占道經營出店擺攤監測識別通過python基于yolov7網絡架構深度學習模型，對現場畫面中檢測到出店擺攤違規經營或者流動商販占道經營時，立即抓拍告警同步后臺。OpenCV基于C++實現，同時提供python, Ruby, Matlab等語言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，結合了OpenCV C++API和Python語言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系統平臺上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在積極開發中。

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Yolo模型采用預定義預測區域的方法來完成目標檢測，具體而言是將原始圖像劃分為 7x7=49 個網格（grid），每個網格允許預測出2個邊框（bounding box，包含某個對象的矩形框），總共 49x2=98 個bounding box。我們將其理解為98個預測區，很粗略的覆蓋了圖片的整個區域，就在這98個預測區中進行目標檢測。

在YOLO系列算法中，針對不同的數據集，都需要設定特定長寬的錨點框。在網絡訓練階段，模型在初始錨點框的基礎上輸出對應的預測框，計算其與GT框之間的差距，并執行反向更新操作，從而更新整個網絡的參數，因此設定初始錨點框也是比較關鍵的一環。在YOLOv3和YOLOv4檢測算法中，訓練不同的數據集時，都是通過單獨的程序運行來獲得初始錨點框。

public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)?
Adapter表示一個數據源，這個數據源是有可能發生變化的，比如增加了數據、刪除了數據、修改了數據AdapterView相當于觀察者，通過調用registerDataSetObserver方法，給Adapter注冊觀察者。

public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)?
通過調用unregisterDataSetObserver方法，反注冊觀察者。

public abstract int getCount ()?
返回Adapter中數據的數量。

public abstract long getItemId (int position)?
獲取指定position數據項的id，通常情況下會將position作為id。在Adapter中，相對來說，position使用比id使用頻率更高。

public abstract boolean hasStableIds ()?
hasStableIds表示當數據源發生了變化的時候，原有數據項的id會不會發生變化，如果返回true表示Id不變，返回false表示可能會變化。Android所提供的Adapter的子類（包括直接子類和間接子類）的hasStableIds方法都返回false。

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本文題目：占道經營出店擺攤監測識別python-創新互聯
URL標題：http://vcdvsql.cn/article46/cceseg.html

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