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2024电赛H题参考方案(+视频演示+核心控制代码)——自动行驶小车

目录 一、题目要求 二、参考资源获取 三、TI板子可能用到的资源 1、环境搭建及工程移植 2、相关模块的移植  四、控制参考方案 1、整体控制方案+视频演示 2、视频演示部分核心代码 五、总结 一、题目要求         小编自认为:此次控制类类型题目的H题,相较于往年较为简单,功能也算单一

Ubuntu系统VScode实现opencv(c++)图像一维直方图

前言在数字图像处理领域,直方图是一种极为重要的工具,而图像的一维直方图更是其中的基础与核心。一维直方图以简洁而直观的方式,将图像中像素的灰度值分布情况呈现出来,让我们能够快速了解图像的整体亮度、对比度等关键信息。通过对一维直方图的分析,我们可以轻松判断图像是否过亮或过暗,对比度是否合适,进而为后续的图

Coze实战:基于数据库的视频混剪工作流搭建(喂饭级教程)

 作者:后端小肥肠 🍊 有疑问可私信或评论区联系我。 🥑 创作不易未经允许严禁转载。 姊妹篇: Coze一键生成打字机效果书单视频(保姆级工作流拆解)-CSDN博客 Coze实战:《如果书籍会说话》保姆级教程!全流程拆解(附源码)-

Wan2.1 本地部署碾压级「文生视频+AI绘图转电影」双引擎,免费开源!3步秒出4K超清大片(附手把手教程+资源包)

你是否想过,只需要一行文字,就能本地生成高质量的视频,而且人人都能免费离线使用。大家好,今天我们来介绍一款真正突破视频生成极限的文生视频以及图生视频的免费开源AI大模型,它就是最近在Vbench榜单上排名第一的开源视频生成大模型——WAN 2.1。生成视频的质量非常的高,SOTA性能相当震撼,因为在多

SenSeVoice模型微调记录,语音识别垂直领域术语准确率提升至99%

场景:项目需要开发一个语音下单助手,但在识别能源石油领域的专业名词(如石油产品、仓库、炼油厂等)时准确率较低,导致无法正确匹配下单信息。需对语音识别模型进行微调,提升垂直领域术语的识别准确率。本文复现下之前微调的过程,以作记录。 微调步骤 一.准备数据集从数据库中查询出所有的商品名称,

labelme数据标注保姆级教程:从安装到格式转换全流程,附常见问题避坑指南(含视频讲解)

引言:为什么选择labelme?在人工智能和机器学习领域,高质量的标注数据是训练优秀模型的基础。而 labelme作为一款开源、跨平台的图像标注工具,凭借其强大的功能和易用性,成为了数据标注领域的热门选择。它支持多种标注类型,如矩形框、多边形、线段、点、文本等,能满足目标检测、图像分割、姿态估计等多

OpenCV深度解析:从基础到实战的计算机视觉库全指南

引言:OpenCV的诞生与影响力OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 作为计算机视觉领域最具影响力的开源项目之一,自1999年由Intel发起以来,已发展成为连接理论研究与工业应用的核心桥梁。其模块化架构与跨平台特性支持Windows、Linux、macOS、Android等多

【机器学习】图像识别——计算机视觉在工业自动化中的应用

1. 引言随着人工智能(AI)和机器学习(ML)的快速发展,计算机视觉已成为工业自动化中的核心技术之一。图像识别,作为计算机视觉领域的重要分支,能够通过分析和理解图像或视频数据来识别、分类或检测物体。在工业自动化中,图像识别具有广泛的应用,帮助提高生产效率、降低错误率&