-4.0.30-cp27-cp27m-win_amd64.whl
python依赖包,pyodbc win64可用 运行pip install xxx即可安装,物美价廉哟,欢迎各位客官下次光临 --------我的环境64位windows,python3.7没装成功,不知道这个对应的python版本多少,诸位下载前多注意呀
2024-05-28 08:51:18
60KB
python依赖包
pyodbc
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Python实现基于ClipCap的看图说话Image Caption模型.zip
资源包含文件:设计报告word+源码及数据 Image Caption即我们常说的看图说话:给定一张图片,生成该图片对应的自然语言描述。 该任务涉及到了图像与自然语言两个模态,然而图像空间与自然语言空间本就十分庞大,并且两者之间存在巨大的语义鸿沟。 如何将两个庞大的语义空间进行对齐,这是该任务的重点。本项目对ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning 论文进行介绍,并且对论文在Flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。 详细介绍参考:https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125617468
2024-05-27 21:05:53
5.62MB
Python
源码
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