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原创 ChatGPT 中文指南,ChatGPT 中文调教指南,指令指南,应用开发指南,精选资源清单
以下是 ChatGPT 为大家做的自我介绍:你好!我是ChatGPT,一个由OpenAI开发的大型语言模型,基于GPT-4架构。我的任务是通过自然语言处理技术,与用户进行交流并提供帮助。我可以回答问题、提供建议、进行简单对话等。我的知识截止于2021年9月,所以关于那之后的信息可能无法为您提供准确的答案。请随时向我提问,我会尽我所能帮助您。
2024-04-13 22:03:34 661 19
原创 ChatGPT API和llm的GUI。支持代理,基于文件的QA, GPT微调和web搜索查询
一个浏览器窗口将会自动打开,此时您将可以使用。与ChatGPT或其他模型进行对话。然后,在项目文件夹中复制一份。加载Prompt模板。
2024-04-13 21:50:15 854
原创 ChatGLM2-6B_ An Open Bilingual Chat LLM _ 开源双语对话语言模型
更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 [GLM]的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。更长的上下文。
2024-04-12 22:02:13 1491 15
原创 基于可变形卷积的大规模视觉基础模型的探索
本模型包括大规模视觉基础模型"InternImage",预训练算法"M3I-Pretraining",通用解码器"Uni-Perceiver"系列,以及自动驾驶感知通用编码器"BEVFormer"系列。
2024-04-12 21:49:26 422 2
原创 基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型
代码主要做的是一个微网双层优化调度模型,微网聚合单元包括风电、光伏、储能以及超级电容器,在微网的运行成本层面考虑了电池的退化成本,对其全寿命周期进行建模,并转换为实时相关的短期成本,采用双层调度模型,上层为EMS系统最小化总运行成本,下层为EMS消除预测误差引起的波动最小,更加创新,而且求解的效果更好。
2024-04-11 23:10:54 462 14
原创 基于 MATLAB 和 App Designer 的 UI 交互框架开发的一款电力系统潮流计算工具
本工具是一款面向初学者的电力系统潮流仿真工具,数据输入格式和操作方法与 PSASP 电力系统分析软件类似,但功能更加精简,专注于电力系统潮流计算。目前软件可支持常规潮流计算(PQ 分解法、牛顿拉夫逊法)功能、潮流计算结果输出报表功能和连续潮流计算分析功能。目前软件已在 WSCC9 节点系统进行测试,潮流计算结果与 PSASP 相比,误差在 1e-4~1e-5 数量级左右,此计算精度证明了软件后端代码的正确性。
2024-04-11 22:59:33 1311
原创 基于Java的图书借阅网站, java+springboot+vue开发的图书借阅管理系统 - 毕业设计 - 课程设计
1、平台采用B/S结构,后端采用主流的Springboot框架进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。2、整个平台包括前台和后台两个部分。3、前台功能包括:首页、图书详情页、借阅中心、用户中心模块。4、后台功能包括:总览、借阅管理、图书管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。
2024-04-10 19:41:57 798 11
原创 python家教预约管理系统 python+django+vue开发的家教信息管理系统 - 毕业设计 - 课程设计
1、平台采用B/S结构,后端采用主流的Python+django进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。2、整个平台包括前台和后台两个部分。3、前台功能包括:首页、家教详情页、用户中心、家教入驻模块。4、后台功能包括:总览、家教管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。
