cv2和cnn(cv2和cv1)

编写一个程序识别电子表时间

编写一个程序识别电子表时间需要了解以下几个步骤：

cv2和cnn(cv2和cv1)

1. 获取图像：程序需要从电子表上获取图像，这可以通过摄像头或者截屏实现。

2. 图像处理：获取到图像后，程序需要对图像进行处理，包括图像的灰度化、二值化、噪声过滤等作，以便于后续的数字识别。

3. 数字识别：程序需要使用数字识别算法，如模板匹配、神经网络等，对处理后的图像进行数字识别。数字识别算法的选择取决于具体的应用场景和性能要求。

4. 时间输出：，程序需要将识别出的时间输出，可以通过语音播报、文本显示等方式实现。

需要注意的是，电子表的样式和字体可能会影响识别的准确性，因此在实际应用中需要对算法进行优化和改进，以提高识别的精度和鲁棒性。

Python-opencv识别铅笔缺陷？

可以使用Python和OpenCV库实现铅笔缺陷的识别。以下是一些基本的步骤：

加载图像：使用OpenCV中的cv2.imread()函数加载铅笔图像。

图像预处理：对图像进行预处理以提高识别效果。可以使用OpenCV中的cv2.GaussianBlur()函数进行高斯模糊处理，以减少图像中的噪声；使用cv2.Canny()函数进行边缘检测，以便更好地检测铅笔的轮廓。

寻找铅笔轮廓：使用cv2.findContours()函数查找铅笔的轮廓。

过滤轮廓：通过一些条件过滤掉不需要的轮廓，比如面积过小或者不规则的轮廓。

分类缺陷：使用分类器对铅笔缺陷进行分类。可以使用机器学习技术训练分类器，或者使用已经训练好的分类器，如Haa联分类器或卷积神经网络（）。

标记缺陷：对被分类为缺陷的轮廓进行标记，可以使用OpenCV中的cv2.rectangle()函数绘制矩形框或者使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓。

显示结果：使用OpenCV中的cv2.imshow()函数显示结果图像，或者将结果保存到文件中。

需要注意的是，铅笔缺陷的识别是一个复杂的任务，需要对图像进行多方面的处理和分析。具体的实现方法需要根据具体的需求和应用场景进行调整和优化。

堪称行业，500 eTOPS自动驾驶芯片还有“软实力”

电子发烧友网（文/吴子鹏）2020年底，交通运输部印发《关于促进道路交通、自动驾驶技术发展和应用的指导意见》。意见指出，到2025年，自动驾驶基础理论研究取得积极进展，道路基础设施智能化、车路协同等关键技术及产品研发和测试验证取得重要突破。

在政策的下，很多业者将2021年定义为自动驾驶爆发的元年，虽然经历了一年的发展，严格意义上消费者能够买到L3级及以上的自动驾驶乘用车还比较稀少，但达到L4级自动驾驶的测试车已经越来越多，同时消费者能够买到的车子很多也具备了L2级辅助驾驶功能。

因此，无论是传统车企还是造车新势力，自动驾驶已经成为必修的课题，各车企之间纷纷开启了自动驾驶赛道的“军备竞赛”。

对于后续自动驾驶汽车的发展，安霸区冯羽涛认为，车企实现自动驾驶会有很多条路径，尤其是在市场，有些车企会跳过前面的部分，直接进入高级别自动驾驶阶段，或者是从L1、L2直接进入全自动驾驶；有些车企则会选择循序渐进的技术路线，在各个级别的自动驾驶都会尝试推出产品。

我们能够明显地感知到，自动驾驶离我们越来越近了，在自动驾驶或者辅助驾驶车型选择上，现在车市里是形形、比比皆是。如果参考华为发布的《智能世界2030》报告，到2030年自动驾驶新车渗透率达20%，C-V2X渗透率将超过60%。

在芯片方面，前不久安霸推出了最新AI域芯片CV3系列。在特征参数方面，CV3系列SoC搭载了多达16个Arm Cortex-A78AE CPU内核，提供高达500 eTOPS的算力，可运行整套ADAS系统和自动驾驶算法，在支持自动驾驶系统的软件应用所需的CPU性能上，比上一代芯片CV2提高了30倍，可用于打造ADAS系统和L2+至L4级自动驾驶系统。

