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WB图片处理-教你利用PPT做出漂亮的WB图片！
本文转载自“科研小助手（微信号：SciRes）” WB是很科研多小伙伴都会用到的实验技术，而对于最终WB图片的处理也是各自有各自的手段，不过主流主要分为两大派：PPT或者Adobe Photoshop/ 下面的图片就是小编用Photoshop做的WB图。 ? 所以今天我们就为大家分享如何用PPT做出一个漂亮的WB图片。 注：科研小助手使用的是office 2016 1. 首先将WB的胶片结果扫描成图片格式。 到这里一幅WB图片就处理好了。 ? 7. 当然，如果你有多个图片需要对齐，可以先选中需要对齐的图片，然后选择左对齐即可。 ? 怎么样？今天你是否学会了用PPT处理WB图片呢？ 当然，要做出漂亮的WB图片最重要的是你的结果够漂亮~
10.3K20发布于 2018-09-21 - 来自专栏FreeSWITCH中文社区
FreeSWITCH如何集成AMRAMR-WB编解码
FreeSWITCH对AMR和AMR-WB两种编码格式默认为passthough状态，若想对AMR和AMR-WB进行编解码，需对mod_amr和mod_amrwb两个模块重新编译。 /configure --prefix=/root/libs make && make install - AMR-WB编译 - 若只需AMR编码格式，可直接跳过此步骤。 OpenCore AMR源码压缩包包含了AMR-NB编码和解码，但是AMR-WB只支持编码，所以我们需要增加AMR-WB解码能力。 cmd="set" data="outbound_codec_prefs=OPUS,PCMU,PCMA,H264,AMR,AMR-WB"/> 修改完成后需要reloadxml生效。 '}user/$1"/> </condition> </extension> 至此，您可以愉快的使用FreeSWITCH对AMR/AMR-WB进行编解码了。
1.2K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏大数据那些事
keepalived（8）——http、tcp检测
再在192.168.19.137上开启httpd服务，发现keepalived检测到后将主机192.168。19.137重新加回lvs集群： ? ? 再去访问成功轮训： ? 实践完毕，最重要的就是对HTTP_GET配置段的合理规划 同样我们也可以设置tcp的检测方式（TCP_CHECK段）
1.2K40发布于 2020-11-11 - 来自专栏生信技能树
课后笔记：ggplot2优雅的显示WB结果
但是学生的表现实在是太超出我意料了，能超脱于现有的工具，达到随心所欲的定制化，值得分享！
4.3K20发布于 2021-07-06 - 来自专栏物联网思考
Letter shell移植到AT32WB415
gpio_init(GPIOA, &gpio_init_struct); /* configure uart param */ usart_init(USART2, 115200, USART_DATA_8BITS FILE *f) { while(usart_flag_get(USART2, USART_TDC_FLAG) == RESET); usart_data_transmit(USART2, (uint8_ usart_data_transmit(USART2, data[i]); } return len; } 2.2、在串口中断接收中处理shell接收 void USART2_IRQHandler(void) { uint8_
78710编辑于 2022-12-22 - 来自专栏DIY
【DIY】用安信可WiFi+蓝牙模组Ai-WB2-32S-Kit实现安防检测
以下作品由安信可社区用户ch999制作前言：笔者这次决定使用AI-WB2-32s-Kit＋雷达模块制+蓝牙信标作安防检测，灵感来源是想着马上毕业要外出租房，担心陌生人进入房间。 01材料●Ai-WB2-32S-Kit●雷达模块（自带uart串口，通过串口输出数据）●蓝牙模块●服务器，用来做中转发送消息雷达部分的代码#include <stdio.h>#include <string.h 完成雷达扫描和蓝牙信标后，现在来完成信息发送功能，参照安信可社区这位大佬的做法 ：用AI-WB2消息推送到个人通知https://bbs.ai-thinker.com/forum.php? mod=viewthread&tid=45846&highlight=wb2&_dsign=04722896可以看到手机可以正常接收消息。 );snprintf(REQUEST, sizeof(REQUEST),"POST %s%s HTTP/1.0\r\n""Host: %s:%s\r\n""User-Agent: aithinker wb2
