opencv十大開源框架？
十大框架：1.谷歌雲的VisionAPI，2.YOLOv3,3.Tensorflow,4.Libfacedetection,5.RasterVision，6.SOD，7.Face_recognition，8.DeepFaceLab，9.JeelizFaceFilter，10.OpenCV
1.谷歌雲的VisionAPI
GoogleCloud的VisionAPI是壹種易於使用的圖像識別技術，可讓開發人員通過應用強大的機器學習模型來了解圖像的內容。它通過REST和RPCAPI提供強大的預訓練機器學習模型。它還使開發人員可以輕松地將關鍵視覺檢測功能集成到應用程序中，包括面部和地標檢測、圖像標記、光學字符識別(OCR)和顯式內容標記。它還允許我們為圖像分配標簽並快速將它們分類為數百萬個預定義的類別。它可以幫助我們檢測物體和面部，閱讀印刷和手寫文本，並將有價值的元數據構建到您的圖像目錄中。
2.YOLOv3
YOLO（YouOnlyLookOnce）是最先進的實時對象檢測系統，是最廣泛使用的基於深度學習的對象檢測方法之壹。它將對象檢測視為壹個回歸問題，使用單個前饋卷積神經網絡直接從完整圖像預測類別概率和邊界框偏移。它使用k-means聚類方法來估計預測邊界框的初始寬度和高度。YOLOv3消除了區域提議生成和特征重采樣，並將所有階段封裝在單個網絡中，形成真正的端到端檢測系統。
3.TensorFlow
Tensorflow是壹個免費的開源框架，用於創建算法以開發用戶友好的圖形框架，稱為TensorFlow圖形框架(TF-GraF)，用於對象檢測API，廣泛應用於農業、工程和醫學領域的復雜任務的高效解決.TF-GraF為業余愛好者和初學者提供獨立的虛擬環境來設計、訓練和部署機器智能模型，而無需在客戶端進行編碼或命令行界面(CLI)。
TF-GraF支持SSD、Faster-RCNN、RFCN和Mask-RCNN的靈活模型選擇，包括卷積神經網絡（inceptions和ResNets）。TF-GraF負責設置和配置，允許任何人在他們的項目中使用深度學習技術，而無需安裝復雜的軟件和環境。
4.Libfacedetection
libfacedetection是壹個用於圖像中人臉檢測的開源庫。它為圖像中基於CNN的人臉檢測提供了預訓練的卷積神經網絡，使用戶能夠檢測尺寸大於10×10像素的人臉。在C源文件中，CNN模型已轉換為靜態變量。源代碼不依賴於任何其他庫。您需要壹個可以在Windows、Linux、ARM和任何平臺下編譯源代碼的C++編譯器。SIMD指令用於加速檢測。如果您使用IntelCPU或NEONforARM，您可以啟用AVX2。
5.RasterVision
RasterVision是壹個開源Python框架，用於在衛星、航空和其他大型圖像集（包括傾斜的無人機圖像）上構建計算機視覺模型。它允許沒有任何深度學習或機器學習工作流專業知識的用戶快速重復配置實驗，包括分析訓練數據集、創建訓練芯片、訓練模型、創建預測、評估模型、捆綁模型文件和部署。
RasterVision內置支持使用PyTorch和Tensorflow進行芯片分類、對象檢測和帶有後端的語義分割。用戶可以在內置支持使用AWSBatch在雲中運行的CPU和GPU上執行實驗。該框架還可以擴展到新的數據源、任務（例如，對象檢測）、後端（例如，TF對象檢測API）和雲提供商。
6.SOD
SOD是壹個嵌入式的、現代的跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫。它公開了壹組用於深度學習、高級媒體分析和處理的API，包括在計算資源和物聯網設備有限的嵌入式系統上進行實時、多類對象檢測和模型訓練。
SOD旨在為計算機視覺應用程序提供通用基礎架構，並加速機器感知在開源和商業產品中的使用。SOD專為提高計算效率而設計，重點關註實時應用，包括壹套全面的經典和最先進的深度神經網絡及其預訓練模型。
