当前位置: 首页 > news >正文

护目镜佩戴检测识别算法

护目镜佩戴检测识别算法通过opencv+python网络深度学习模型,护目镜佩戴检测识别算法实时监测工人的护目镜佩戴情况,发现未佩戴或错误佩戴的情况,及时提醒调整。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库,是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护,支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。

OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。OpenCV-Python使用Numpy,这是一个高度优化的数据库操作库,具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib)集成更容易。

Adapter接口定义了如下方法:

public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)

Adapter表示一个数据源,这个数据源是有可能发生变化的,比如增加了数据、删除了数据、修改了数据,当数据发生变化的时候,它要通知相应的AdapterView做出相应的改变。为了实现这个功能,Adapter使用了观察者模式,Adapter本身相当于被观察的对象,AdapterView相当于观察者,通过调用registerDataSetObserver方法,给Adapter注册观察者。

public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)

通过调用unregisterDataSetObserver方法,反注册观察者。

public abstract int getCount () 返回Adapter中数据的数量。

public abstract Object getItem (int position)

Adapter中的数据类似于数组,里面每一项就是对应一条数据,每条数据都有一个索引位置,即position,根据position可以获取Adapter中对应的数据项。

public abstract long getItemId (int position)

获取指定position数据项的id,通常情况下会将position作为id。在Adapter中,相对来说,position使用比id使用频率更高。

public abstract boolean hasStableIds ()

hasStableIds表示当数据源发生了变化的时候,原有数据项的id会不会发生变化,如果返回true表示Id不变,返回false表示可能会变化。Android所提供的Adapter的子类(包括直接子类和间接子类)的hasStableIds方法都返回false。

public abstract View getView (int position, View convertView, ViewGroup parent)

getView是Adapter中一个很重要的方法,该方法会根据数据项的索引为AdapterView创建对应的UI项。

相关文章:

护目镜佩戴检测识别算法

护目镜佩戴检测识别算法通过opencvpython网络深度学习模型,护目镜佩戴检测识别算法实时监测工人的护目镜佩戴情况,发现未佩戴或错误佩戴的情况,及时提醒调整。与C / C等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使…...

NOIOLPJ2022B. 数学游戏 分析

数学游戏 题目描述 Kri 喜欢玩数字游戏。 一天,他在草稿纸上写下了 ttt 对正整数 (x,y)(x,y)(x,y),并对于每一对正整数计算出了 zxygcd⁡(x,y)z x \times y \times \gcd(x,y)zxygcd(x,y)。 可是调皮的 Zay 找到了 Kri 的草稿纸,并把每一组的…...

android studio gradle build running慢 卡住不动 失败 原因与解决方式

快速导航 分析原因解决办法 分析原因 主要原因是 gradle 构建时无法从网络获取需要的包或库。 解决办法 将国外库替换为阿里云镜像库。 例如 google 对应的库是 maven { url ‘https://maven.aliyun.com/repository/google’ }...

如何保障Facebook账号登录稳定

当谈到保障Facebook账号的稳定性时,我们不得不提到那些令人头疼的情况——Facebook账号被封。尽管我们已经踏入数字化的未来,但是被封号似乎是一个时常困扰着社交媒体用户的问题。那么,让我们来看看一些常见的Facebook账号被封的原因&#xf…...

当前目录下的excel文件的两列内容的相似度比较

# -- coding: utf-8 --** from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import numpy as np import pandas as pd import os # 获取当前目录 current_dir os.getcwd() # 获取当前目录下所有xlsx文件…...

Cookie for Mac:隐私保护工具保护您的在线隐私

随着互联网的发展,我们每天都会浏览各种网站,享受在线购物、社交娱乐和学习资料等各种便利。然而,您是否曾经遇到过需要频繁输入用户名和密码的情况?或者不方便访问您常用的网站?如果是这样,那么Cookie for…...

Huggingface训练Transformer

在之前的博客中,我采用SFT(监督优化训练)的方法训练一个GPT2的模型,使得这个模型可以根据提示语进行回答。具体可见博客召唤神龙打造自己的ChatGPT_gzroy的博客-CSDN博客 Huggingface提供了一个TRL的扩展库,可以对tra…...

