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基于opencv的图像识别基础库
资源介绍:
简单的理解: 用于描述图像特征的关键点 常见的特征点提取算法: SIFT: 尺度不变特征变换. opencv只有cpu实现 SURF: surf的加速算法. opencv有cpu和cuda实现 ORB: 使用FAST特征检测和BRIEF特征描述子. opencv有cpu和cuda实现 他们的好处是什么: 尺度和旋转不变性,说白了就是兼容不同分辨率、旋转、尺度的变换 速度排序: ORB(cuda)>SURF(cuda)>ORB>SURF>SIFT 效果排序(效果不止是特征点的数量,更重要的是特征点的质量): SIFT>ORB>SURF资源文件列表:
image_registration-master.zip 大约有57个文件
image_registration-master/
image_registration-master/LICENSE 11.09KB
- image_registration-master/README.md 736B
- image_registration-master/benchmark/
- image_registration-master/benchmark/benchmark.py 5.71KB
- image_registration-master/benchmark/images/
- image_registration-master/benchmark/images/1.PNG 10.13MB
- image_registration-master/benchmark/images/2.png 719.75KB
- image_registration-master/benchmark/plot.py 7.79KB
- image_registration-master/benchmark/result/
- image_registration-master/benchmark/result/Figure_1.png 312.2KB
- image_registration-master/benchmark/result/high_dpi.json 959.54KB
- image_registration-master/benchmark/result/result.png 168.38KB
- image_registration-master/docs/
- image_registration-master/docs/images/
- image_registration-master/docs/images/bl_1280x720.png 261.1KB
- image_registration-master/docs/images/bl_2532x1170.png 2.49MB
- image_registration-master/docs/introduction.md 16.47KB
- image_registration-master/image_registration/
- image_registration-master/image_registration/__init__.py 41B
- image_registration-master/image_registration/exceptions.py 1.25KB
- image_registration-master/image_registration/matching/
- image_registration-master/image_registration/matching/__init__.py 151B
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/__init__.py 143B
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/akaze/
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/akaze/__init__.py 25B
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/akaze/akaze.py 1.32KB
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/akaze/akaze.pyi 797B
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/base.py 23.74KB
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/base.pyi 4.09KB
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/orb/
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/orb/__init__.py 31B
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/orb/orb.py 4.73KB
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/orb/orb.pyi 1.49KB
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/sift/
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/sift/__init__.py 23B
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/sift/sift.py 1.3KB
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/sift/sift.pyi 718B
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/surf/
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/surf/__init__.py 23B
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/surf/surf.py 1.3KB
- image_registration-master/image_registration/matching/keypoint/surf/surf.pyi 784B
- image_registration-master/image_registration/matching/template/
- image_registration-master/image_registration/matching/template/__init__.py 101B
- image_registration-master/image_registration/matching/template/matchTemplate.py 8.76KB
