如今，增强现实是计算机视觉和机器人领域的热门研究课题之一。增强现实中最基本的问题是估计相机姿态对物体的尊重，在计算机视觉区域的情况下，稍后进行一些 3D 渲染，或者在机器人的情况下，获得物体姿势以抓住它并进行一些操作。然而，这不是一个需要解决的微不足道的问题，因为图像处理中最常见的问题是应用大量算法或数学运算来解决人类基本且直接的问题的计算成本。目标在本教程中，将介绍如何构建一个实时应用程序来估计
opencv学习笔记D01 文章目录opencv学习笔记D01一、图片读取二、图片保存三、图片展示四、图片缩放五、四种常用插值方式的比较1、最近邻插值2、双线性插值3、区域插值4、三次样条插值我是尾巴： opencv，Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可
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2024-10-29 06:52:55
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目录一、背景介绍1.1 什么是纹理特征？1.2 纹理描述方法二、基于python的LBP算法说明及实现2.1 LBP特征提取的一般步骤2.2 原始LBP2.3 圆形LBP算子2.5 旋转不变性2.4 等价模式和混合模式三、基于python-skimage的LBP实现四、基于python-opencv的LBP实现参考 一、背景介绍LBP特征曾广泛应用在人脸检测中，但随着深度学习的发展，其竞争力有所
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2024-05-14 22:30:28
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目标检测分为三个步骤：1、 样本的创建2、 训练分类器3、 利用训练好的分类器进行目标检测。 有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad（）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中还有很多物品需要识别，所以，我们需要自己做个xml的检测文档。一、正负样本的创建1、首先就是图片库了，下载 face 和 nonface 库作为
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2023-12-23 19:26:25
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什么是分类器 分类器就是给程序构建了一本字典，让它可以认识一些事物。一、前期准备 为了训练我们自己的分类器，我们需要先定一个目标，这个分类器需要达成什么样的功能。暂定它只能识别我们自己。这时我们需要准备一下自己的照片，照片的要求取决于我们需要的识别场景，例如：我们日常使用就是为了进门的时候刷脸，这时我们准备的照片场景是固定的，就是进门的那一块地方
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2023-08-04 14:54:36
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使用OPENCV级联分类器训练模型。首先我们要有opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe这两个可执行文件及依赖项。需要的可以私聊我。 &n
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2023-07-16 19:14:01
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一、Adaboost1、准备工作： 建立训练样本库 正样本：行人图像，需统一尺寸 &
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2023-12-04 14:43:15
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前言使用opencv自带的分类器效果并不是很好，由此想要训练自己的分类器，正好opencv有自带的工具进行训练。本文就对此进行展开。步骤1.查找工具文件；2.准备样本数据；3.训练分类器；具体操作注意，本文是在windows系统实现的，当然也可以在linux系统进行。1.查找工具文件； opencv中的自带的分类器训练工具在开源库中以应用程序的类型呈现的，具体目录如下。 .\openc
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2024-05-09 07:36:18
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前言前面的博文中，我试了如何使用caffe训练得到想要的模型与其如何使用别人成熟的模型微调优化自己训练的模型，那么得到训练好的模型之后如何在自己的项目中呢，我这里使用opencv的DNN模块调用caffe训练好的模型，DNN是opencv3.0之后开始添加的功能,实现的语言是C++。一、环境准备1.windows 7 64位，Visual Studio 2015，opencv3.3加opencv_
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2024-05-07 09:53:49
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1. 训练需要的训练需要人脸图形（要求是灰度图像，大小统一）以及不包含人脸的若干图像（灰度图像，大小可以不统一但是要比人脸的图像要大）。将人脸放在pos文件夹中，其他放在neg文件夹中。所有pos的图像大小必须要相同，neg中的图像的尺寸大小要比pos中的大 训练需要opencv_createsamples.exe来将人脸图像生成pos.vec文件，还需要opencv_traincascade.e
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2023-11-20 13:30:44
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关于原理，其他博客有的已经介绍的很详细了，这里主要把我进行训练时的步骤列出来，有的是根据别人的博客参考的，但进行过程中还是会出错，现在把我真正使用的步骤列出来，以供参考一、关于正样本的准备正样本的选取原则正样本的尺寸不是必须一致的，但是要和生成的正样本矢量文件中的宽高有相同的比例（训练过程中，会根据矢量文件中设置的宽高，自动对正样本进行缩放）正样本图片中可以包含背景信息，但是不能太多。因为如果正样
