高精度二维码识别（基于OpenCV微信扫码的解决方案）
目录一、概述1.1 任务需求1.2 wechat_qrcode介绍二、实现2.1 下载模型2.2 环境安装2.3 脚本测试本文完整代码下载（包括模型）：#一、概述1.1 任务需求最近接到一个需求，需要在服务器上部署二维码扫码服务，考虑到高精度和高效率需求，本文采用wechat_qrcode库实现扫码解码功能。1.2
音视频
零门槛AI视频生成技术解析：多模态模型应用实践及实操案例
零门槛AI视频生成技术解析：多模态模型应用实践及实操案例
一、技术演进背景根据ICCV 2023会议报告，视频生成模型呈现三大突破：
运动连贯性提升：动作序列预测误差降低42%
物理仿真增强：布料/流体模拟真实度达87%
跨模态理解：文本-视觉语义匹配准确率91%
二、核心实现原理
2.1 运动动力学建模采用双
48-OpenCVSharp —-Cv2.MatchTemplate() 函数功能（模板匹配）详解
专栏地址：
《 OpenCV功能使用详解200篇 》
《 OpenCV算子使用详解300篇 》
《 Halcon算子使用详解300篇 》
内容持续更新 ，欢迎点击订阅Cv2.MatchTemplate() 是 OpenCV 中的一个非常重要的函数，用于模板匹配。模板匹配是计算机视觉中的一种常见技术，用于在大图像中找到与模板图像相似的区
[ComfyUI]官方已支持Skyreels混元图生视频，速度更快，效果更好(附工作流）
一、介绍昨天有提到官方已经支持了Skyreels，皆大欢喜，效果更好一些，还有GGUF量化版本，进一步降低了大家的显存消耗。今天就来分享一下官方流怎么搭建，我体验下来感觉更稳了一些，生成速度也更快，不愧是官方。
二、相关模型要使用官方版的混元视频，你版本要更新到2月19号然后其他模型很
深入解析：使用Python爬取Bilibili视频
深入解析：使用Python爬取Bilibili视频引言Bilibili，作为中国领先的年轻人文化社区，拥有海量的视频资源。对于想要下载Bilibili视频的用户来说，手动下载不仅费时费力，而且效率低下。本文将介绍如何使用Python编写一个脚本，自动化地爬取Bilibili上的视频，并将其保存到本地。
计算机视觉——Intel RealSense D435的使用及python环境下的实现
什么是深度相机，以及深度相机的分类和工作原理 深度相机是一种能够捕捉场景中物体的深度信息（即物体与相机之间的距离）的设备。与传统的二维相机不同，深度相机除了拍摄图像的颜色和亮度外，还能生成一个关于场景中每个像素距离相机的深度数据，通常称为“深度图”。
深度相机根据其工作原理和技术不同，可以分为几种
04、Python爬虫——批量爬取douyin视频，下载到本地，半个小时内解决批量下载douyin视频
概要 针对批量爬取douyin视频分为两期进行讲解，本期（第一期）内容是讲解如何在上批量下载视频，如何快速的搭建环境，修改参数，让小伙伴们边看边学，半个小时内就可以轻松将douyin视频批量进行下载。第二期内容主要是对代码进行详解，对爬虫感兴趣的小伙伴可以深入了解一下。下
Qwen2.5-Omni 大模型部署实践（八）：视频信息提取的多模态应用探索
系列篇章💥
No.
文章
1
Qwen2.5-Omni 大模型部署实践（一）：环境搭建与模型下载
2
Qwen2.5-Omni 大模型部署实践（二）：使用transformers推理实践
3
Qwen2.5-Omni 大模型部署实践（三）：
自适应语言引导的多模态变换器：通过抑制视觉和音频中的无关信息来改进情感分析（14 Dec 2023）
Learning Language-guided Adaptive Hyper-modality Representation for Multimodal Sentiment Analysis#xff08;MSA）中，模型通常需要整合来自不同模态（如
AI革命！蓝耘携手海螺AI视频，打造智能化视频新纪元
AI革命！蓝耘携手海螺AI视频，打造智能化视频新纪元
前言
在这个信息爆炸的时代，视频已经成为我们获取信息、学习新知识的重要方式。而随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI与视频内容的结合为我们带来了全新的视听体验。今天，我想和大家分享一下蓝耘在这一领域的最新创新——与海螺AI视频的合作。