2024-04-10 18:05:42 372
原创 一个专注于前端视觉效果的集合应用,包含CSS动效、Canvas动画、Three.js3D、人工智能应用等上百个案例
一个专注于前端视觉效果的集合应用,包含CSS动效、Canvas动画、Three.js3D、人工智能应用等上百个案例。
2024-04-09 20:45:40 319 10
原创 Csharp通过Chart类实现实时显示曲线并可截图(c#winform)
Csharp通过Chart类实现实时显示曲线并可截图二、定义曲线三、初始化曲线四、显示曲线五、源程序下载源程序下载地址:Csharp通过Chart类实现实时显示曲线并可截图(c#winform)
2024-04-09 20:28:10 670
原创 基于Vue3 中后台管理系统框架
一款开箱即用的 Vue 中后台管理系统框架,支持多款 UI 组件库,兼容PC、移动端。vue-admin, vue-element-admin, vue后台, 后台系统, 后台框架, 管理后台, 管理系统。
2024-04-08 21:11:44 571 8
原创 基于纯前端的拖拽式、可视化、低代码数据可视化开发平台
安装依赖 pnpm install 或 pnpm bootstrap # 运行项目 pnpm dev # 打包项目 pnpm build。
2024-04-08 20:41:37 580
原创 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
一个后台管理系统,基于经典技术组合(Spring Boot、Apache Shiro、MyBatis、Thymeleaf)主要目的让开发者注重专注业务,降低技术难度,从而节省人力成本,缩短项目周期,提高软件安全质量。
2024-04-07 21:56:58 727 10
原创 基于 Vue3 + Webpack5 + Element Plus Table 二次构建表格组件
基于 Vue3 + Webpack5 + Element Plus Table 二次构建表格组件,开箱即用 A Vue 3.x Table Component built on Webpack 5 该组件库可供学习、参考和用于二次开发。
2024-04-07 20:46:52 424 2
原创 Halcon的HWindowControl控件在C#WinForm中的使用介绍(包括绘制ROI)
Halcon的新版本中增加了HSmartWindowControl控件,该控件可以很方便的实现图像的缩放、拖拽、及自适应显示,虽然使用HSmartWindowControl控件虽然有诸多便利,但是该控件不支持传统HWindowControl的Draw_*函数,要想在该控件上实现ROI图形区域的绘制需要通过其他方式,本文中有详细叙述。实现的功能如下视频:Halcon的HWindowControl控件在C#WinF。
2024-04-06 22:18:35 549 6
原创 Halcon指定区域的形状匹配
在这个实例中,会介绍如何根据选定的ROI选择合适的图像金字塔参数,创建包含这个区域的形状模板,并进行精确的基于形状模板的匹配。最后,将匹配到的形状区域在测试图像上标示出来。
2024-01-26 20:17:39 1836 64
原创 使用Halcon匹配助手进行模板匹配
使用Halcon匹配助手,可以很方便地选择模板图像,设置匹配参数,并测试匹配结果.Halcon匹配助手支持下面几种匹配方式。(1)基于形状的匹配。(2)基于相关性的匹配。(3)基于描述符的匹配。(4)基于形变的匹配。使用Halcon匹配助手的过程如下。
2024-01-26 20:13:26 620 14
原创 Halcon基于描述符的模板匹配create_uncalib_descriptor_model
基于描述符的模板也分两种情况,即使用find_uncalib_descriptor_model算子或者find_calib_descriptor_model算子,分别对应无标定和有标定两种情况,返回目标的三维位姿和匹配分数。与基于透视形变的匹配类似,基于描述符的匹配允许一定程度的透视形变,并且能在有标定和无标定的图像中进行。但是不同的是,基于描述符的匹配与物体的轮廓无关,而是与目标的纹理密切相关,或者说与目标中的特征点相关。(4)优化匹配过程。如果一次匹配的效果不理想,可以通过调整匹配参数来优化匹配结果。
