「24」一个技巧，教你快速提取在直播间里，想要的动画音效素材
「24」一个技巧， 教你快速提取在直播间里，想要的动画音效素材 素材是你在做直播的重要元素之一。在查找直播素材时，建议选择与直播主题一致的素材，提升你的直播质量和观众体验。 一、下载素材 教你一个方法，解决素材的方法 第1步 打开抖音APP 打开「抖音」界面，在「首页」找到右上角的「放大镜」，搜索你要的素材（如绿幕素材），打开视频，点击右下角的「分享图标」，选择「复制链接」。 ...
Arcgis中使用NDVI阈值法提取农田shape
首先有一幅NDVI影像TIFF，对其查看农田上的NDVI范围，大概是0.1以上，因为是12月份，小麦播种完1-2个月，此时NDVI并不是很高，但是树林基本叶子掉落了，所以比较好提取农田。 打开地图代数-栅格计算器，用0.1的阈值法来筛选农田 Con("NDVI_Image_12.tif">0.1,1,0) 得到了一个二值图 打开按属性提取，提取其中为1的像元 栅格转面 要素转出为shape 得到了s...
Python提取xml节点
有匹配指定标签的项。Element.text：获取元素的文本内容。Element.attrib：获取元素的属性字典。 这些功能可以帮助你在 Python 中处理 XML 数据，例如解析 XML 文件、提取特定标签的内容、修改 XML 结构等。 对于以下xml内容，需要获取Progress中的内容 <Log> <Progress>C:\Users\lenovo\Desktop\Progress.txt<...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 ...
基于opencv的SIFT特征提取
SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法，最初由David Lowe在1999年提出，并于2004年发表在论文《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》中。SIFT特征提取的算法原理如下： 尺度空间极值检测： SIFT首先在不同尺度上对图像进行高斯平滑处理，构建了一个高斯金字塔（Gaussian...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发RFAConv创新空间注意力和标准卷积运算 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入RFAConv，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤...
如何构建TCN网络提取序列特征
原理可以看一下别人写的帖子 https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/124678538 TCN网络主要在于提取序列的特征，并且可以实现特征维度的改变，并保持序列长度不变。 具体代码如下： class Chomp1d(nn.Module): def __init__(self, chomp_size): super(Chomp1d, ...
【自然语言处理】P3 spaCy 与 NLTK（分词、词形还原与词干提取）以及 Porter 和 Snowball
目录 准备工作spaCyNLTK 文本分词spaCyNLTK 词形还原spaCyNLTK 词干提取PorterSnowball stemmers 在自然语言处理（NLP）中，文本分词是将文本拆分为单词或词组的过程，这是理解文本含义和结构的基础。Python中两个流行库——spaCy和NLTK（Natural Language Toolkit），都提供了分词功能。下面将详细介绍如何使用这两个库进行文本...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发ODConv2全维动态卷积 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ODConv2全维动态卷积，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三...
蚁群算法图像边缘提取(MATLAB)
蚁群算法用于图像边缘提取的主要思想和步骤如下: 初始化蚁群:在图像上随机产生一群蚂蚁,定义蚂蚁移动规则和信息素更新公式。 蚂蚁爬行建图:让蚂蚁按照一定概率移动规则在图像上爬行,当蚂蚁爬到边缘时,在该位置留下信息素。重复多次迭代。 信息素更新:根据蚂蚁移动路径和信息素挥发规则更新各个位置的信息素浓度。信息素主要在边缘位置聚集。 图像边缘提取:根据迭代终止条件,当蚂蚁爬行次数达到设定最大值时,提取出信息素...