64710编辑于 2025-06-18 - 来自专栏相约机器人
8行代码中的人脸检测，识别和情感检测！
人脸检测和识别是一个研究很多的话题，网上有大量的资源。已经尝试了多个开源项目，以找到最准确实现的项目。还创建了一个管道，用于在加载图像后只需8行代码就任何输入图像进行检测，识别和情感理解！ https://github.com/priya-dwivedi/face_and_emotion_detection 本博客分为3部分： 面部检测 - 能够检测任何输入图像或帧中的面部位置。 这是通过比较面嵌入向量来完成的 情绪检测 - 将脸上的情绪分类为快乐，愤怒，悲伤，中立，惊讶，厌恶或恐惧 面部检测 面部检测是管道的第一部分。 此库扫描输入图像并返回所有检测到的面的边界框坐标，如下所示： 人脸检测 下面的代码段显示了如何使用face_recognition库来检测面部。 情绪检测 人类习惯于从面部情绪中获取非语言暗示。现在计算机也越来越好地阅读情感。那么如何检测图像中的情绪呢？
1.6K20发布于 2019-06-21 - 来自专栏芒果先生聊生信
差异分析，RT-PCR和WB实战（上）
一般在论文中出现的是病理检测结果（IHC），特别是结合oncomine数据库，对基因在肿瘤和临近组织的表达进行对比展示。在前面的文章中，我们介绍过。结果展示如下。 ? 具体操作如下。 那么，如何做出漂亮的RT-PCR和WB结果呢？敬请下次分享。 ?
2.3K20发布于 2020-07-07 - 来自专栏YOLO大作战
YOLOv8-Pose关键点检测
YOLOv8-Pose关键点检测✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集；模型性能提升、pose模式部署能力；应用范围：工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测 ；实时更新中，模型轻量化创新结果如下：layersparametersGFLOPskbmAP50mAP50-95yolov8-pose18733794969.668420.9210.697yolov8- -C2f_DCNV3-pose34128959308.659700.9260.743yolov8-C2f_PConv-pose20530182968.561340.9250.695yolov8-C2f_BiLevelRoutingAttention-pose20530182968.561340.9260.734yolov8 -C2f_ScConv-pose2563188264964790.9210.7yolov8-slimneck-pose30933782008.969320.930.829yolov8-C2f_RepvggOREPA-pose28045651928.493590.9150.677yolov8 -C2f_OREPA-pose19645625048.293030.9310.691YOLOv8-C2f_LSKA_Attention-pose22629870008.560800.9250.652yolov8
2.6K30编辑于 2023-11-08 - 来自专栏YOLO大作战
YOLOv8小目标检测介绍
Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点 重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集 1.小目标检测介绍 1.1 小目标定义 1）以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例，小目标是指小于32×32个像素点（中物体是指32*32-96*96，大物体是指大于96*96）； 2）在实际应用场景中 ，通常更倾向于使用相对于原图的比例来定义：物体标注框的长宽乘积，除以整个图像的长宽乘积，再开根号，如果结果小于3%，就称之为小目标； 1.2 难点 1）包含小目标的样本数量较少，这样潜在的让目标检测模型更关注中大目标的检测 我们推测这使得小目标检测的在验证时的通用性变得很难； 3）anchor难匹配问题。 ：1 目录 1.小目标检测介绍 1.1 小目标定义 1.2 难点 2.
