裸露土方智能识别算法 python

本文介绍了使用Python和OpenCV开发的裸露土方智能识别算法,通过结合Python的易读性和OpenCV强大的图像处理功能,实现实时监控并预警超过40%裸露的土堆。Python作为中间层,利用C++扩展提高性能,OpenCV提供了多语言接口和广泛应用场景。

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裸露土方智能识别算法通过opencv+python网络模型框架算法,裸露土方智能识别算法能够准确识别现场土堆的裸露情况,并对超过40%部分裸露的土堆进行抓拍预警。此次算法用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。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用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计

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