目录step1 运行环境和前期准备step2 编译OpenCV源码(Contrib扩展模块和GPU模块)step3 测试总结 目前的OpenCV3分为稳定的核心功能库和contrib扩展库（包括特征点检测等功能）两个部分，官网下载的编译好的OpenCV仅包括核心功能，因此如果要使用扩展库必须使用Cmake自己进行编译。 OpenCV中有GPU模块，可以使用NVIDIA显卡来加速计算，但是直接用官
目录1车牌提取过程1.1车辆图像获取1.2车牌定位1.3车牌字符分割2车牌提取2.1灰度化2.2Candy边缘检测2.3形态学（膨胀腐蚀）处理2.4轮廓处理2.5自适应二值化处理3字符提取分割3.1像素值判断
3.2确认字符位置 车牌提取过程一个典型的车辆牌照识别系统一般包括以下4个部分：车辆图像获取、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 。本篇文章只介绍车牌的提取分割过程，关于如何对分
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2024-02-29 14:41:40
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基于opencv2.0的haar算法以人脸识别为例的训练分类器xml的方法 基于opencv2.0的算法第一步 采集样本 1、 将正负样本分别放在两个不同的文件夹下面 分别取名pos和neg，其中pos用来存放正样本图像，neg用来存放负样本 
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2024-08-08 15:35:53
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1.算法描述车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。 车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技
使用OpenCV, sklearn和Python做数字识别
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2022-10-18 15:21:42
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Paper Reading NoteURL: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdfTL;DR这篇文章介绍了一种预测多类别人脸类别来提取高层人脸特征表达（DeepID）的方法，这些特征是在人脸的不同区域（patch）中同时提取得到，同时使用了联合贝叶斯和神经网络在DeepID的基础上实现了人脸验证。Dataset/Algorithm/Mod
(验证)与注意事项。背景介绍OpenCV4.5.4的DNN模块中新增了对语音识别的支持，本文以Python版本实例来做验证介绍。使用步骤Python-OpenCV实例代码位置：OpenCV4.5.4_Release\opencv\sources\samples\dnn\speech_recognition.py使用步..
原创
2021-12-27 16:22:53
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点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习”公众号！视觉/
原创
2022-01-12 12:17:16
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导读本文主要为大家分享OpenCV4.5.4中语音识别实例的使用(验证)与注意事项。
背景介绍
OpenCV4.5.4的DNN模块中新增了对语音识别的支持，本文以Python版本实例来做验证介绍。
使用步骤
Python-OpenCV实例代码位置：OpenCV4.5.4_Release\opencv\sources\samples\dnn\speech_recognitio
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2022-12-01 09:10:26
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在当今数字化时代，语音识别技术的应用变得越来越广泛。随着人工智能的发展，许多开发者开始关注如何使用 Python 框架实现语音识别。本文将详细介绍实现这一目标的相关知识，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和扩展讨论。
## 背景描述
语音识别技术能够将语音信号转化为文本，从而提高人机交互的效率。在这方面，Python 提供了多种框架，可以简化语音识别的开发过程。下图是一个四象
朋友们，语音识别这块最近研究了一段时间，有所收获，比较重要的一点是，对于模型，现在大家都知道大概，很多非常小的细节可能很多人注意的少，从这篇文章开始，我打算讲一讲模型的细节，从数据处理到怼入model，每一步是如何完成的，今天就从语音识别开始吧。1、读取数据import soundfile
audio, audio_sample_rate = soundfile.read("C:\Users\ai
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2023-11-10 08:22:59
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在树莓派上搭建kaldi离线语音识别系统（交叉编译）一、系统功能和环境概述1.1、实现功能1.2、开发环境二、kaldi语音识别工具箱三、树莓派的相关配置四、kaldi交叉编译过程4.1、配置Ubuntu中的交叉编译环境4.2、kaldi相关依赖工具的交叉编译4.2.1 openFST的交叉编译过程4.2.2 OpenBlas的交叉编译过程4.2.3 clapack的交叉编译过程4.2.4 Al
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2024-05-23 22:46:12
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前几天想把代码移植到linux下，想用服务器上的GPU来加速处理，结果搞了几天，头都大了，环境还没配好，ffmpeg ,opencv,gstreamer,单独装都没毛病，想让这些库关联起来，而且没毛病简直是闹心，还有各种依赖库，几十个，看着都头大，于是弃坑，还是回归到Windows的怀抱。不过配置的过程，也是头疼，网上各种教程，于是总结一下，加上自己的亲身经历，亲测有效，代码可以运行。所需的软件和
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2024-05-11 21:02:56
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在深度学习火爆的今天，大规模数据下训练的大规模模型在线上任务中日益常见。随着大模型效果的提升，随之带来了一些使用上的不便。通常情况下，大模型需要基于大量语料、文本训练，迭代周期长。且对于特定场景下词语在训练语料中出现次数不多，常常拟合不好。本文介绍的是关键词即特定场景语料，在序列到序列任务中通过构建状态转移自动机的方法改善最终效果的方案。01 生成模型即生成模型解码序列到序列模型常用于机器翻译、语
行人重识别技术浅谈(Person Re-identification)解决什么问题？利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。说白了就是在第一张图中找到了某个人，接着在其他的图中也要找到这个人，就是说要个刚刚识别的那个人一个ID，在其他的图里不识别其他的人，我们还识别这个人，给每个要识别的物体一个特定的身份。如何做？
我们知道，神经网络在传统意义上可以做两类任务，一个是分类一
原文是<stuttering in game graphics:detection and solutions>由nv的技术总监cem cebenoyan在cgdc12上带来。非常好的介绍了很多显卡底层，从硬件到driver，到windows os的一些知识，受益匪浅。nvidia在cgdc上一直保持着高水平的presentation，赞！5个常常会造成图形性能卡顿的原因：shader
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2023-07-29 20:25:45
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以网上大部分用opencvManager来配置的案例，笔者也配置了一下opencv，对一些别人配置过程中没有说清楚或者有问题的一些点进行剖析。->坑点1：OpenCV error: Cannot load info library for OpenCV这个据说要加一个libopencv_info的动态库，但是如果只是作基础的图像处理测试，没有这个必要去管这个错误，网上某些下载这个
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2024-06-18 14:40:54
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纵观计算机诞生到如今所度过的60年时间我们不难发现计算机的发展速度是非常惊人的，很多网友会发现自己在一两年之前买的电脑到此时可能已经到了面临过时的境地。伴随着计算机高速发展所带给我们的是计算机硬件制造工艺地不断提升、性能的突飞猛进和更加节能环保的设计。但是不论计算机技术如何发展都离不开构成计算机所必须的几大硬件，就拿显卡来说，经过多年的发展显卡已经越来越受到人们的关注，而直接关系到显卡性能的显示核
When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis:A Multi-Task Learning Framework为了在人脸识别中最小化年龄变化的影响，之前的工作要么通过最小化身份和年龄相关特征之间的相关性来提取与身份相关的有区分度特征，称为年龄不变人脸识别(age-invariant face recognitio
注：本来一开始用的346版本，结果出问题；换成了3.4.16一、显卡加速环境准备默认安装的英伟达显卡驱动是没有配置显卡加速的。要在程序中可以使用显卡加速需要先配置环境需要准备：1.显卡 rtx 2060（如何查看显卡是否支持硬件加速并选择合适的软件版本）2.英伟达CUDA Toolkit: cuda_11.1.1_456.81_win10.exe3.CUDNN:cudnn-windows-x86_
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2024-03-27 13:52:20
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