本项目开源代码基于多个深度学习模型(如PP-Structure、PaddleOCR、YOLOv8等),实现对问卷图片的表格定位、结构识别、字符识别及分数统计,并将结果输出至Excel文件。通过PyQt5构建UI界面,使用多线程优化用户体验,避免主线程阻塞。性能测试表明,GPU处理单张图片约3.5秒,CPU约4.6秒。项目注重模块化设计,便于扩展与维护,适合类似业务场景的快速适配。
本项目开源代码基于多个深度学习模型(如PP-Structure、PaddleOCR、YOLOv8等),实现对问卷图片的表格定位、结构识别、字符识别及分数统计,并将结果输出至Excel文件。通过PyQt5构建UI界面,使用多线程优化用户体验,避免主线程阻塞。性能测试表明,GPU处理单张图片约3.5秒,CPU约4.6秒。项目注重模块化设计,便于扩展与维护,适合类似业务场景的快速适配。
本项目是一个基于深度学习的语音情感识别系统,使用 PyTorch 实现。该系统能够从音频中识别 6 种不同的情感状态:愤怒、恐惧、开心、中性、悲伤和惊讶。项目包含完整的数据处理、模型训练、评估流程,并提供友好的图形用户界面(GUI)进行实时预测。数据集来源于百度 AI Studio 的情感语音数据集,包含 300 条 .wav 格式的音频文件。模型支持 ResNet18 和 ResNet34 等架构,并可选择原始波形或 MFCC 频谱图作为输入特征。系统提供了丰富的评估指标(如准确率、F1 分数、混淆矩阵等)以及自…
基于OpenCV帧间差分的静止背景运动目标轨迹捕捉; 使用python opencv 对静止背景下的运动目标轨迹进行捕捉,核心是利用帧间差分,并结合其他图像处理方式实现运动目标区域的获取,然后进行可视化。 遇到一个需求,背景变换不大,捕捉一个发光羽毛球的运动轨迹,涉及的核心方法就是 帧间差分 看一下原始视频和最终效果 这个发光的就是发光羽毛球,视频的背景变化不大,还算可控 感谢 https://uutool.cn/gif-edit/ https://www.freeconvert.com/zh/gif-compre…
本文完成一个点云变换的插件,同时也是对CC接口的使用做进一步说明,进一步理解CC插件开发流程,利用CC平台和已有代码加快实现定制功能。 本文阅读,建议看过前面后再来学习 [点云处理] cloud compare二次插件功能开发(一)结构搭建 [点云处理] cloud compare二次插件功能开发(二)插件逻辑 这个功能在 cc 已有,位于 edit->apply_transformation 这里 文件逻辑组织还和 [点云处理] cloud compare二次插件功能开发(一)结构搭建,不多赘述 项目代码全…
在上一节搭建框架的基础上进行代码逻辑开发,包括第三方库引入,ui获取用户输入,主程序的逻辑各个函数编写。 我们已经完成了 具体开发前的准备工作,包括 各级CMakelists.txt 的设置,相关内容的修改,并已成功编译 这一节针对我们的qPCA插件,引入进阶内容,包括第三方库引入、设置用户输入参数界面以及具体逻辑的编写 最终整体的qPCA插件目录结构如下 第三方库引入 由于cc 处理的主要是点云、网格数据,较少涉及到大型矩阵的求解,而PCA分析需要去计算矩阵,在这里我们要引入第三方库Eigen 帮助完成(其实cc…
点云处理,有一个出名的处理软件,cloud compare,简称cc,将自己实现的功能以插件形式集成到CC里,方便使用 前提 环境:cc 2.13,qt 5.15,cmake 3.18,vs2019【其他组合也可,本文基于此展开】 能力要求:能够使用cmake成功编译 cc并安装 CC插件概述 CC提供了一种插件化的二次开发方式,以插件的形式,避免了核心代码的修改,利用提供的接口,完成我们需要功能的二次开发 组织结构 cc中的插件全都放在 源码plugins文件夹下 core 是 cc已经实现的插件功能 examp…
在使用AndroidStudio打包APK文件时,可能会遇到“Error host 'dl.google.com'. You may need to adjust the proxy settings in Gradle.”的错误。解决这个问题的方法是在系统的hosts文件中添加一行“203.208.40.36 dl.google.com”。该文件位于C:\Windows\System32\drivers\etc目录下。编辑hosts文件时,可以先将其复制到桌面,用记事本打开并编辑保存,然后将其替换回原文件夹。
本文介绍了一系列前端小项目的实现,包括圆角搜索框、三角形按钮、拼多多导航条、侧边隐藏二维码、右侧导航栏、返回顶部功能(含缓冲匀速效果)以及页面内搜索功能。每个项目均提供了效果图、详细的HTML和CSS代码,以及实现思路的总结。这些项目旨在帮助读者掌握不同前端效果的实现方法,提升网页设计与开发的技能。
物理层负责在不同计算机之间的传输媒体上传输数据比特流,并尽可能地屏蔽不同传输媒体和通信手段的差异。物理层的主要任务包括确定传输媒体接口的机械、电气、特种和过程特性。数据通信系统由源系统、传输系统和目的系统组成,信号分为模拟信号和数字信号,码元是信息传输的基本单位。信道包括单向通信、双向交替通信和双向同时通信,信道容量受限于频率范围和信噪比。香农公式计算信道的极限信息传输速率,实际信道上的传输速率低于理论上限。传输媒体包括双绞线、同轴电缆和光纤,光纤分为多模光纤和单模光纤,各有优点。
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