冯羽涛强调，CV3并不是一颗芯片，而是一个芯片系列，目前发布的属于CV3系列的高端旗舰产品，后续还会有其他配置的芯片，主要根据客户需求进行功能裁剪，目的是为了降低成本，达到的性价比。

CV3系列有两大明显的优势，首先个是其具备业界领先的高算力，纯粹AI算力上，相较于安霸上一代产品CV2系列提升了42倍，旗舰芯片达到500 eTOPS，这个“e”代表Equivalent，也就是等效算力。这样的高算力让CV3系列能够通过单一芯片集成多传感器进行集中化AI感知处理（包括高像素视觉处理、毫米波雷达、激光雷达和雷达）、多传感器深度融合以及自动驾驶车的路径规划。

冯羽涛解释说：“安霸采用的CVflow属于特殊架构。传统TOPS通过简单的加法、乘法运算(MAC)就能够得到，CVflow架构中有很多安霸的技术，针对常用算法做了很多优化，因此CV3系列不是简单通过传统方式来获取算力值，而是通过跑具体神经网络算法，能够和传统GPU达到相同的效果。”

目前安霸推出的芯片是CV3系列里面的旗舰款，冯羽涛也介绍了后续该系列其它芯片的发布规则。他指出，CV3系列旗舰芯片通过集成16颗Arm Cortex-A78AE内核来实现高性能，这16个A78核心被分成四个集群，每个集群有4颗A78核心，也就是44的设计，安霸已经将高端产品的软硬件都进行了验证，后续偏低端的CV3系列芯片会根据市场需求拿掉两个或者三个集群。

对算法的支持能力是CV3系列芯片的第二大突出优势，支持神经网络（？）推理的行业最新进展。根据介绍，CV3系列芯片秉持“算法优先”的原则，在算法支持方面进行了多项优化，包括增强的NVP可以运行先进的雷达感知算法，如傲酷4D成像雷达AI算法；新的浮点通用矢量处理器（GVP）与之形成互补，可帮助NVP引擎分担传统的机器视觉和雷达处理，以及帮助Arm CPU分担浮点密集型算法。

此外，冯羽涛强调，安霸SoC里一直会有多个计算单元，做不同的处理，兼顾所有的性能、成本、功耗，这个是安霸的优势。同时，CVflow本身就是专门为视觉感知以及其它感知算法设计的，又因为安霸研究了很多算法，因此这个升级架构也具备一定的通用性。“因为我们‘算法优先’的策略，所以我们需要深度理解这些算法对芯片的要求是什么，才能够用最的芯片来实现视觉和雷达感知的融合。”他对此讲到。

对于算法优先，安霸区市场营销副总裁郄建军补充到，“我们做芯片的过程中，要充分考虑到各种各样的算法，包括未来新的算法出来后今天的芯片如何支持。CV3芯片上跑过几百上千种市场上通用的开源算法，也包括VisLab算法和客户算法，在此基础上再优化芯片设计，这是算法优先的重要理念——为算法去优化芯片，芯片为算法服务。”

当然，CV3系列芯片也会支持用户通过OTA软件在线升级，给系统预留算力冗余，实现功能的迭代，并简化软件开发流程，加快新功能和应用部署的进度，大大缩短了主机厂新车型的开发时间。为保持创新能力持续增长，安霸为CVflow平台建立了一个广泛的软件生态系统，并不断移植和优化应用程序，与合作伙伴保持密切合作。

家族算法和Transformer家族的算法区别在哪里？

家族算法和Transformer家族的算法在架构上有很大的区别。家族算法通常是用于处理像图像和语音这样的数据，它们通常使用卷积层来提取数据的本地特征。相比之下，Transformer家族的算法主要用于处理文本和语音数据，它们通常使用多头注意力机制来提取数据的全局特征。总的来说，家族的算法更适合处理有局限性的数据，而Transformer家族的算法更适合处理更加复杂的数据。

