瑕疵专题
AI绘画遇手部瑕疵？修复教程在这里！最简单的AI修手教程
众所周知，AI生成的手指经常会出问题，比如生成多个手指，麻花手指，或者是以不可思议角度扭曲的手指。 这里提供一个简单的，基于批量抽卡（批量生成）的修手方案，简单到只有2步，循环到自己彻底满意为止。 先来看看效果！ 怎么样？看起来还不错吧！ 下面来看看怎么操作！ 第一步，涂抹！ 图生图，局部重绘，将不满意的手指部分涂抹覆盖！ 这一步要注意的是尽量保留完整的手指，哪怕稍微有些瑕疵也不
Python-算法编程100例-前缀和双指针（入门级）-最长的指定瑕疵度的元音子串
题目描述： 元音字符为“aeiouAEIOU” 给定一个字符串，求字符串中满足指定瑕疵度的最长元音子串的长度。元音子串为字符串中开头和结尾都是元音字符的字符串，瑕疵度为子串中非元音字符的个数。 题目分析： 1、直接使用双指针，难度稍微有些大，边界不好处理。 2、使用前缀和+双指针，题目难度简化。 瑕疵度k=0原始字符串asdbuiodevauufgh元音字符到起始位置的瑕疵度00003
如何进行敏捷型数据治理？现行的数据治理体系是不是有瑕疵和遗漏？
敏捷型数据治理（Agile Data Governance）是一种灵活、迭代的方法，旨在快速响应和适应不断变化的业务需求和数据环境。与传统的数据治理方法相比，敏捷型数据治理更注重实践中的灵活性和速度，同时保持数据质量、隐私和安全。以下是敏捷数据治理的关键特点和实施方法： 关键特点 迭代和增量式： 敏捷数据治理通过小规模、频繁的迭代来逐步改进数据治理策略和流程，而不是一次性完成所有工作。 跨
华为OD刷题C卷 - 每日刷题 17（字符串序列判定，最长的指定瑕疵度的元音子串）
1、（字符串序列判定）： 这段代码是解决“字符串序列判定”的问题。它提供了一个Java类Main，其中包含main方法和getResult方法，用于判断字符串S是否是字符串L的有效子串。 main方法首先读取两个字符串S和L，然后调用getResult方法并打印最后一个有效字符在L中的位置。 getResult方法使用双指针技术，初始化两个指针i和j分别遍历字符串S和L。如果两个指针所指向的
铝型材表面瑕疵识别-Are you OK?队-1-解决方案
关联比赛: [飞粤云端2018]广东工业智造大数据创新大赛—智能算法赛 本次大赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段（9月17日-11月22日），初赛是分类任务，复赛是检测任务，决赛是现场答辩。 经过2个多月的算法角逐和决赛答辩，我们团队（Are you OK?）获得了最终的冠军，感谢天池提供的平台。 这里着重介绍下复赛的答辩方案，对初赛感兴趣的同学可以参照我们的开源代码。 [初赛开源代码1](htt
【瑕疵检测】基于matlab GUI Gabor滤波布匹瑕疵检测【含Matlab源码 407期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
【瑕疵检测】基于matlab GUI OTSU织物疵点检测【含Matlab源码 860期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
2024年华为OD机试真题-最长的指定瑕疵度的元音子串-Java-OD统一考试（C卷）
题目描述： 开头和结尾都是元音字母（aeiouAEIOU）的字符串为 元音字符串 ，其中混杂的非元音字母数量为其 瑕疵度 。比如: · “a” 、 “aa”是元音字符串，其瑕疵度都为0 · “aiur”不是元音字符串（结尾不是元音字符） · “abira”是元音字符串，其瑕疵度为2 给定一个字符串，请找出指定瑕疵度的最长元音字符子串，并输出其长度，
机器视觉系统：芯片字符瑕疵缺陷检测的“慧眼”
在高度精细化的半导体制造领域，芯片上的字符信息承载着重要的标识和追踪数据。这些字符必须清晰、准确地呈现在芯片表面，以确保生产过程中的可追溯性和产品使用的安全性。然而，由于制造过程中的各种因素，芯片字符可能会出现各种瑕疵缺陷，如字符模糊、残缺、错位等。为了确保芯片字符的质量，机器视觉系统成为了不可或缺的检测工具。 机器视觉系统利用先进的图像处理和分析技术，能够实现对芯片字符的高精度、高效率检测。通
