.data和.bss节之间区别的简单方法是把“bss”看成是“更好节省空间（Better Save Space）”缩写。 .bss 块储存开始（Block Storage Start） 夹在ELF头和节头部之间的都是节。一个典型的ELF可重定位目标文件包含下面 几个节： .text: 已编译程序的 机器代码。.rodata: 只读数据，比如printf语句中的格式串和开关语句的跳转表。.data
目标跟踪是计算机视觉中热门的研究主题，它面临诸多因素的挑战，在创建跟踪系统时应该考虑的几个问题，如视觉外观、遮挡、摄像机运动等。在多种跟踪算法中，卷积神经网络(CNN)利用其强大的特征提取能力，卷积层可以从不同的角度表征目标，并从误分类的角度处理跟踪过程。Channel and Spatial Relatibility Tracking CSRT CSRT跟踪器是OpenCV库中CSR-DCF (
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2024-02-29 13:31:11
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目标检测和识别：Python+OpenCV+Yolov3易三一世2020-09-27 00:13:341 说明：=====1.1 熟悉Python+OpenCV+Yolov3的目标检测和识别，以上三个都是强大的计算机视觉编程语言和库。1.2 本代码注释清楚，小白秒懂。1.3 图片来源今日头条正版免费图库。2 准备：=====2.1 环境：python3.8+OpenCV4.2.02.2 三个文件：
JSTL是由JCP(Java Community Process)所制定的标准规范，它主要提供给Java Web开发人员一个标准通用的标签函数库。lJSTL所提供的标签函数库主要分为五大类：Ø核心标签库(Core tag library)ØI18N格式标签库(I18N-capable formatting tag library)ØSQL标签库(SQL tag library)ØXML标签库(XM
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2024-05-17 00:19:55
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OpenCV技巧篇【1】——多目标视觉定位（以飞镖定位为例）1、针对问题多目标视觉定位是指通过计算机视觉技术对一张图片中的多个目标进行识别和定位的过程。本篇将以对飞镖定位为例，提出一个简单有效的多目标定位技巧，最终实现如下图所示的定位效果。2、解决方法2.1 颜色筛选首先要考虑所需定位目标通常具有的最显著的特征——颜色，通过将图片从RGB空间转化到HSV色彩空间筛选出颜色对应的色彩。其中： H（色
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2023-08-01 20:08:22
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Opencv特征提取与目标检测04：亚像素级角点检测具体概念无论是Harris角点检测，Shi-Tomasi角点检测都无法对像素点精准定位，进而无法满足一些高精度图像角点处理，追踪的问题。如跟踪。相机矫正，三维重建，几何测量等。正如图所描述的。 因此，亚像素级别角点检测应运而生。亚像素面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续
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2024-03-25 20:56:12
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今天我们聊一聊人脸检测和关键点定位问题。很多朋友可能会对这一块感兴趣，于是纷纷跑去研究SSD、YOLO、Faster RCNN等方法，最后花费了很久的时间，才搞出一个模型。又是数据，又是算法，搞得头大。实际上，如果你是想搞算法，这样做是很值得推崇的。如果只是想做一些实验性的demo，感受一下人脸相关的一些业务，或者只是需要人脸检测这个步骤，但是对准确性要求没那么搞。那这里，我们推荐dlib库，直接
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2024-04-22 14:11:53
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Camshift原理
CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即：连续自适应的MeanShift算法。其基本思想是对视频序列的所有图像帧都作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即搜索窗口的中心位置和窗口大小）作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值，如此迭代下去
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2023-07-24 16:15:04
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基于ASM的目标检测 ASM(Active Shape Model：主动形状模型)是Tim Cootes于1995年提出来的，其实是在1992年提交，1994年被接受，1995被发表的。ASM方法是通过寻找一系列匹配点来检测形状的方法，和单纯的基于shift（或者surf）特征点匹配的方法不一样，后者是通过互相独立
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2024-05-02 15:55:31
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一、目标检测与识别 目标检测与识别是很多计算机视觉任务的基础，通俗地讲，其目的是在目标场景中将目标用一个个框框出来，并且识别出这个框中的物体。即包括加测（where）和识别（what）两个过程。 1.技术难点 目标检测与识别任务对于人类来说，是一项非常简单的任务，但对
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2024-05-10 15:54:30
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其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念、为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋，这里我重新说明一次：目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象，目标识别是用来判断图片上这个对象是什么。识别通常只处理已经检测到对象的区域，例如，人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸。传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法，后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题。在这里我们主要介绍如
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2024-08-08 16:47:00
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1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中, 我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。 我们将看到使用基于Haar特征的级联分类器进行人脸检测和眼睛检测的基础知识 我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别地，我们将使用以下功能: cv::CascadeClassifier::load加载一个.xml分类
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2024-04-07 09:09:42
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C++调用tensorflow模型捕捉摄像头采集图像做物体检测-opencv4.2.0你需要拥有的基础主要操作流程遇到的问题 你需要拥有的基础你需要拥有一个编译过的不低于3.3版本的opencv，一定要保证有opencv_contrib-4.2.0这个库，这是我编译好的opencv4.2.0的文件夹 如果你的版本低于3.3，而你又不想重新换一个新的版本，那你就需要重新对contrib库进行编译，
SIFT+FLANN+RANSAC算法简述 目标识别：简单点解释就是一幅图像中出现的不同目标能够清晰的判别出来。举例下图：
不同的书籍就是不同的目标，如果在加上这些不同的目标在图中的具体位置，就是目标检测。经典解决目标识别的方法主要有：模板匹配法、ANN法、特征匹配法、基于知识的方法和基于数据的方法。模板匹配法很简单：就是给出一幅图书的模板图，通过计算该模板图在待识别图从上到下从左往
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2024-05-09 12:55:51
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在对于图像的处理中，图像识别是一个很重要的步骤，例如人脸识别，车牌识别等。图像目标识别有助于此类功能的实现，提高识别效率。目标识别将图像中的各类物品提前识别并且框出，将识别的目标物体图像，送入后续网络层进行处理，有助于提高任务精确度。在人脸识别中，更精准的人脸框图会提高人脸识别效率，通过缩小物体的区域，定位人脸的特征，提高工程的精准度。传统的目标识别都是基于暴力搜索方法，在传统算法中使用了滑动窗
原创
2021-07-27 15:18:38
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隔壁小白都简单哭了准备：MacOS（我的系统是10.12.6，比较懒很少更新）python 3.6（忘掉2.7吧~已经是遗留版本啦~下载地址 https://www.python.org/downloads/ 现在已经更到3.7了，安装好了在终端用python命令检查一下，可以正常进入自带IDE并且显示版本信息就没问题了）Pycharm （个人认为python最好用的IDE没有之一，communi
这篇综述的v2版本比较新，是2019年5月发的，总结了近20年来目标识别的主要方法、技术演进和未来发展。读完可以算是对这个方向有了一个大概的了解。 文章地址： https://arxiv.org/abs/1905.05055什么是目标识别(object detection)？目标识别就是通过计算机建立一个模型来识别图片中物体的位置和类别。目标识别主要模型演进 这张图很好地展示了目标识别这20年来的
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2024-05-21 12:27:50
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1．研究意义众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界
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2024-05-22 21:52:23
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通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。一、高斯模糊的原理所