2024-01-25 19:43:54 667 1
原创 Halcon基于透视形变的模板匹配
要想自动设置参数,可以把参数值设为auto,还可以使用determine_deformable_modelparams算子获取默认的参数,或者使用inspect_shape_model 算子查看不同层级的金字塔参数的效果。对于无标定和有标定两种情况,分别使用find planar_uncalib_deformable model算子和find planar_calib_deformable model算子来拽索目标,前者返回的是二维投影变换矩阵和匹配分数,后者返回的是目标的三维位姿和匹配分数。
2024-01-24 20:44:53 634 26
原创 Halcon基于局部形变的模板匹配
如果想使用自动参数,除了把参数值设为auto以外,还可以使用determine_deformable_model params 算子获取推荐的参数,然后根据实际匹配效果决定是否需要修改这些参数。如果要调整与金字塔层级相关的参数,也可以使用inspect _shape_model算子查看不同层级的金字塔图像效果,这一点与基于形状的模板匹配类似。基于局部形变的模板匹配与基于形状的模板匹配的相似之处是,二者都是通过检测目标的形状轮廓进行匹配的;不同之处在于,前者的匹配过程可以接受轻微的形变,其匹配步骤如下。
2024-01-24 20:42:21 630 1
原创 Halcon基于组件的模板匹配create_trained_component_model
如果组件位置已知,而相互之间的位置关系未知,可以使用多张图片构成一个训练样本集,并使用train_model_components算子对这些样本进行训练,以得到组件模型,还可以使用get_training_components算子查看训练结果。如果组件之间的关系都已知,可以使用create_component_model 算子创建模板:如果创建组件在训练过程之后,则可以使用create_trained_component_model算子创建模板。因此,该方法的难点就在于确定组件之间的相对位置关系。
2024-01-23 20:03:42 621 14
原创 Halcon基于形状的模板匹配inspect_shape_model
使用find shape model算子搜索最佳匹配区域,将检测图像和模板句柄ModelID输入该算子中,搜索到的目标对象的匹配分值会存入参数Score中。ignore_global_polarity:适用于全局对比度发生变化的情况,表示忽略全局对比度的变化,即匹配过程中的图像对比度可以与模板中的完全相反。在创建模板之前,建议使用inspect_shape model算子列出模板图像的各层级的金字塔图像和根据模板图像自动提取出的形状。基于形状的匹配,就是使用目标对象的轮廓形状来描述模板。
2024-01-23 20:01:45 1182 1
原创 Halcon基于相关性的模板匹配create_ncc_model
如果选择ignore_global_polarity,那么该亮度变化可以忽略,还是上面的例子,即使是前景与背景的对比度“方向”相反,即该目标比背景还暗,也能检测出来。由于匹配分数是从归一化的互相关系数中来的,为了提升匹配速度,这个分数的阈值应该尽可能设置得高一点,但是也要防止设得过高导致匹配失败。与基于形状的模板匹配相比,该方法能适用于有大量纹理的模板,支持有轻微形变的搜索,能弥补形状模板在某些方面的不足。用上一步裁剪后的图像创建一个归一化的互相关模型,使用的是create_ncc model 算子。
2024-01-22 22:09:06 872 66
原创 Halcon基于灰度值的模板匹配create_temple
接着可以使用各种匹配算子进行灰度的匹配,如best_match算子和fast_match算子,以及它们的多种衍生版本,即带变量的算子,如best_match_mg 算子、best_match_pre_mg算子、best_match_rot 算子、fast_match_mg 算子等。带rot的算子,如best_match_rot算子,表示检测图像可以旋转一定的角度,该角度的起始范围可以在best_match_rot算子的参数中设置。相比前者,后者多了一个允许的旋转角度,可使目标图像在旋转后也能被拽索到。