cnn图像处理和文本处理的区别

cnn图像处理和文本处理的区别是处理内容和卷积不同。根据查询相关资料信息，cnn图像处理和文本处理在处理内容和卷积方面有所区别。

1、处理内容不同：cnn图像处理是基于图像任务的平移不变性进行设计图像，文本处理是对代码进行文本注释。

2、卷积不同：cnn图像处理是二维卷积，文本处理是一维卷积。

3、cnn图像处理和文本处理需要通过拟合神经网络实现处理。

如何理解在CV与NLP领域运用的联系与区别

在CV与NLP领域运用的联系与区别

1、联系：自然语言处理是对一维信号（词序列）做作，计算机视觉是对二维（图像）或三维（视频流）信号做作。

2、区别：自然语言处理的输入数据通常是离散取值（例如表示一个单词或字母通常表示为词典中的one hot向量），计算机视觉则是连续取值（比如归一化到0，1之间的灰度值）。

有两个主要特点，区域不变性(location invariance)和组合性(Comitionality)。

1. 区域不变性：滤波器在每层的输入向量(图像)上滑动，检测的是局部信息，然后通过pooling取值或均值。pooling这步综合了局部特征，失去了每个特征的位置信息。这很适合基于图像的任务，比如要判断一幅图里有没有猫这种生物，你可能不会去关心这只猫出现在图像的哪个区域。但是在NLP里，词语在句子或是段落里出现的位置，顺序，都是很重要的信息。

2. 局部组合性：中，每个滤波器都把较低层的局部特征组合生成较高层的更全局化的特征。这在CV里很好理解，像素组合成边缘，边缘生成形状，把各种形状组合起来得到复杂的物体表达。在语言里，当然也有类似的组合关系，但是远不如图像来的直接。而且在图像里，相邻像素必须是相关的，相邻的词语却未必相关。

利用pytorch 手写字母识别神经网络模型识别多手写字母（A-Z）

往期的文章，我们分享了手写字母的训练与识别

使用EMNIST数据集训练个pytorch 手写字母识别神经网络

利用pytorch 手写字母识别神经网络模型识别手写字母

哪里的文章，我们只是分享了单个字母的识别，如何进行多个字母的识别，其思路与多数字识别类似，首先对进行识别，并进行每个字母的轮廓识别，然后进行字母的识别，识别完成后，直接在上进行多个字母识别结果的备注

Pytorch利用卷积神经网络进行多数字（0-9）识别

根据上期文章的分享，我们搭建一个手写字母识别的神经网络

层，我们输入Eminist的数据集，Eminist的数据是一维 2828的，所以层的输入（1，28，28），高度为1，设置输出16通道，使用55的卷积核对进行卷积运算，每步移动一格，为了避免尺寸变化，设置pading为2，则经过层卷积就输出（16，28，28）数据格式

再经过relu与maxpooling （使用22卷积核）数据输出（16，14，14）

第二层卷积层是简化写法nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2)的个参数为输入通道数in_channels=16，其第二个参数是输出通道数out_channels=32, # n_filters（输出通道数），第三个参数为卷积核大小，第四个参数为卷积步数，一个为pading,此参数为保证输入输出的尺寸大小一致

全连接层，使用nn.linear()全连接层进行数据的全连接数据结构（3277,37）以上便是整个卷积神经网络的结构，

大致为：input-卷积-Relu-pooling-卷积

-Relu-pooling-linear-output

卷积神经网络建完后，使用forward（）前向传播神经网络进行输入的识别

这里我们使用腐蚀，膨胀作对进行一下预处理作，方便神经网络的识别，当然，我们往期的字母数字识别也可以添加此预处理作，方便神经网络进行预测，提高精度

getContours函数主要是进行中数字区域的区分，把每个数字的坐标检测出来，这样就可以把每个字母进行卷积神经网络的识别，进而实现多个字母识别的目的

首先，输入一张需要检测的，通过preProccessing预处理与getContours函数获取中的每个字母的轮廓位置

transforms.Come此函数可以把输入进行pytorch相关的作，包括转换到torch，灰度空间转换，resize，缩放等等作

然后加载我们前期训练好的模型

由于神经网络识别完成后，反馈给程序的是字母的 UTF-8编码，我们通过查表来找到对应的字母

字符编码表（UTF-8）

通过上面的作，我们已经识别出了中包括的字母轮廓，我们遍历每个字母轮廓，获取单个字母数据，这里需要特殊提醒一下：我们知道EMNIST数据库左右翻转后，又进行了的逆时针旋转90度