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AI技术通过多模态应用(即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息)正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。

AI技术通过多模态应用(即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息)正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。以下从技术融合、行业变革、职业重构三个维度展开分析,并附具体案例:一、技术融合:多模态AI的核心突破跨模态理解引擎 案例:Meta的Audiovisual Neural Network&#x

STM32项目设计:基于stm32f1的智能门锁(附项目视频全套教程)

  最近假期比较闲,拿着之前剩下的模块做了一个小玩具, 先制定一下此次玩具的规划,也可以理解为简易项目书。开发软件:keil 硬件选型:STM32F103C8T6、RFID读卡器、oled屏幕、按键模块、蓝牙通信模块、蜂鸣器、舵机; 上位机:1.上位机可以对密码进行设置、重置2.上位机可以接收密码输入错误的报警弹窗提示。3.添加或删除ic卡用户信息。下位机

[C++]使用纯opencv部署yolov11目标检测onnx模型

yolov11官方框架:#43;+中使用纯OpenCV部署YOLOv11进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv11通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而&#xff0c

自动语音识别(ASR)技术详解

语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)是人工智能和自然语言处理领域的重要技术,旨在将人类的语音信号转换为对应的文本。近年来,深度学习的突破推动语音识别系统从实验室走入日常生活,为智能助手、实时翻译、医疗笔录等场景提供了核心支撑。本文将全面介绍ASR的工作原理、关键技术、应用场景、发展历程以

深入学习OpenCV:第三章OpenCV 核心模块介绍(上)

以下是 OpenCV 核心模块教程 的介绍文章,涵盖图像基础操作、像素处理、算术运算、性能优化等核心功能。由于内容比较多,分为三篇文章进行描述,本文是第一部分。 目录 图像的基础操作 图像的算术运算 性能优化与测量 颜色空间转换 图像阈值处理 几何变换 1. 图像的基础操作 核心功能 访问像素值:读取和修改像素。 裁剪感兴趣区域&#xf

基于OpenCV实现实时颜色检测

文章目录 一、引言 二、系统概述 三、代码解析 1. 导入库 2. 颜色识别函数 3. 主程序循环 四、HSV色彩空间详解 五、颜色范围设定 六、系统优化建议 七、完整代码 八、总结 一、引言今天我将介绍一个使用Python和OpenCV库实现的实时颜色识别系统。这个系统能够通过摄像头捕捉视频流,并在视频中指定区域内识别主要颜色(红、黄、

python学习通简单的自动看视频脚本程序,解放你的双手!(图片的识别与自动点击)(pyautogui、opencv-pyghon)

学习通的视频任务一直让人感到烦恼,挂在身边刷课需要刷完手动点下一个视频,往往在旁边玩耍时经常忘了点导致时间浪费,更有离谱的课程中途还会设置练习题防止你不听课,这时何不自己写个Python脚本来解放双手,让程序帮你刷课呢?希望我的文章能够帮助到你!我这里使用的是window系统一、首先下载需要用到的工具

【图像轮廓特征查找】图像处理(OpenCV) -part8

17 图像轮廓特征查找图像轮廓特征查找其实就是他的外接轮廓。应用:        图像分割        形状分析        物体检测与识别根据轮廓点进行,所以要先找到轮廓。先灰度化、二值化。目标物体白色,非目标物体黑色,选择合适的儿值化方式。有了轮廓点就可以找到最上、最下、最左、最右的四个坐标,X_{min}、X_{max