AI助力生产制造质检，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建工业生产制造场景下的瓷砖瑕疵检测识别分析系统
瓷砖生产环节一般经过原材料混合研磨、脱水、压胚、喷墨印花、淋釉、烧制、抛光，最后进行质量检测和包装。得益于产业自动化的发展，目前生产环节已基本实现无人化。而质量检测环节仍大量依赖人工完成。一般来说，一条产线需要配数名质检工，人工成本是相当高昂的，且需要有经验的工人师傅才能够胜任，长时间在高光下观察瓷砖表面寻找瑕疵。这样导致质检效率低下、质检质量层次不齐且成本居高不下。瓷砖表检是瓷砖行业生产和质量管
AI助力生产制造质检，基于轻量级YOLOv5s融合CBAM注意力机制开发构建工业生产制造场景下的瓷砖瑕疵检测识别分析系统
瓷砖生产环节一般经过原材料混合研磨、脱水、压胚、喷墨印花、淋釉、烧制、抛光，最后进行质量检测和包装。得益于产业自动化的发展，目前生产环节已基本实现无人化。而质量检测环节仍大量依赖人工完成。一般来说，一条产线需要配数名质检工，人工成本是相当高昂的，且需要有经验的工人师傅才能够胜任，长时间在高光下观察瓷砖表面寻找瑕疵。这样导致质检效率低下、质检质量层次不齐且成本居高不下。瓷砖表检是瓷砖行业生产和质量管
2024年华为OD机试真题-最长的指定瑕疵度的元音子串-Python-OD统一考试（C卷）
题目描述： 开头和结尾都是元音字母（aeiouAEIOU）的字符串为 元音字符串 ，其中混杂的非元音字母数量为其 瑕疵度 。比如: · “a” 、 “aa”是元音字符串，其瑕疵度都为0 · “aiur”不是元音字符串（结尾不是元音字符） · “abira”是元音字符串，其瑕疵度为2 给定一个字符串，请找出指定瑕疵度的最长元音字符子串，并输出其长度，
AI：135-基于卷积神经网络的艺术品瑕疵检测与修复
🚀点击这里跳转到本专栏，可查阅专栏顶置最新的指南宝典~ 🎉🎊🎉 你的技术旅程将在这里启航！ 从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。 ✨✨✨ 每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~ 一.基于卷积神经网络的艺术品瑕疵检测与修复 随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用也日益
265.【华为OD机试真题】最长的指定瑕疵度的元音子串（滑动窗口算法-JavaPythonC++JS实现）
🚀点击这里可直接跳转到本专栏，可查阅顶置最新的华为OD机试宝典~ 本专栏所有题目均包含优质解题思路，高质量解题代码(Java&Python&C++&JS分别实现)，详细代码讲解，助你深入学习，深度掌握！ 文章目录 一. 题目-最长的指定瑕疵度的元音子串二.解题思路三.题解代码Python题解代码JAVA题解代码C/C++题解代码JS题解代码 四.代码讲解(Java&Pytho
助力工业生产质检，基于YOLOv7【tiny/l/x】不同系列参数模型开发构建生产制造场景下布匹瑕疵缺陷检测识别分析系统
纯粹的工业制造没有办法有长久的发展过程，转制造为全流程全场景的生产智造才是未来最具竞争力的生产场景，在前面的开发实践中我们已经涉足工业生产场景下进行了很多实地的项目开发，如：PCB电路板缺陷检测、焊接缺陷检测、螺母螺钉缺损检测等等，本文的主要目的就是想要基于v7系列的模型来开发构建纺织生产场景下的布匹瑕疵检测识别系统。 布匹瑕疵检测在我们前面的文章中已经有了相关的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读
华为OD机试真题-最长的指定瑕疵度的元音子串-2023年OD统一考试（C卷）
题目描述： 开头和结尾都是元音字母（aeiouAEIOU）的字符串为 元音字符串 ，其中混杂的非元音字母数量为其 瑕疵度 。比如: · “a” 、 “aa”是元音字符串，其瑕疵度都为0 · “aiur”不是元音字符串（结尾不是元音字符） · “abira”是元音字符串，其瑕疵度为2 给定一个字符串，请找出指定瑕疵度的最长元音字符子串，并输出其长度，