- image_registration-master/image_registration/matching/template/matchTemplate.pyi 2.04KB
- image_registration-master/image_registration/utils/
- image_registration-master/image_registration/utils/__init__.py 4.49KB
- image_registration-master/image_registration/utils/__init__.pyi 1.11KB
- image_registration-master/main.py 544B
- image_registration-master/requirements.txt 16B
- image_registration-master/tests/
- image_registration-master/tests/image/
- image_registration-master/tests/image/1.png 1.45MB
- image_registration-master/tests/image/4.png 2.8MB
- image_registration-master/tests/image/6.PNG 10.13MB
基于卷积神经网络的故障诊断（1DCNN、2DCNN）
文件夹说明：
data：数据集存放路径
save_picture/1DCNN:存放1DCNN的图片
save_picture/2DCNN:存放2DCNN的图片
model/1DCNN.h5: 保存的1DCNN模型文件
model/2DCNN.h5: 保存的2DCNN模型文件
code/1DCNN.py: 1DCNN代码运行文件
code/2DCNN.py: 2DCNN代码运行文件
code/preprocessing.py: 数据预处理文件
基于卷积与循环神经网络的故障诊断(1DCNN-LSTM、1DCNN-GRU、2DCNN-LSTM、2DCNN-GRU)
文件夹说明：
data：数据集存放路径
save_picture/1DCNN_GRU:存放1DCNN_GRU的图片
save_picture/1DCNN_LSTM:存放1DCNN_LSTM的图片
save_picture/2DCNN_GRU:存放2DCNN_GRU的图片
save_picture/2DCNN_LSTM:存放2DCNN_LSTM的图片
1.安装最新版本的 Comyfui
2.将 https://huggingface.co/stabilityai/stable-cascade/tree/main 下面的 stage_b 和 stage_c 模型放到 ComfyUI/models/unet 下面
3.将 https://huggingface.co/stabilityai/stable-cascade/tree/main 下面的 stage_a 模型
4.将 clip 模型 https://huggingface.co/stabilityai/stable-cascade/tree/main/text_encoder 放到 ComfyUI/models/clip
说明：
stage_b 和 stage_c 可以根据显存选择不同的组合，组合如下（以下组合越往下显存消耗越小）:
stage_b.safetensors + stage_c.safetensors
stage_b_bf16.safetensors + stage_c_bf16.safetensors
stage_b_lite.safetensors
环境：
matlab2020a
Win10
使用方法：
添加subfunc：打开matlab，右键subfun->添加到路径->选定的文件夹和子文件夹
运行demox.m
支持 fastgpt 知识库聊天对话
支持 LLM 大语言模型的一整套解决方案：[fastgpt] + [one-api] + [Xinference]
支持对接 bilibili 直播间弹幕回复和进入直播间欢迎语
支持微软 edge-tts 语音合成
支持 Bert-VITS2 语音合成
支持 GPT-SoVITS 语音合成
支持表情控制 Vtuber Studio
支持绘画 stable-diffusion-webui 输出 OBS 直播间
支持绘画图片鉴黄 public-NSFW-y-distinguish
支持搜索和搜图服务 duckduckgo（需要魔法上网）
支持搜图服务 baidu 搜图（不需要魔法上网）
支持 AI 回复聊天框【html 插件】
支持 AI 唱歌 Auto-Convert-Music
支持歌单【html 插件】
支持跳舞功能
支持表情视频播放
支持摸摸头动作
支持砸礼物动作
支持唱歌自动启动伴舞功能
聊天和唱歌自动循环摇摆动作
支持多场景切换、背景音乐切换、白天黑夜自动切换场景
支持开放性唱歌和绘画，让 AI 自动判断内容
支持流式聊天
数据库的特性
数据库的使命是什么？最基础的就是当你把数据交给数据库时，它应当把数据存储起来；而后当你向数据库要数据时，它应当把数据返回给你。
对于数据库的期许往往会包含以下几方面，首先是易用与灵活，尽可能可以用贴近业务语言的方式存取数据，而不需要理解太多抽象的语义或者函数；然后是高性能，无论存取皆可以迅速完成；然后是高可用与可扩展，我们能够根据实际的业务需要快速扩展数据库，提供长期的可用性与数据的安全一致，而不会因为数据的爆炸性增长导致数据库的崩溃。
以 Oracle, MySQL, SQLServer, PostgreSQL 为代表的关系型数据库，以行存储的方式结构化地存储数据。搜索引擎擅长文本查询；与 SQL 数据库中的文本匹配（例如 LIKE）相比，搜索引擎提供了更高的查询功能和更好的开箱即用性能。文档存储提供比传统数据库更好的数据模式适应性；通过将数据存储为单个文档对象（通常表示为 JSON），它们不需要预定义模式。列式存储专门用于单列查询和值聚合，在列式存储中，诸如 SUM 和 AVG 之类的 SQL 操作要快得多，因为同一列的数据在硬盘驱动器上更紧密地存储在一起。
OnlineSchoolShop-基于Spring boot/SSM商城的搭建教程
API接口访问 http://127.0.0.1:8081/shop/swagger-ui.html
管理员访问 http://127.0.0.1:8081/shop/admin/login
普通用户访问 http://127.0.0.1:8081/shop/
管理员帐号 admin 12345678
用户帐号 root codingzx admin 密码均为 12345678
图片保存路径： 可以全局搜索后替换
windows: D:/upload
linux: /usr/upload
mac：需要修改代码，见下面已知问题记录. 或者代码全局搜索 // todo mac需要修改地址
技术栈
后端： SpringBoot Swagger Docker（docker需自己搭建docker环境）
前端： JSP
数据库：MySQL
技术语言 jdk 1.8
开发平台 Idea 2018 +win10
运行环境 Linux/Windows
毕业设计基于SSM/Springboot的商城项目
20240726100125039578_54771.zip
20240725100124809307-864538.zip