IA-YOLO项目中DIP模块的初级解读

IA-YOLO项目源自论文Image-Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather Conditions,其提出端到端方式联合学习CNN-PP和YOLOv3,这确保了CNN-PP可以学习适当的DIP,以弱监督的方式增强图像检测。IA-YOLO方法可以自适应地处理正常和不…...

MathType7.4mac最新版本数学公式编辑器安装教程

MathType7.4中文版是一款功能强大且易于使用的公式编辑器。该软件可与word软件配合使用,有效提高了教学人员的工作效率,避免了一些数学符号和公式无法在word中输入的麻烦。新版MathType7.4启用了全新的LOGO,带来了更多对数学符号和公式的支持…...

为Claude的分析内容做准备:提取PDF页面内容的简易应用程序

由于Claude虽然可以分析整个文件,但是对文件的大小以及字数是有限制的,为了将pdf文件分批传入Claude人工智能分析和总结文章内容,才有了这篇博客: 在本篇博客中,我们将介绍一个基于 wxPython 和 PyMuPDF 库编写的简易的…...

js中作用域的理解?

1.作用域 作用域,即变量(变量作用域又称上下文)和函数生效(能被访问)的区域或集合 换句话说,作用域决定了代码区块中变量和其他资源的可见性 举个例子 function myFunction() {let inVariable "函数内部变量"; } myFunction();//要先执行这…...

机器学习基础之《分类算法(4)—案例:预测facebook签到位置》

一、背景 1、说明 2、数据集 row_id:签到行为的编码 x y:坐标系,人所在的位置 accuracy:定位的准确率 time:时间戳 place_id:预测用户将要签到的位置 3、数据集下载 https://www.kaggle.com/navoshta/gr…...

【Java】反射 之 调用方法

调用方法 我们已经能通过Class实例获取所有Field对象,同样的,可以通过Class实例获取所有Method信息。Class类提供了以下几个方法来获取Method: Method getMethod(name, Class...):获取某个public的Method(包括父类&a…...

Java——单例设计模式

什么是设计模式? 设计模式是在大量的实践中总结和理论化之后优选的代码结构、编程风格、以及解决问题的思考方式。设计模式免去我们自己再思考和摸索。就像是经典的棋谱,不同的棋局,我们用不同的棋谱、“套路”。 经典的设计模式共有23种。…...

Java实现excel表数据的批量存储(结合easyexcel插件)

场景:加哥最近在做项目时,苦于系统自身并未提供数据批量导入的功能还不能自行添加上该功能,且自身不想手动一条一条将数据录入系统。随后,自己使用JDBC连接数据库、使用EasyExcel插件读取表格并将数据按照业务逻辑批量插入数据库完…...

Config:客户端连接服务器访问远程

springcloud-config: springcloud-config push pom <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocatio…...

【KMP算法-代码随想录】

目录 1.什么是KMP2.什么是next数组3.什么是前缀表&#xff08;1&#xff09;前后缀含义&#xff08;2&#xff09;最长公共前后缀&#xff08;3&#xff09;前缀表的必要性 4.计算前缀表5.前缀表与next数组&#xff08;1&#xff09;使用next数组来匹配 6.构造next数组&#xf…...

【手写promise——基本功能、链式调用、promise.all、promise.race】

文章目录 前言一、前置知识二、实现基本功能二、实现链式调用三、实现Promise.all四、实现Promise.race总结 前言 关于动机&#xff0c;无论是在工作还是面试中&#xff0c;都会遇到Promise的相关使用和原理&#xff0c;手写Promise也有助于学习设计模式以及代码设计。 本文主…...

计算机网络-笔记-第二章-物理层

目录 二、第二章——物理层 1、物理层的基本概念 2、物理层下面的传输媒体 &#xff08;1&#xff09;光纤、同轴电缆、双绞线、电力线【导引型】 &#xff08;2&#xff09;无线电波、微波、红外线、可见光【非导引型】 &#xff08;3&#xff09;无线电【频谱的使用】 …...

前端开发中的单伪标签清除和双伪标签清除

引言 在前端开发中&#xff0c;我们经常会遇到一些样式上的问题&#xff0c;其中之一就是伪元素造成的布局问题。为了解决这个问题&#xff0c;我们可以使用伪标签清除技术。本篇博客将介绍单伪标签清除和双伪标签清除的概念、用法和示例代码&#xff0c;并详细解释它们的原理…...