如何把照片多余的地方擦除？一键消除图片上的瑕疵,简单又轻松,太方便了
在数字繁荣的时代，图片处理已然成为我们生活乐章中不可或缺的一部分，就如画师手中的画笔般灵动，摄影师镜头下的世界般多彩。然而，在捕捉或获取这些美丽的图片时，可能会不小心闯入一些不速之客，给画面带来瑕疵，让原本完美的构图失色。那么，如何巧妙地剔除这些不和谐的元素，让图片恢复纯净呢？让我们一起探寻这个问题的答案，揭开图片处理的神秘面纱。 一、使用水印云擦除多余部分 水印云是一款专业图片编辑神
最长的指定瑕疵度的元音子串 （100%用例）C卷 (JavaPythonNode.jsC语言C++)
开头和结尾都是元音字母（aeiouAEIOU）的字符串为 元音字符串 ，其中混杂的非元音字母数量为其 瑕疵度 。比如 : · “ a ” 、 “ aa ”是元音字符串，其瑕疵度都为 0 · “ aiur ”不是元音字符串（结尾不是元音字符） · “ abira ”是元音字符串，其瑕疵度为 2 给定一个字符串，请找出指定瑕疵度的最长元音字符子串
React中11个设计的瑕疵
React 已经很优秀了，但依旧有很多可以改善的小细节。 1. 技术选型 React/Vue/Anguler.都是一条单行道，当我们这个项目做好了框架的选型之后，你基本在几年内就没法切换了，顶多只能切换同类型的框架，比如 React，在移动端我们可以用 Preact。 2. 学习成本 时至今日，如果你在 NPM 上搜索 React 你会发现已经有91008个包了。生态繁荣是好事，但也意味着
基于深度学习yolov5钢材瑕疵目标检测系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介简介YOLOv5钢材瑕疵目标检测系统特性1. 数据预处理2. 模型架构3. 训练策略4. 后处理 性能评估 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 # YOLOv5 钢材瑕疵目标检测系统介绍 简介 深度学习模型 YOLOv5（You Only Look Once）在目标检测领域
布匹瑕疵图像识别的CNN模型设计
CNN模型设计 以下是针对布匹瑕疵图像识别的多尺度特征CNN模型的基本设计思路： 输入层： 由于布匹瑕疵的大小和形状可能不同，因此模型应能接受不同尺寸的输入。如果训练数据规模有限，可以考虑使用图像增强技术来提高模型的泛化能力。 卷积层： 使用多个卷积层来提取图像特征。为了捕捉不同尺度的瑕疵，可以在同一层内使用不同大小的卷积核（例如，3x3, 5x5, 7x7）。 池化层： 使用最大池化层
VisionPro学习记录6啤酒盖瑕疵检测
流程图连接图效果图 细节部分 由于本图过于简单，就没用模板匹配工具； 要使用直方图工具，必须线将彩色图转化为黑白图； 用toolblock工具写脚本时，需要注意需要打开工具后在创建脚本（不要不打开就创建）； res为文本时，可以不再新建输出端，直接将文本引入到文本工具中。 重点 此案例主要是借助直方图分析瑕疵品与合格品的不同数值，写一个简单脚本实现。
精谱测控涂布薄膜表面瑕疵检测仪代替人工高精度缺陷检测
精谱测控涂布薄膜表面瑕疵检测仪用于检测各类薄膜产品在生产过程中表面出现的污点、蚊虫、孔洞、杂质等常见缺陷,系统可以在生产过程中及时的发现产品表面出现的疵点信息，实时反映生产线表面的缺陷信息，并进行瑕疵分类处理，完全取代人工肉眼进行瑕疵检测。大大的节省了生产成本，提高了生产效率，保证了薄膜的质量。 精谱测控涂布薄膜表面瑕疵检测仪原理： 针对透光率高的薄膜材料，系统采用透射的打光检测方式进行检测，
Artifacts 瑕疵，频率方面的基础知识，傅里叶变换，卷积 ，从频率的角度看采样，减少走样的方法,深度缓存 Z-Buffer
Artifacts 瑕疵 在计算机图形学中Artifacts（瑕疵）指的是Errors / Mistakes / Inaccuracies 采样产生的Artifacts 锯齿 摩尔纹 Moire Pattterns（去掉图像的奇数行和奇数列）—— 由欠采样undersampling造成 产生Artifacts 的原因 很多Artifact产生的原因是信号变换太快而采样太慢 一