7K20编辑于 2023-11-11 - 来自专栏云深之无迹
STM32WB-双核无线多协议MCU
无线STM32WB MCU基于两个独立的内核（以64 MHz运行的Arm® Cortex®‐M4内核（应用处理器）和以32 MHz运行的Arm® Cortex®‐M0+内核（网络处理器）），可以提高无线电协议栈的实时执行效率 STM32WB MCU系列与超低功耗STM32L4 MCU具有相同的数字和模拟外设，可用于电池供电设备和复杂应用。 WB55就是最Top的片子，下面的少一些功能 除了我现在写的的WBx5，STM32WB10适合基本的蓝牙低功耗应用。 再低也没有U0低 蓝牙复杂，所以还有一个文档教你使用 以及这个 https://www.st.com.cn/resource/en/datasheet/stm32wb55cc.pdf
68010编辑于 2025-02-25 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
使用YOLOv8检测棋盘棋子
重磅干货，第一时间送达 本文作为yolov8的手把手教程呈现~ 在本文的基础上，可以为任何目标检测任务训练模型。训练定制YOLO模型可能相当复杂，尤其是对于初学者。 检测棋盘棋子 训练模型 训练一个模型可能耗时，甚至可能需要超过一周的时间。影响训练时间的三个主要因素是：数据大小、GPU能力和训练参数。 更多的数据需要更多的训练时间，但是模型的训练效果也会更好。 简单来讲，训练主要有7个步骤： 创建数据 为项目创建文件夹 创建YAML文件 选择一个预训练的YOLOv8模型 创建一个用于训练的Python文件并训练模型 观察模型指标 测试模型 1. 本文使用Roboflow的棋盘棋子检测数据集（见文末） 2. 选择一个预训练的YOLOv8模型 有许多预训练的YOLOv8模型，选择预训练模型完全取决于你的目的。
62911编辑于 2024-12-05 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
NASA数据集——ACCLIP WB-57 Aircraft 飞机合并数据
ACCLIP WB-57 Aircraft Merge Data ACCLIP WB-57 飞机合并数据 简介 ACCLIP_Merge_WB57-Aircraft_Data 是在亚洲夏季季风化学和气候影响项目 （ACCLIP）期间从 WB-57 飞机上收集的各种现场仪器测量数据预先生成的合并文件。 亚洲夏季季候风化学和气候影响项目（ACCLIP）是一项国际性多组织亚轨道活动，旨在研究 2022 年 7 月 15 日至 2022 年 8 月 31 日期间西太平洋地区与亚洲夏季季候风（ASM）相关的气溶胶和化学传输 NASA WB-57 和 NCAR G-V 飞机配备了最先进的传感器，以实现这一目标。ACCLIP 试图实现与其主要目标相关的四个科学目标。 -07-16T00:00:00Z/2022-09-14T23:59:59Z Homepage https://doi.org/10.5067/ASDC/SUBORBITAL/ACCLIP_Merge_WB
40110编辑于 2024-04-15 - 来自专栏AI智韵
YoloV8实战：使用YoloV8实现OBB框检测
定向边框（OBB）数据集概述 使用定向边界框（OBB）训练精确的物体检测模型需要一个全面的数据集。 这样可以更准确地检测到物体，因为边界框可以旋转以更好地适应物体。 DOTA数据集 DOTA是一个专门的数据集，侧重于航空图像中的物体检测。该数据集源于 DOTA 系列数据集，提供了用定向边框（OBB）捕捉的各种航空场景的注释图像。 包含多尺度物体检测。 专家使用任意（8 d.o.f.）四边形对实例进行标注，捕捉不同比例、方向和形状的物体。 数据集版本 DOTA-v1.0 包含 15 个常见类别。 为 "2019 年航空图像中的物体检测 DOAI 挑战赛 "发布。 DOTA-v2.0 收集自Google 地球、GF-2 卫星和其他航空图像。 包含 18 个常见类别。
3.7K10编辑于 2024-10-22 - 来自专栏全栈程序员必看
OpenCV-Python教程（8、Canny边缘检测）
其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美，边缘检测出来是断断续续的。所以这时候用较小的第一个阈值用于将这些间断的边缘连接起来。 函数返回一副二值图，其中包含检测出的边缘。 使用 Canny函数的使用很简单，只需指定最大和最小阈值即可。 如下： #coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("D:/lion.jpg", 0) img = cv2.GaussianBlur
1.5K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏Python 爬虫
【JS 逆向百例】复杂的登录过程，最新WB逆向