7.Face_recognition
Face_recognition是世界上最簡單的Python和命令行面部識別API。使用dlib60最先進的人臉識別技術構建深度學習，它可以從Python或命令行識別和操作人臉。該模型在Wild61基準中的LabeledFaces上的準確率為99.38%。它提供了壹個簡單的face_recognition命令行工具，可讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別！
8.DeepFaceLab
DeepFaceLab是壹個開源深度偽造系統，它利用機器學習在視頻中進行照片般逼真的人臉交換。它提供了壹個命令式且易於使用的管道，包括數據加載和處理、模型訓練和後處理，供人們在不全面了解深度學習框架或不編寫復雜樣板代碼的情況下創建深度偽造視頻。這個最先進的框架提供了壹個完整的命令行工具，其中包含管道的各個方面和功能，如傻瓜相機。值得註意的是，超過95%的深度偽造視頻是使用DeepFaceLab創建的。
9.JeelizFaceFilter
JeelizFaceFilter是壹個輕量級且強大的人臉跟蹤庫，專為增強現實人臉過濾器而設計。這個JavaScript庫可以從使用WebRTC捕獲的網絡攝像頭視頻源中實時檢測和跟蹤人臉。用於為增強現實應用疊加3D內容，它可以支持Three.js、Babylon.js、FaceSwap、Canvas2D、CSS3D等各種集成，使開發人員能夠直接從瀏覽器解決計算機視覺問題。關鍵功能包括人臉檢測、人臉跟蹤、人臉旋轉檢測、張口檢測、多人臉檢測與跟蹤、具有高清視頻能力的視頻采集等。
10.OpenCV
OpenCV是壹個開源計算機視覺和機器學習軟件庫，旨在為計算機視覺應用程序提供通用基礎架構並加速機器感知在商業產品中的使用。獲得BSD許可的產品OpenCV使企業可以輕松地使用和修改代碼。該庫擁有2500多種優化算法，包括壹整套經典和最先進的計算機視覺和機器學習算法。
這些算法可用於檢測和識別人臉、識別對象、對視頻中的人類行為進行分類、跟蹤攝像機運動、跟蹤移動對象、提取對象的3D模型以及從立體攝像機生成3D點雲。它可以將圖像拼接在壹起以生成整個場景的高分辨率圖像，從圖像數據庫中查找相似圖像，從使用閃光燈拍攝的圖像中去除紅眼，跟蹤眼球運動，識別風景並建立標記以將其與增強現實疊加。
人工智能的大學生筆記本電腦配置？
人工智能專業買壹個5000元左右的辦公或遊戲筆記本就可以了。買太好的，也沒有什麽用。人工智能專業跑神經網絡的時候是不會用個人電腦的，因為算力要求太高了，是壹般的個人電腦無法承受的，學校會提供實驗室裏面的主機給妳們跑程序。
暗區突圍sh12頭盔該搭配什麽配置？
防具推薦穿著3~4級防護的任意護胸彈掛甲，性價比較高。當然，3-4級的彈掛甲有不少會壹定程度上影響移動速度，如果很介意的話可以選擇“哨兵3型胸掛甲”這樣對移速無影響的裝備。
2.頭盔則推薦穿戴加裝了3級防護的面罩頭，防止被遊蕩者的神經槍意外爆頭。如果是面對玩家，這樣的頭盔只能說聊勝於無。
3.但是建議獨狼玩家不要為了防護區域選擇會降低收音的全防護頭盔，那樣會減少妳獲得的聲音信息，讓妳更容易陷入被動
macbookairm1哪個配置最保值？
這款MacBook配置最保值，搭載了M1芯片。這款芯片是蘋果自己研發的芯片，8核中央處理器，具有4核，16核神經引擎，處理速度非常快。而且，這個芯片的技術還非常省電。能滿足妳外出使用的需求！即使是入門版，剪輯視頻或者音頻也完全沒問題
神經濾鏡的正確使用方法？
啟用方法如下：
1.重新啟動打開Photoshop軟件，在“濾鏡”菜單下面就可以找到我們剛才安裝的濾鏡插件。
2.但是這個神經濾鏡壹般人也是用不上的，它需要註冊並登錄成功才能使用，而且要求妳電腦的GPU要配置高才行。
3.其中這個版本新增的壹項就是風景混合器功能，可以通過將不同的風景圖像混合在壹起創造新的風景圖像，屬於AI技術範疇了，智能化處理。