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2024-03-29 16:02:33
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1.在model.py搭建神经网络。# 搭建神经网络 10分类网络。
import torch
from torch import nn
class net(nn.Module):
def __init__(self):
super(net, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
#
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2024-10-14 09:22:04
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之前一篇关于yolo的博客快速的将yolov5的demo运行起来体验了一下深度学习的威力，这篇博客以自己搭建口罩识别为例，主要记录一下尝试yolov5训练自有模型并成功运行的过程。我一开始准备在windows上测试的，但那台笔记本空间内存都有限，无法实现训练，只能测试训练好的模型。后来选择在自己的Mac Pro笔记本上面进行测试。要说明的一点是，在Mac上同样要准备好Tensorflow、PyTo
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2024-04-16 17:47:02
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opencv ---- opencv_haartraining 训练目标检测模型1 样本整理 2 训练参数解读 3 测试demo书写一 目标检测样本整理1 使用labelimg 标注目标图像的label文件（附labelimg配置文件及教程网址：） 2 裁剪只包含目标的图片作为正样本，通过计算iou>0.65确定为正样本（可参考mtcnn中 样本生成的方法得到正负局部样本集），还通过调整io
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2024-05-13 11:06:30
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前几周在网上看到了利用opencv自带的人脸检测xml文件，实现人脸检测。最后想通过自己的训练来实现人脸检测，从而扩展到实现其他目标检测。在网上也看到了许多资料，都讲得特别好。我这里做个总结，防止忘记。首先是环境：win10+vs2013+opencv-2.4.13+cmake-3.8.0这里我想多说两句，由于opencv3.x没有源文件没有haartraining源文件，因此只能选择opencv
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2024-05-15 21:28:56
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本篇主要是讲使用Opencv导入一副图片，然后讲该副图片当成纹理显示在opengl当中。首先说如何配置Opencv我的硬件环境是： Windows10+Visual Studio 2015+opencv3.0先在此网站下载opencv,下载之后，它是长这样的,点击它，会自动解压缩成名字为“opencv”的文件夹接下来进行环境配置：从控制面板开始，按着这个路径 Control Panel
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2023-12-13 17:30:09
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图像特征提取与描述图像特征纹理特征引入Harris 角点检测OpenCV 中的 Harris 角点检测亚像素级精确度的角点Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征 图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。 颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质；纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质；形状
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2023-11-03 09:43:48
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目录新版本的QKEngine特性介绍系统架构图测试结果新的数据文件.dtexture纹理的绘制机制新的数据结构绑定EBO数据指定数据属性绘制数据纹理的绑定绑定到ID使用Shader的设置在顶点着色器获取CPU压进去的纹理坐标将纹理坐标从顶点着色器传给片元着色器在片元着色器接收这个纹理坐标在片元着色器捕捉当前opengl状态机上的纹理状态完成纹理状态->纹理坐标的映射 新版本的QKEngin
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2024-04-18 15:07:42
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如果你还不知道什么是纹理，可以先看一下LearnOpenGL-CN中的纹理章节。简单的思路就是用OpenGL画一个矩形，然后将一张图片作为纹理贴到这个正方形上。为了能够将纹理映射(Map)到三角形上，我们需要指定三角形的每个顶点各自对应纹理的哪个部分，这样的话每个顶点都会关联一个纹理坐标。首先，需要定义好矩形(两个三角形)的顶点和纹理坐标的对应关系:在OpenGL中，所有的坐标都是3D坐标(x,
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2024-04-09 11:39:44
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一、环境安装1. miniconda(1)安装准备在终端中输入以下命令sudo apt-get update //更新包列表
sudo apt-get install build-essential //安装构建必需工具
sudo apt-get install wget //安装wget(2)下载官网：https://docs.conda.io/en/lates
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2024-06-20 13:44:44
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