逆向目标 本次的逆向目标是WB的登录，虽然登录的加密参数没有太多，但是登录的流程稍微复杂一点，经历了很多次中转，细分下来大约要经过九次处理才能成功登录。 8.访问 crossdomain2 url [07.png] 这一步的请求接口就是第7步提取的 crossdomain2 url，GET 请求，类似于：https://login.xxxx.com.cn 返回的数据包含了登录结果、用户 ID 和用户名，类似于： ({"result":true,"userinfo":{"uniqueid":"5712321368","displayname":"tomb"}}); 自此，WB /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import re import json import time import base64 import ;1630317013&q-key-time=1630309813;1630317013&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=2e44da334c8ee18723f99cee7afd25e91ef005b8
2.6K20发布于 2021-08-30 - 来自专栏云深之无迹
ST差破不全的STM32WB射频系列
前段时间我写了 STM32WB-双核无线多协议MCU 这个，现在把其它的物料也选完了，但是在这个BLE上面我犯了难。 但是我想要WB50这个型号，因为Flash勾搭，但是目前好像只有10C，还更贵一些。 只有最后一个型号。。。 别的买不到，应该是没有 10CC 320KB 外设够用 但是WB30,WB50的型号价格到了几十这个地方。 反而是WB55，也就是这个性能更加强大的型号，种类齐全。 前面的常规型号，可以负担 整板 35和55是一个系列 引脚还行，但不是最多的 还给一个USB 总之就是超值系列，没超值起来，反而是性能有些过剩的型号是OK的，那就WB55了。 /stm32wbx5/stm32wb55cg.html
23600编辑于 2025-03-13 YOLO v8 目标检测识别翻栏
三、业务逻辑分析及算法实现 越界识别的功能实现，主要包括行人目标检测、行人追踪及越界识别判断三部分 1） 行人目标检测 这一部分主要利用YOLOv8算法实现。 首先基于YOLOv8目标检测算法训练一个检测行人（person）的权重person.pt。 参考之前代码： Ctrl CV：YOLOV8血细胞检测 2 ）行人目标追踪 目标追踪的实现主要是在实现目标检测的前提下，补充目标追踪功能，即通过追踪并绘制每个目标的track_id信息实现。 Ctrl CV：YOLOv8目标跟踪 Ctrl CV：YOLOv8_VisDrone2019目标跟踪、模型部署 3） 越界识别判断 （1）越界监测区域绘制 实现越界识别，即检测某个感兴趣区域，是否有人违规进入 使用yolov8算法得到的是人物检测框的四个点信息[x，y，w，h]，即目标框的左上角点的x，y坐标和宽w、高h，因此需要通过代码，转换成人体下方的点，即[左上角点x+1/2*宽w，左上角点y+高h]。
36110编辑于 2025-12-16- 来自专栏往期博文
【目标检测】YOLOv8：快速上手指南
YOLOv8概述 YOLOv8是YOLOv5团队在今年新推出的一代YOLO版本，与前几代版本相比，其性能和速度差距如下图所示： 和其它版本不同的是，该仓库并非起名为YOLOv8，而是公司名ultralytics 模型推理 YOLOv8目前支持的推理有：目标检测、目标检测+分割、目标检测+姿态检测、目标跟踪。 注：所有的任务都以检测为基础，官方并未单独提出其他任务的训练方式。 目标检测 # Load a model model = YOLO('yolov8n.pt') # load a pretrained model # Run inference on 'bus.jpg 示例效果： 目标检测+分割 # Load a pretrained YOLOv8n-seg Segment model model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # Run 效果： 目标检测+姿态检测 # Load a pretrained YOLOv8n-pose Pose model model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # Run inference
5.7K42编辑于 2023-09-13 使用onnxruntime部署yolov8-onnx印章检测
【官方框架地址】 https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 【算法介绍】 YOLOv8是目标检测领域中的一种先进算法，它是YOLO（You Only YOLO算法以其高效和实时的性能而著名，而YOLOv8则进一步提升了这些特点。 YOLOv8的核心思想是将目标检测任务视为回归问题，通过单次前向传播直接在图像上预测出目标的边界框和类别概率。 这种结构的设计使得模型能够更好地捕捉目标的细节和上下文信息，从而提高了检测的准确性。 在训练策略方面，YOLOv8采用了多种技巧来提升模型的泛化能力和鲁棒性。 总的来说，YOLOv8是一种高效且实时的目标检测算法，它在保持YOLO系列算法简洁性的同时，通过改进模型结构和训练策略，提升了检测准确性和鲁棒性。 这使得YOLOv8在实际应用中具有更广泛的适用性，可以应用于各种场景下的目标检测任务。
40310编辑于 2025-07-17
腾讯云开发者
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