摘要：智能生活垃圾检测与分类系统用于日常生活垃圾的智能监测与分类，通过图片、视频和摄像头识别生活垃圾，对常见的可降解、纸板、玻璃、金属、纸质和塑料等类别垃圾进行检测和计数，以协助垃圾环保分类处理。本文详细介绍基于YOLOv5算法的智能生活垃圾检测与分类系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可对图像中存在
文章目录前言1. 低对比度图像脏污区域检测2. 实现方法介绍3. C++源码实现4.结果总结参考 前言今天看了一篇技术文档感觉挺有意思，是关于在低对比度图像中检测脏污区域（这里的脏污指的是比其他区域暗的部分，人眼都不一定能看出来）。1. 低对比度图像脏污区域检测先上图： 第一张图如果不是标注结果，我都没有发现脏污区域在哪里，第二张图还清晰一些，基本可以看出来图像靠近左边缘的位置有偏暗的区域，这就
这个的用途有很多，就是利用Adaboost算法，进行训练一些数据，典型应用是：进行人脸识别。本次就利用人脸识别进行说明，训练的流程。其实进行人脸识别还可以用
opencv_haartraining分类，但是经过一些看网上的人的经验（本人没试），
opencv_haartraining存在很多问题，比如有：
检测效果很一般，识别率低。经验证，利用opencv_t
研究者表示，这一工作有望让大规模的智能垃圾分类检查成为可能，提升垃圾分类回收的效率，减少环境污染。近些年来，社会的发展带来了生活垃圾的爆发性增长，实行垃圾分类既可以减少对自然环境的破坏，同时对垃圾中的可回收资源进行回收再利用，也带来更大经济效益。垃圾分类的的检查工作是其中的重要一环，只有正确的分类才能提升回收效率和避免环境污染。传统的分类检查方法依赖于人工的翻阅。而现有的图像检查方法也需要打开垃圾
新建 OCR 项目输入命令python create_directories.py -n plastic_bottle_classification数据预处理收集数据直接把从百度云盘的下载的数据拿过来数据清洗不合格的图片已经清洗过了，剩下的都是合格的。标注数据图片已经标注好了，直接拿来用。训练模型输入命令 python one_command_train.py --steps=5000 --bat
Python基于OpenCV的人脸识别自助水果店（源码＆部署视频＆万字技术文档）1.模块功能介绍实现人脸识别模块、人脸登录与注册功能、商店显示和用户余额页显示功能用GUl图形界面实现(pyqt)语言python windows下软件pycharm 1.用户登录模块:刷脸登录 2.注册模块:拍照截取与对齐上传人脸信息录编入用户的余额和号 3.登陆成功后，进入商店页面 4.用户进入商店有余额和商店商品
目录系列文章项目简介一、项目架构二、图像数据三、环境介绍1.环境要求2.环境安装实例四、重要代码介绍1.图像数据读取和预处理2.图像数据增强3.模型加载并训练3.1 模型加载3.2 模型训练3.3 训练各项指标4.结果预测4.1 测试集模型评价4.2 单张图片测试五、完整代码地址 项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的图像识别垃圾分类系统。博主也参考
计算机视觉笔记总目录
一、垃圾分类之模型构建1 垃圾分类介绍这里不做详细介绍了，有兴趣的可以看看：百度百科2 华为垃圾分类比赛介绍官网：https://competition.huaweicloud.com/information/1000007620/introduction本次比赛选取40种生活中常见的垃圾，选手根据公布的数据集进行模型训练，将训练好的模型发布到华为ModelArts平台上，在
本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。OpenCV版本：2.4.10；VS开发版本：VS2012。一、OpenCV人脸检测要实现人脸识别功能，首先要进行人脸检测，判断出图片中人脸的位置，才能进行下一步的操作。1、OpenCV人脸检测的方法在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。在O
基于OpenCV C++垃圾分类项目的代码详解（工训总结）——对分类结果进行简单的界面显示Begining今天给大家介绍一个简单写界面的代码。一、问题描述： 1、当我们在做工程的时候经常需要一个简单的图形化用户界面来显示工程内部的变量信息，这个时候我们就需要组态一个简单的界面，但市面上做界面最强的是Qt，Qt的强大不用说，很多你能想到的功能和想不到的功能他里面都有，但正是因为它的强大，做起界面来是
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、目标检测算法对比研究二、垃圾数据集的制作实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去
图像变换的基本模型变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图：刚体变换（图像旋转） 如果一幅图像中的两点间的距离变换到另一幅图像中后任然保持不变，则这种变换称为刚体变换（Rigid Transform）.刚
前言：本文分为四个部分，耐心阅读，会学到不少，另外，我会将代码和所需的文件供大家参考。在制作这个垃圾分类图像识别器，不需要写很多代码，所以这篇文章完全适用于小白，我会教大家一步一步来学习。第一部分（数据集的获取）数据的来源通常从开源的网站或者爬虫获取，我总结了几个专门开源的数据集网站提供给大家参考，当然也可以自己用爬虫来爬取数据。数据集网站：UCI机器学习库https://archive.ics.
文章目录0 前言课题简介一、识别效果二、实现1.数据集2.实现原理和方法3.网络结构最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? opencv python 深度学习垃圾分类
face_recognition是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。face_recognition的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。face_recognition可以产生很多有
目录一：前言二：人脸识别案例 实现步骤及完整代码步骤1 灰度化处理步骤2 将灰度图再次进行 行列压缩 步骤3 直方图均值化步骤4 使用模型 对每一个像素点遍历 图像甄别人脸识别案例 源码分享结果测试：可对人脸框选识别三：车辆识别案例 级联分类器 具体实现一：前言本次人脸识别技术使用到的是级联分类器对于级联分类器，如果想要自己训练模型可以参考这篇文章【OpenCV】 级联分类器训
一、人脸检测准备图片代码import cv2
img=cv2.imread("Faces.jpeg")
faceCascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') #加载级联分类器
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转为灰度模式
faces=faceC
图片操作原理之前描述过一张图片,在计算机程序中,其实是用矩阵来进行描述的,如果我们想对这张图片进行操作,其实就是要对矩阵进行运算。下面列出常见的几种变换矩阵接着来演示 的是图片的位移操作，将一个矩阵的列和行看成坐标系中的x和y就可以轻易的来操作矩阵。import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('./timg.jpg', cv2.IMREAD_CO
1 引言七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了，相信还是有很多的小伙伴和我一样，还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都在学习一遍垃圾分类，真令人头大。听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔1、首先，没喝完的奶茶水要倒在水池里2、珍珠，水果肉等残渣放进湿垃圾3、把杯子要丢入干垃圾4、接下来是盖子，如果是带盖子带热饮(比如
转载
2023-09-26 21:22:10
159阅读
OpenCV实现人脸检测人脸识别和人脸检测简介用OpenCV实现人脸检测1.加载Haar或LBP对象或人脸检测2.访问摄像机3.用Haar或LBP检测器来检测对象4.检测人脸 人脸识别和人脸检测简介人脸识别是对已知人脸进行分类的过程。人脸识别通常包括四个主要步骤：人脸检测：它是在图像中定位人脸区域的过程。（不关心人是谁，只关心是不是人脸）。人脸预处理：这步是调整人脸图像，使其看起来更加清楚，且相
转载
2023-08-26 10:26:05
204阅读