2024-01-22 22:05:20 550 4
原创 Halcon模板图像gen_contour_region_xld/find_shape_model
本文将讲述如何创建合适的模板。可以从参考图像的特定区域中创建,也可以使用XLD轮廓创建合适的模板。接下来将分别介绍这两种方法。
2024-01-21 23:09:13 850 49
原创 Halcon图像金字塔inspect_shape_model
这一系列图像从大到小、自下而上构成一个塔状模型,原始图像为第1层(最底层),第2层图像大小仅为第1层的1/4,然后不断迭代,每一层图像包含的信息和细节程度都不相同。图(b)为使用inspect_shape_model算子生成的各层级的形状模板图像,要求最小一层的形状仍能保留基本的形状特征,据此可以选择合适的金字塔层级数。(4)得到了匹配的候选区域后,把这个结果映射到下一层,即直接将找到的匹配点的位置坐标乘以2,下一层的匹配搜索就在这个区域内进行。根据确定的层级数,利用模板图像创建n层的金字塔图像。
2024-01-21 23:05:51 618 4
原创 Halcon基于点的模板匹配
基于点的模板匹配主要是用在三维匹配中,通过寻找图像中对应的特征点,进行两幅重叠图像的拼接等操作,在相机标定的情况下被广泛应用。其主要原理是通过提取两幅图像之间的重要特征点实现匹配。把这些特征点作为匹配的输入,输出部分则是两幅图像之间的映射关系,支持图像的位移、旋转、缩放和透视形变。同时,也可以把两幅图中的一幅作为模板,另一幅看作检测图像的一个实例。该方法在透视形变的情况下无须标定就能完成匹配,但是运行时间会增加,增加的时间主要来自特征点的提取。
2024-01-20 19:56:13 495 28
原创 Halcon基于描述符的模板匹配
与基于透视形变的模板匹配类似,基于描述符的模板匹配能够在物体处于透视形变的状态下进行匹配,并且已标定和未标定的相机图像都适用。与透视形变不同的是,它的模板不是根据边缘轮廊创建的,而是根据特征点创建的。有纹理的平面图形非常适用于这种方法,尤其是对于旋转倾斜等场景中的匹配可以得到非常理想的结果。如图是一个基于描述符的模板匹配的例子。图(a)是一个有纹理的参考图像,从中选取一个有表面图案的矩形区域作为模板图像,并根据其图案中的特征点和特征描述创建模板。基于描述符的模板匹配只能用于有纹理的图像。
2024-01-20 19:54:57 366 10
原创 Halcon基于形变的模板匹配
形变分为两种,一种是基于目标局部的形变,另一种是由于透视关系而产生的形变。基于形变的模板匹配也是一种基于形状的匹配方法,但不同的是,其返回结果中不仅包括轻微形变的形状.形变的位置和参数,还有描述形变的参数,如旋转角度、缩放倍数等。图(a)为参考图像,根据图像的灰度阀值选择出文字部分作为局部形变模板图像,并创建基于局部形变的模板。在图(b)中,图像出现了轻微的形变和部分缺失,但仍匹配出了理想的结果。如果是在相机标定的情况下,通过相机参数,还可以计算出目标的三维位姿。如图是一个基于局部形变的模板匹配的例子。
2024-01-19 19:45:18 688 61
原创 Halcon基于组件的模板匹配
基于组件的模板匹配可以说是基于形状的模板匹配的加强版,加强的地方在于,这种方法允许模板中包含多个目标,并且允许目标之间存在相对运动(位移和旋转)。由于有多个ROI,且需要检测多个ROI之间的相对运动关系,因此这种方法与基于形状的模板匹配相比要稍微复杂一点,且不适用于失焦图像和轻微形变的目标。基于组件的模板匹配适用于组成部件之间有相对运动的物体,使用边缘特征定位物体,对于很多干扰因素不敏感,如光照变化、混乱无序等。其适用于多通道图像,不适用于纹理图像、聚焦不清的图像和形状变形的图像。
2024-01-19 19:43:33 578 2
原创 Halcon基于形状的模板匹配
基于形状的模板匹配,也称为基于边缘方向梯度的匹配,是一种最常用也最前沿的模板匹配算法。该算法以物体边缘的梯度相关性作为匹配标准,原理是提取ROI中的边缘特征,结合灰度信息创建模板,并根据模板的大小和清晰度的要求生成多层级的图像金字塔模型。下图是基于形状的模板匹配的一个例子。但是,在搜索过程中,如果目标图像发生大的旋转或缩放,则会影响搜索的结果,因此不适用于旋转和缩放比较大的情况。在图 (b)中,图像不仅存在尺寸的缩放,还发生了一定的旋转,但在这种情况下仍得到了理想的匹配结果。
