计算机视觉—opencv条形码的检测，助力无人超市
如何使用opencv来进行条形码的检测，毕竟超市里面的物品都是有价格条形码，如何进行opencv条形码的检测，便成了无人超市需要重点关注并需要解决的问题
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python如何使用HanLP，LTP，jieba中文分词库
上期文章我们分享了NLP 自然语言处理的基础知识，本期我们分享几个比较流行的中文分词库，且这些中文分词库绝大部分是Java程序编写的，在linux系统上很容易使用，但是在windows环境下，如何使用python来使用这些分词库？？
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人工智能神经网络不训练检测模型，如何进行对象的检测与追踪？
背景分割技术，讲的明白一些就是收集背景图片，此图片作为参考图片，当有移动物体进入背景后，实时对当前视频帧图片与背景帧图片进行对比，进而检测出运动物体的存在，并实时进行追踪
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pyecharts助力python大数据分析，动态可视化工具
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。首先先看一段官方视频来看看pyecharts的魅力
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每天一分钟，python一点通：ffmpeg开发者视频剪辑器
FFmpeg是一套领先的音视频多媒体处理开源框架，采用LGPL或GPL许可证。它提供了对音视频的采集、编码、解码、转码、音视频分离、合并、流化、过滤器等丰富的功能
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YOLOV4视频对象检测，python+opencv轻松实现
上期文章，我们介绍了YOLOV4对象检测算法的模型以及基本知识，哪里还进行了图片的对象检测，如何使用YOLOV4进行视频检测与实时视频检测呢？毕竟我们绝大多数的需求必然是视频的实时对象检测
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使用python轻松实现高大上的YOLOV4对象检测算法
YOLO系列对象检测算法，算是人工智能技术领域的一匹黑马，当开发者宣布不再为YOLO系列检测算法更新时，很多开发者瞬间失去了”精神食粮“。突然，当YOLOV4检测算法发布的时候，让很多开发者喜出望外。
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人工智能计算机视觉先锋——OpenCv 的颜色检测
在计算机的世界里，只有 0 或者1，如何让计算机认识颜色是计算机视觉工作者首先需要考虑的事情，我们知道整个世界的颜色虽然五彩缤纷，但是都是3种原色彩合成的（R G B），有了（R G B）三源色，便可以通过调节不同的颜色比例来达到其他颜色的效果。
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计算机视觉，opencv 圆形检测
今天我们介绍一个opencv 函数cv2.HoughCircles()，此函数主要用于检测图像中的圆形，我们知道3点可以画一个圆，学习CAD的同学肯定知道，opencv使用霍夫梯度的方法进行圆的检测
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sklearn聚类算法用于图片压缩与图片颜色直方图分类
我们分享了sklearn的基本知识与基本的聚类算法，这里主要是机器学习的算法思想，前期文章我们也分享过人工智能的深度学习，二者有如何区别，可以先参考如下几个实例来看看机器学习是如何操作的
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