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
# Java OpenCV 分类器物体识别
物体识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它使计算机能够识别、分类和定位图像中的物体。Java结合OpenCV库使得这一任务变得更加容易。本文将介绍如何使用Java和OpenCV实现简单的物体识别，并附带代码示例。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉
网上都是针对人脸识别的教程比较多，所以拥有五花百门的人脸识别分类器，因此也不必麻烦自己训练，而且识别度都挺高的。但是最近一直想在树莓派和OpenCV的环境下进行某种物体的识别，所以要训练特定的分类器，过程不难，相对繁杂，跟着走就OK，以下用苹果识别为例。 在Linux环境下进行Opencv分类器的训练（基于树莓派和OpenCV的物体识别）一、环境配置二、收集和处理样本1、收集正样本2、收集负样本3
第一次尝试训练自己的分类器，中间经过了一些曲折，终于成功了。在此将过程分享给大家，希望对初学者有帮助。经过实际操作，发现最困难的部分确实是样本的准备，不仅数量要多，而且要包括各种场景，才能最终达到目标检测的目的，这里只是简单介绍一下训练过程。对于目标的准确检测还需要从各个方面进行优化。整个过程分为三步：1、创建样本；2、训练分类器；3、利用训练好的分类器进行目标检测为了方便进行创建，这里将open
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2023-09-15 22:30:24
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目录前言一、目标检测技术二、样本采集工作原理三、创建自己的级联分类器Step1：准备好样本图像Step2：环境配置（OpenCV win10）Step3：设置路径Step4：实现样本数据采集 Step5：实现样本数据训练Step6：生成级联分类器文件 四、案例实现Step1：灰度处理Step2：二次压缩Step3：直方图均衡化Step4：标定、框选目标?案例完整代码五、总结&n
OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片分配
工训备赛日志（三）——基于PaddleLite的垃圾分类模型在树莓派上的部署引言：笔者用树莓派4B，在OpenCv和PaddleLite2.8环境下，将之前训练好的模型成功部署，本文内容分为四个部分，分别是：树莓派4B环境搭建、模型的转换、模型部署、结果演示四个部分。目录：一、树莓派4B环境搭建1.OpenCv-Python安装2.PaddleLite源码编译安装二、模型转换三、模型部署一、树莓派
文章目录1 前言2 算法设计流程2.1 颜色空间转换2.2 边缘切割2.3 模板匹配2.4 卡号识别3 银行卡字符定位 - 算法实现4 字符分割5 银行卡数字识别简化流程最后 1 前言? 今天学长向大家分享一个毕业设计项目? 毕业设计 基于opencv的银行卡识别?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分项目运行效果：
毕业设计 机器视觉opencv
# MATLAB 机器学习传感器物体识别程序
## 引言
随着科技的快速发展，机器学习和传感器技术在物体识别中的应用愈发广泛。通过结合这两种技术，我们可以实现对环境中物体的高效识别与分类。这篇文章将介绍如何使用MATLAB实现一个简单的机器学习传感器物体识别程序，并提供一些代码示例。
## 物体识别的基本原理
物体识别主要包括物体的检测和分类。通常，这个过程可以分为以下几个步骤：
1.
本文主要是对下面网址博客中内容的实例操作：在上述博客中，详细的讲述了OpenCV训练分类器的做法。虽然他的步骤很详细，但是不能被人很快的利用到实践中来。所以我归纳这些内容，能够让人很快的动手操作起来，这样对于一个新手来说一个多小时就可以很快的掌握做分类器的方法了。 一：分别准备好正负样本将正样本剪裁统一大小，放到一个的文件夹里面。将一些和待检测图像无关的照片放入一个文件夹里面。--负样本
使用 OpenCV 进行对象跟踪——算法在本节中，我们将深入研究不同的跟踪算法。目标不是对每个跟踪器有深入的理论理解，而是从实践的角度理解它们。让我首先解释跟踪背后的一些一般原则。在跟踪中，我们的目标是在当前帧中找到一个对象，因为我们已经在所有（或几乎所有）之前的帧中成功跟踪了对象。由于我们一直跟踪对象直到当前帧，我们知道它是如何移动的。换句话说，我们知道运动模型的参数。运动模型只是一种奇特的说法
人类是如何识别一个物体的呢，当然要对面前的这个物体为何物要有一个概念，人类一生下来就开始通过视觉获取世间万物的信息，包括一种物体形状、颜色、成分等，以及通过学习认识到这种物体的其他信息比如物理的、化学的特性，这些信息是不能通过观察得到的；就这样人对一种新物就有了把握，并且物体的各种特征形成了数据存放在人的大脑里面，以后每当又遇到同类物体的时候通过抓住物体的特征识别出这种物体。图像学中
一、DeepStream配置文件解析参考：官方文档 DeepStream Reference Application - deepstream-app1. DeepStream应用程序架构下图为NVIDIA DeepStream 应用程序架构 DeepStream参考应用程序是一个基于GStreamer的解决方案，由一组封装底层api的GStreamer插件组成，以形成一个完整的图。参考应用程序能
利用opencv进行移动物体检测
进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来。将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域，就可以认为该区域出现移动的物体。在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大，通过像素直接进行比较往往很容易造成误检。因此有不少算法被开发出来在进行前后景分离的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分。opencv中提供了多种背景减除的算法，其中基于高斯混
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2023-07-25 23:38:28
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可以直接跳到最后整体代码看一看是不是很少的代码！！！！思路：1. 数据的整合2. 图片的灰度转化3. 图片的二值转化4. 图片的轮廓识别5. 得到图片的顶点数6. 依据顶点数判断图像形状一、原数据的展示图片文件共36个文件夹，每个文件夹有100张图片，共3600张图片。每一个文件夹里都有形同此类的图形二、数据的整合对于多个文件夹，分析起来很不方便，所有决定将其都放在一个文件夹下进行分析，在pyth
INRIA Person Dataset”这个网站，链接为点击打开链接，在下边有个蓝色here（970M），点击下载即可，也可以去我的网盘下载，地址点击打开链接，主要是外国网站太难下载了，我费了很大劲才下载成功，没必要因为样本耽误太多时间。千万千万注意要更改图片文件的路径，换成你自己的。#include <iostream>
#include <iostream>#incl
我们平时在使用unity的时候，有一些插件可以在Scene视图中渲染出一个图标来，unity本身自带的一些组件也会渲染出一个图标，比如摄像机和灯光等组件，我们现在就是要实现一下这个功能： 新建一个脚本，看你 心情随意起名字，在里面实现一个方法: private void OnDrawGizmos()
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2020-05-28 14:12:00
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数据集解读和保存如下(代码以测试文件为例):import numpy as np
import struct
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
savePath = r'pictures\NumberRecgonize\TestImage'
#测试集文件
t10kImages = r'pictures\NumberR
MATLAB在无速度传感器交流调速系统仿真中的应用 MATLAB 在无速度传感器交流调速系统仿真中的应用摘要：介绍了采用先进的科学计算软件 MATLAB 对异步电机无速度传感器交流调速系统进行计算机模块的方法。根据模型参考自适应原理,采用直接转换矩控制技术,利用 MATLAB 语言强大的计算和绘图功能,实现了调速系统的仿真。仿真研究表明,该方法能避免传统计算机模拟的复杂编程过程,减少了工作量,有助
一、下载Tensorflow object detection API工程源码 网址：https://github.com/tensorflow/models，可通过Git下载，打开Git Bash，输入git clone https://github.com/tensorflow/models.git进行下载。二、标记需要训练的图片 ①、在第一步下载的工程文件models\research\
