Opencv实战案例——模板匹配实现银行卡号识别（附详细介绍及完整代码下载地址）
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1.项目意义在日常生活中，常常需要输入自己的银行卡号。银行为保证卡号的唯一性和账号的安全性，会将卡号设计偏长，对于视力不好的人群以及老人不是很友好。传统银行卡服务时的人工识别银行卡号码太过费时费力。所以银行卡号的自动识别变得越来越重要。银行卡卡号的自动识别对实现银行卡的有效管理和进行银行卡的相关服务具有重要的理论意义和实际应用价值。本项目设计了一个银行卡卡号自动识别程序，传入银行卡照片即可获取银行卡号，为生活提供了遍历。。程序效果如下：
2.模板匹配本项目中主要使用的方法为模板匹配，在opencv中也提供了API，为cv2.matchTemplate函数，现在我们一起来看一下这个函数的用法。cv2.matchTemplate(img,img_Temp,method)
img:传入的需要匹配的图片
img_Temp:匹配的模板
method：模板匹配的算法，主要有：
平方差匹配（cv.TM_SQDIFF）：利用模板与图像之间的平方差进行匹配，最好的匹配是0，匹配越差，匹配的值越大。
相关匹配(cv.TM_CCORR):利用模板与图像间的乘法进行匹配，数值越大表示匹配 ...
Cloud Studio实战——热门视频Top100爬虫应用开发
最近Cloud Studio非常火，我也去试了一下，感觉真的非常方便！我就以Python爬取B站各区排名前一百的视频，并作可视化来给大家分享一下Cloud Studio！应用链接：Cloud Studio实战——B站热门视频Top100爬虫应用开发
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一、腾讯云Cloud介绍点开一个工作台，选择一个环节，即可在里面编辑代码，不用再担心本地环境不兼容的问题。腾讯云Cloud Studio是一种基于云的开发环境，可以帮助开发人员更高效地进行软件开发和协作。它提供了一个集成开发环境（IDE），可以在任何地方通过互联网访问，无需在本地安装任何软件。
腾讯云Cloud Studio的优势我总结为：
灵活性：Cloud Studio可以在任何设备上使用，只需一个支持Web浏览器的设备即可。这使开发人员可以随时随地访问他们的开发环境，无论是在办公室、家中还是旅途中。
资源可扩展性：Cloud Studio在云端运行，可以根据需要动态调整计算和存储资源。这意味着开发人员可以根据项目需求灵活地扩展或缩减资源，而无需关注硬件设备的限制。
协作能力：Cloud Studio支持 ...
Python项目之学生管理系统
目录引言一 、学习目标二、系统需求三、准备程序文件3.1分析3.2创建程序文件四、定义学员类(student.py)4.1需求4.2程序代码五、管理系统(managerSystem.py)5.1需求5.2管理系统框架5.2.1需求5.2.2步骤5.3各功能的实现5.3.1添加学员功能5.3.2删除学员功能5.3.3修改学员功能5.3.4查询学员功能5.3.5显示所有学员信息功能5.3.6保存学员信息功能5.3.7 加载学员信息功能六、程序主函数(main.py)七、完整代码八、总结
引言Hallo，大家好！首先今天是1024，程序员节快乐！看到这个标题，是不是狂喜一阵？《学生管理系统》、《图书馆管理系统》等等一系列管理系统一直是各高校大作业的热门，好消息是这篇文章可以很大程度地帮助你哦！这篇文章很早就想写了，一直因为各种事情拖拖拖（主要是因为自己懒），正好今天程序员节，用这篇文章纪念2022年10月24日，自己的第一个程序员节吧！
一 、学习目标
了解面向对象开发过程中类内部功能的分析方法
了解常用的系统功能
添加
删除
修改
查询
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Yolov5+图像分割+百度AI接口——车牌实时检测识别系统
Hallo，各位小伙伴大家好呀！这两天一直在肝项目，都是关于计算机视觉方面的，所以这两天一直也没有更新（真的不是我懒）！在这个过程中我对Yolov5有了更深刻的理解，在原有的Yolov5框架上增加了图像分割功能，这样在原有的识别基础上可以将目标切割出来，再进行更为精确的识别，调用百度AI的接口，将图片上传再接受返回值，这难道不香吗？所以本篇文章以Yolov5+图像分割+调用百度AI的接口实现车牌实时监测识别的效果，识别效果非常优秀。接下来就一起来看看这篇文章吧，如果小伙伴们感兴趣也欢迎评论区或者私信交流！目录一、Yolov5介绍二、图像分割三、百度AI四、Yolov5+图片分割+百度AI车牌实时检测识别系统4.1流程图4.2数据集下载4.3Yolov5模型训练4.3PyQt5可视化界面4.4opencv切割图片4.5调用百度AI进行图片检测五、总结
一、Yolov5介绍之前有些一篇文章——《Yolov5：强大到你难以想象──新冠疫情下的口罩检测》，详细链接为 ：Yolov5：强大到你难以想象──新冠疫情下的口罩检测，里面有对Yolov5的简介，这两天的学习我对Yolov5的了解更 ...
基于卷积神经网络(CNN)的猫狗识别
目录引言1.什么是卷积神经网络？1.1什么是神经网络？1.2什么是卷积？2.准备工作2.1一些知识：2.2keras2.3Conv2D2.4 MaxPooling2D3.基于卷积神经网络的猫狗识别3.1导入必要库3.2模型定义3.3实例化模型并训练3.4获取验证的图片3.5进行验证3.6显示预测结果4.总结5.代码及数据集
引言首先，我们看几张图片：编辑编辑编辑作为人类，我们很轻松就能识别出第一张是猫，后两张是狗。为什么我们知道呢？因为从小我们的爸妈，我们的老师，周围的所有人都指着狗对我们说它是狗，指着猫对我们说它是猫。换句话来说，是别人教我们的，所以我们现在才能识别出猫狗。而对于计算机呢？没有人教它，这些丰富多彩的图片在它眼里，无非都是一个个像素点构成的数字矩阵。该怎么让他识别出来呢？这就是今天所用的卷积神经网络。
1.什么是卷积神经网络？1.1什么是神经网络？顾名思义，神经网络是类似于人脑神经元的一种东西。学过生物的我们都知道，神经元彼此之间相互联系，传入一个信号后，可以在神经元之间不断传递，最终促使肌体做出反应，比如被针扎了之后会马上缩手。你也可以笼统的认为神经网络就是一 ...
Yolov5：强大到你难以想象──新冠疫情下的口罩检测
初识Yolov5是看到一个视频可以检测街道上所有的行人，并实时框选出来。之后学习了CNN卷积神经网络，在完成一个项目需求时，发现卷积神经网络在切割图像方面仍然不太好用。于是我想到了之前看到的Yolov5，实战后不禁感慨一句：真的太强大了！它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍!You Only Look Once，这个被称为“暗网”的国外的开源项目，目标就是让计算机识得世间万物。接下来，跟随我的脚步，一起来看看这篇《基于Yolov5的口罩检测》文章吧！目录一、Yolov5简介二、项目背景三、检测效果四、数据集处理五、结果分析六、总结七、模型代码（部分）
一、Yolov5简介2020年6月25日，Ultralytics发布了YOLOV5 的第一个正式版本，其性能与YOLO V4不相伯仲，同样也是现今最先进的对象检测技术，并在推理速度上是目前最强，yolov5按大小分为四个模型yolov5s、yolov5m、yolov5l、yolov5x。其中的复杂的网络结构、数学基础在这里就不一一介绍(太复杂，笔者也只能看个大概，很难说清楚)，在这里，引用另一个博主的 ...