2024-01-18 20:23:27 758 28
原创 Halcon基于相关性的模板匹配
基于相关性的模板匹配其实是另一种基于灰度值的匹配,不过它的特点是使用一种归一化的互相关匹配(Normalized Cross Correlation,NCC)来衡量模板图像和检测图像之间的关系,因此,在光照方面受的影响比较小。与基于形状模板的匹配算法相比,它的优势是对一些形状有细微变化的、纹理复杂的或者是聚焦模糊的检测图像都能检索得到。其原理是:把模板图像中的所有像素按列顺序组成一个行向量a,即模板的特征向量,然后在检测图像上寻找与模板最匹配的区域万,通过计算两个向量的夹角,来衡量匹配的概率,如公式所示。
2024-01-18 20:21:34 474
原创 Halcon基于灰度值的模板匹配
然后将检测图像与模板图像进行粗匹配,在检测图像与模板图像中任选一点,采取隔点拽索的方式计算二者灰度的相似性,这样粗匹配一遍得到粗相关点;由于这种方法是利用模板图像的所有灰度值进行匹配,但在光照发生变化的情况下灰度值会产生强烈的变化,因此该方法不能适应光照发生变化的情况,也不能用于多通道图像的匹配,一般只用于简单图像的匹配,如图所示。基于灰度值的模板匹配是最经典的模板匹配算法,也是最早提出来的模板匹配算法。这种方法适用于目标图像光照比较稳定的情况,多数情况下还是优先考虑基于相关性的匹配和基于形状的匹配。
2024-01-17 20:16:45 793 44
原创 Halcon提取边缘线段lines_gauss 算子
在需要提取线条宽度时,Sigma 的值应根据要提取的线条宽度进行调节,最小值应不小于w13(w为线条宽度,即线条直径的一半)。注意,如果线条的宽度过大,建议先对图像进行一定比例的缩小,以减少过度计算消耗的时间。还有一个常用的算子lines_gauss算子,也可以用于提取边缘线段,它的鲁棒性非常好,提取出的线段类型是亚像素精度的XLD轮廓。需要注意的是,lines_gauss算子的响应速度不算快,如果边缘的高阈值设置得偏低,会导致需要计算的边缘增多,可能会有明显的卡顿。参数1:Image为输入的单通道图像。
2024-01-17 20:13:37 1626 2
原创 Halcon提取彩色多通道图像的亚像素边缘edges_color_sub_pix算子
下面举一个例子说明edges_color_sub_pix 算子的用法,并测试不同的滤波器类型对计算结果的影响。输入图片仍是图(a)。图(b)为使用sobel_fast 算子进行边缘滤波的结果,但是因为背景噪声的影响,得到了许多不相关的线条,因此需要对滞后阈值的范围进行调整,否则会得到过多的背景线条。但也有许多地方是相似的,如edges_color_sub_pix算子也包括一些以“junctions”结尾的滤波器,这些特殊的滤波器更适用于一些断开的边缘,同时也使用了滞后阈值对滤波器提取出的边缘进行判断。
2024-01-16 19:42:55 984 42
原创 Halcon提取亚像素轮廓edges_sub_pix算子
参数3:Filter 为输入参数,与edges_image 算子中的Filter 参数类似,表示选择的滤波算子.默认的是canny,可选的有canny、derichel、derichel int4、deriche2、deriche2 int4、lanserl、lanser2、mshen、shen、sobel_fast,还有一些以“_junctions”结尾的滤波器,适用于一些非连接的边缘。图(b)将低闽值提高到了25,高阈值仍为50,可见边缘数量稍有减少,并且减少的都是与原边缘线条相连的部分。
2024-01-16 19:36:47 824 8
原创 Halcon轮廓的处理
输出了目标的轮廓后,接下来还需要对轮廓进行处理,这主要基于以下3个原因。(1)对于某些测量任务而言,并不需要分析目标的整个轮廓,可能只需要局部的一段轮廓就够了。而有时由于 ROI(感兴趣区域)选择得过大,因此需要对提取的轮廓进行分割,以得到所需的部分。(2)在提取轮廓或线条的过程中,可能会有一些杂点或背景区域被误认为是轮廓也被提取了出来,所以需要做一些剔除,以得到完全需要的区域。(3)提取出的轮廓线条可能会有一些不连续,而某些检测中需要轮廓是闭合的,因此需要做一些连接或者填补。