云计算中的数据安全与隐私保护策略

文章目录 1. 云计算中的数据安全挑战1.1 数据泄露和数据风险1.2 多租户环境下的隔离问题 2. 隐私保护策略2.1 数据加密2.2 访问控制和身份验证 3. 应对方法与技术3.1 零知识证明&#xff08;Zero-Knowledge Proofs&#xff09;3.2 同态加密&#xff08;Homomorphic Encryption&…...

MacOS软件安装包分享(附安装教程)

目录 一、软件简介 二、软件下载 一、软件简介 MacOS是一种由苹果公司开发的操作系统&#xff0c;专门用于苹果公司的计算机硬件。它被广泛用于创意和专业应用程序&#xff0c;如图像设计、音频和视频编辑等。以下是关于MacOS的详细介绍。 1、MacOS的历史和演变 MacOS最初于…...

【linux进程概念】

目录&#xff1a; 冯诺依曼体系结构操作系统进程 基本概念描述进程-PCBtask_struct-PCB的一种task_ struct内容分类组织进程查看进程 fork()函数 冯诺依曼体系结构 我们常见的计算机&#xff0c;如笔记本。我们不常见的计算机&#xff0c;如服务器&#xff0c;大部分都遵守冯诺…...

直击成都国际车展:远航汽车多款车型登陆车展,打造完美驾乘体验

随着市场渗透率日益高涨&#xff0c;新能源汽车成为今年成都国际车展的关注焦点。在本届车展上&#xff0c;新能源品牌占比再创新高&#xff0c;覆盖两个展馆&#xff0c;印证了当下新能源汽车市场的火爆。作为大运集团重磅打造的高端品牌&#xff0c;远航汽车深度洞察高端智能…...

android nv21 转 yuv420sp

上面两个函数的目标都是将NV21格式的数据转换为YUV420P格式&#xff0c;但是它们在处理U和V分量的方式上有所不同。 在第一个函数NV21toYUV420P_1中&#xff0c;U和V分量的处理方式是这样的&#xff1a;对于U分量&#xff0c;它从NV21数据的Y分量之后的每个奇数位置取数据&…...

使用Nacos与Spring Boot实现配置管理

&#x1f337;&#x1f341; 博主猫头虎 带您 Go to New World.✨&#x1f341; &#x1f984; 博客首页——猫头虎的博客&#x1f390; &#x1f433;《面试题大全专栏》 文章图文并茂&#x1f995;生动形象&#x1f996;简单易学&#xff01;欢迎大家来踩踩~&#x1f33a; &a…...

初识【类和对象】

目录 1.面向过程和面向对象初步认识 2.类的引入 3.类的定义 4.类的访问限定符及封装 5.类的作用域 6.类的实例化 7.类的对象大小的计算 8.类成员函数的this指针 1.面向过程和面向对象初步认识 C语言是面向过程的&#xff0c;关注的是过程&#xff0c;分析出求解问题的…...

软考高级系统架构设计师系列论文八十六:论企业应用集成

软考高级系统架构设计师系列论文八十六:论企业应用集成 一、企业应用集成相关知识点二、摘要三、正文四、总结一、企业应用集成相关知识点 软考高级系统架构设计师系列之:企业集成平台技术的应用和架构设计二、摘要 2022年10月,我参加了***车站综合信息平台项目的开发,承…...

HarmonyOS ArkUI 属性动画入门详解

HarmonyOS ArkUI 属性动画入门详解 前言属性动画是什么&#xff1f;我们借助官方的话来说&#xff0c;我们自己简单归纳下 参数解释举个例子旋转动画 位移动画组合动画总结 前言 鸿蒙OS最近吹的很凶&#xff0c;赶紧卷一下。学习过程中发现很多人吐槽官方属性动画这一章比较敷…...

基于XGBoots预测A股大盘《上证指数》(代码+数据+一键可运行)

对AI炒股感兴趣的小伙伴可加WX&#xff1a;caihaihua057200&#xff08;备注&#xff1a;学校/公司名字方向&#xff09; 另外我还有些AI的应用可以一起研究&#xff08;我一直开源代码&#xff09; 1、引言 在这期内容中&#xff0c;我们回到AI预测股票&#xff0c;转而探索…...