我用 Python 写了一个自动裁剪答题卡区域的小工具（附代码）
本文分享了一种通过 OpenCV 自动裁剪答题卡中答题区域的方法。核心思路是利用答题区域四周的黑色角块进行定位：先通过自适应阈值增强对比度，再用 `cv2.findContours()` 找轮廓，并计算每个轮廓的“紧凑度”（面积 / 周长）筛选出接近方块的角块。最终根据四个角块的边界矩形裁剪出答题区。代码实现详细，适合初学者参考，同时提供了参数调整建议以适配不同图像条件。
Go 语言中如何操作二维码？
二维码（QR Code）在支付、登录和信息共享中广泛应用。本文介绍如何用Go语言实现二维码的识别与生成，通过工具库`gozxing`完成识别，支持多种格式和高效解码；同时借助`go-qrcode`生成二维码。文章从工具选择、代码实现到实用案例全面解析，手把手教你掌握二维码处理技术，助力开发更便捷的应用场景。
面向人机协作任务的具身智能系统感知-决策-执行链条建模
本文探讨了面向人机协作任务的具身智能系统建模，涵盖感知、决策与执行链条。具身智能强调智能体通过“身体”与环境互动，实现学习与适应，推动机器人技术升级。文章分析了其关键组成（感知、控制与决策系统）、挑战（高维状态空间、模拟鸿沟等）及机遇（仿真训练加速、多模态感知融合等）。通过代码示例展示了基于PyBullet的强化学习训练框架，并展望了通用具身智能的未来，包括多任务泛化、跨模态理解及Sim2Real迁移技术，为智能制造、家庭服务等领域提供新可能。
小红书视频图文提取：采集+CV的实战手记
这是一套用于自动抓取小红书热门视频内容的工具脚本，支持通过关键词搜索提取前3名视频的封面图、视频文件及基本信息（标题、作者、发布时间）。适用于品牌营销分析、热点追踪或图像处理等场景。脚本包含代理配置、接口调用和文件下载功能，并提供扩展建议如图像识别与情绪分析。适合需要高效采集小红书数据的团队或个人使用，稳定性和灵活性兼备。
局域网屏幕监控软件 PHP 图像块增量传输算法解析
本文探讨了一种基于PHP语言开发的图像块增量传输算法，适用于局域网屏幕监控场景。通过将屏幕图像分块处理、计算哈希值并对比变化区域，该算法显著降低了网络带宽占用，提升了监控效率。在企业管理和远程教育中，该技术可实现终端设备的实时监控与远程管控，同时支持与生物识别等技术融合，拓展应用范围。实验表明，该算法在常规办公场景下可减少90%以上的数据传输量，展现了良好的实时性和优化效果。
基于YOLOv8的PCB缺陷检测识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
本项目基于YOLOv8实现PCB缺陷检测，提供一站式解决方案。包含完整训练代码、标注数据集、预训练权重及PyQt5图形界面，支持图片、文件夹、视频和摄像头四种检测模式。项目开箱即用，适合科研、工业与毕业设计。核心功能涵盖模型训练、推理部署、结果保存等，检测类型包括缺孔、鼠咬缺口、开路、短路、飞线和杂铜。项目具备高性能检测、友好界面、灵活扩展及多输入源支持等优势，未来可优化模型轻量化、多尺度检测及报告生成等功能。
《深度剖析：Java利用ONNX Runtime部署ViT模型的关键路径》
ViT将Transformer引入视觉领域，通过自注意力机制捕捉图像长距离依赖，超越传统CNN局限，在图像分类等任务中表现卓越。PyTorch以其动态图机制和简洁API助力ViT开发，而ONNX Runtime作为跨平台推理引擎，实现从PyTorch到部署的无缝衔接。在Java环境中，借助ONNX Runtime加载ViT模型，优化性能并解决兼容性问题，为智能安防、自动驾驶等领域带来全新可能。这场技术融合之旅充满挑战与机遇，推动计算机视觉迈向新高度。