2024-01-15 19:55:55 1852 60
原创 Halcon轮廓的生成
可以使用gen_contour_attrib_xld算子或者gen_contour_global attrib xld算子通过属性名称访问轮廓的某个属性,这些属性一般是以Tuple数组形式存放的。如果输入图像是多通道的彩色图像,可以选择edges_color_sub_pix算子,其与edges_sub_piy算子类似,也推荐选择sobel fast 滤波器,用于快速地提取边缘。与提取边缘类似,提取线条也有一个对应于彩色图像的算子,即lines_color算子,用于处理输入图像为多通道图像的线条提取。
2024-01-15 19:41:40 611
原创 Halcon滤波器 laplace 算子
图(a)为经过laplace 滤波后得到的图像,图(b)为使用zero_crossing 算子进行过零点检测后得到的图像。通过检测图像的二阶导数的零交点,可以得到边缘的位置。参数5:FilterMask为输入参数,表示 laplace 算子使用的滤波核或掩膜的类型。本例中使用 laplace算子进行边缘的滤波计算,并使用zero_crossing算子进行二阶导数的过零。参数4:MaskSize为输入的滤波器的核的尺寸。默认为3,可选范围是3~39的奇数。点检测,检测出来的就是二阶导数为0的点,即边缘的点。
2024-01-14 19:34:34 1069 42
一个专注于前端视觉效果的集合应用,包含CSS动效、Canvas动画、Three.js3DVue版本
2024-04-03
一个简约的音乐播放器,支持逐字歌词,下载歌曲,展示评论区,音乐云盘及歌单管理,音乐频谱,移动端基础适配.zip
2024-04-03
无后端的仿 YouTube Live Chat 风格的简易 Bilibili 弹幕姬.zip
2024-04-03
基于 Vue2、Vue-CLI3 的高仿网易云 mac 客户端播放器(PC) Online Music Player.zip
2024-04-03
该项目是我平时捣鼓前端相关技术的一些案例集合。
2024-04-03
WeChat Markdown Editor _ 一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器.zip
2024-04-03
Vue 3 Vite 2 Vue-Router 4 Element-Plus Echarts 5 Axios 后台管理系统
2024-04-03
Vchat — 从头到脚,撸一个社交聊天系统(vue + node + mongodb).zip
2024-04-03
全网最完整的 C# 版微信 SDK,封装全部已知的微信 API,包含微信公众平台(订阅号+服务号+小程序+小游戏+小商店+视频号
2024-04-16
Halcon的HSmartWindowControl控件在C#WinForm中的使用介绍(包括绘制ROI)
2024-04-06
用 JSON 来生成结构化的 SQL 语句基于 Vue3 TypeScript Vite Ant Design
2024-04-03
基于Vue 3(ScriptSetup)TS Vite ElementPlus Pinia
2024-04-03
基于 Cloud AlibabaVue3 ViteElement Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
2024-04-03
基于 web 端的音视频编辑器。(A web-based audio and video editor.).zip
2024-04-03
基于 Vue3 + Webpack5 + Element Plus Table 二次构建表格组件
2024-04-03
冰激凌内容管理系统_,实现MacWK资源站,社区图片视频圈子CMS,支持网页端移动端小程序.zip
2024-04-03
采用Vite4、Vue3、Pinia 、Naive UI 构建,构建企业npm依赖包中后台管理系统基础框架
2024-04-03
Vue3 + TypeScript开发的电影预告片webAPP,可以查看正在热映与即将上映的电影信息和短片.zip
2024-04-03
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