上一篇（OpenCV3中的级联分类器目标检测——cv::CascadeClassifier简介）介绍了如何使用级联分类器进行目标检测。这里，我们介绍一下如何训练自己的级联分类器。至于原理这里就不再进行详细介绍了，直接说明如何进行训练。在opencv的安装目录中的bin文件夹下有两个可执行文件opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe。将这两个文
在之前的博客人脸识别之一数据收集和预处理之中，已经下载了ORL人脸数据库，并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取，最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。一、csv文件的生成当我们写人脸模型的训练程序的时候，我们需要读取人脸和人脸对应的标签。直接在数据库中读取显然是低效的。所以我们用csv文
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
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
yolov5训练自己的目标检测模型1.克隆项目并配置环境1.1克隆项目进入GitHub下载yolov5源码 点此进入选择分支v5.0，并下载源码anaconda激活相应环境activate pytorch进入项目存放的地址E:
cd yolov5-master1.2 yolov5项目结构├── data：主要是存放一些超参数的配置文件（这些文件（yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路
闲来想完善一下之前做的汽车运动检测的工程，打算认认真真的将整辆车给识别出来，可是唯一的问题是，我手上没有足够的用来做训练的素材，于是从很流行的人脸识别开始，探求一下机器识别的流程如何。花了一些时间，在此作一下笔记。一、使用TBB编译opencv_traincascade.exe会跳到我这篇博文里来的童鞋，多是已经参考网上其他的文章，大概的流程估计已经知晓，文档式的内容我尽量少提。简单的提一下，视觉
模式识别期末作业，对一个视频中的nemo鱼进行目标跟踪，我是使用opencv完成的。要进行目标跟踪，首先得把目标识别出来，我选用的是基于haar特征的模式识别，要进行模式识别，首先得训练分类器，好在opencv自带了训练分类器的软件，可以在opencv安装目录中找到，如：F:\opencv\build\x86\vc12\bin\opencv_haartraining.exe因为下面正样本描述文件需
最近想学习一下分类算法的内容，恰好opencv有SVM的函数，故先从这个下手。找了许多资料，发现要么是opencv2、3的，要么就没有具体实现代码，学习还是把代码与原理一起结合来看比较好。其中，我主要参考的是这一篇文章：学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现写得非常好！但是是2017年发布的文章，其中许多内容都做了更新，我用的是opencv 4.5.1版本，win10系统，vs2
opencv3.0和2.4的SVM接口有不同，基本可以按照以下的格式来执行： ml::SVM::Params params;
params.svmType = ml::SVM::C_SVC;
params.kernelType = ml::SVM::POLY;
params.gamma = 3;
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(params);
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
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
实验三 图像分割实验实验项目名称：图像分割实验实验项目性质：验证性实验所属课程名称：数字图像分析与艺术化处理实验计划学时：2一、实验目的进一步理解图像的阈值分割方法和边缘检测方法的原理。掌握图像基本全局阈值方法和最大类间方差法（otsu法）的原理并编程实现。编程实现图像的边缘检测。二、实验内容和要求编程实现图像阈值分割（基本全局阈值方法和otsu法）和边缘检测。三、实验主要仪器设备和材料计算机，V
训练和优化OpenAI模型需要进行以下步骤：收集和准备训练数据：要训练一个定制的OpenAI模型，需要准备足够的数据集，用于训练和调优模型。数据集应该是干净、准确、全面的，并且与您想要模型解决的问题相关。这可以涉及到数据的清理、预处理和转换。选择和准备模型架构：选择适当的模型架构是模型训练的关键步骤之一。根据数据类型和任务需求，选择一个合适的模型，如GPT-3，GPT-2等。如果没有现成的模型满足
最近天气越来越热，春天的气息也越来越浓了。这篇文章算是我专栏里的第一篇文章了（前面那个算是引言吧），这篇文章中主要介绍OpenCV中的基础操作，包括加载图片、显示图片、保存图片等操作。这篇文章里的大部分内容都来自OpenCV的官方教程，其中也有我自己的理解和一部分数字图像处理中的知识。函数库要完成这些操作，我们需要两个函数库：core module和highgui module。前者包括了Open
前言我的研究方向不是计算机视觉，这段时间开始的CV学习纯粹是出于兴趣，在此记录下自己的学习历程，也方便感兴趣的同伴一起学习。 我计划的学习入门步骤是这样的： 第一步 学会图像数据的预处理，常见的两个工具是Matlab和Opencv，这里我计划先学习Opencv。因为我比较习惯c++和c#的代码，所以更偏向于从c++版本的opencv开始学起。主要是C++预研编写，包含了500多个用于图像/视频处理
opencv在2.4.0之后推出了能够支持HAAR、LBP、HOG三种特征的供cascade分类算法训练的程序，可以在opencv的bin文件目录下找到该opencv_traincascade.exe程序以及用来创建样本的opencv_createsamples.exe程序。（当然opencv也保留了之
致小白的K210模型训练与运用 文章目录致小白的K210模型训练与运用前言一、模型训练方法二、详细介绍1.使用MixHub平台进行训练2.使用Mx-yolov3自己搭建平台进行训练3.V3模型4.V4模型 前言 由于我也是刚接触K210不久，并且对python没有太多的了解，但是又想自己训练模型，于是花了挺多的时间在找寻简单的模型训练方法，本来是在几天前就找到了简单的模型训练方法，但是后来在使用的
在day04_javase的视频中，感觉这个老师讲的是超级详细，容易懂得怎么样做，简直是手把手写注释先一个程序：1先分析你这个程序流程2.在写代码钱用注释写出每一个步骤执行什么（大体的框架）3.安装注释在下面一行一行写代码，清晰明了无比（由于那个需求分析的ppt插入不进来，所以一般人还是不太看得懂我说的）1.先分析这个程序的流程，2.用文字注释写在编写的代码行，3.根据注释写出代码1 packag
ChatGPT是一种自然语言处理模型，它的任务是生成自然流畅的对话。如果想要训练自己的ChatGPT模型，需要进行大量的数据收集、预处理、配置训练环境、模型训练、模型评估等过程。本文将详细介绍这些过程，帮助读者了解如何训练一个高品质的ChatGPT模型。1. 收集数据ChatGPT是一个深度学习模型，需要大量的数据来训练。因此，首先需要收集一些对话数据集，这些数据集可以来自互联网上各种社交网站、聊
现在有很多开源的大模型，他们一般都是通用的，这就意味着这些开源大模型在特定任务上可能力不从心。为了适应我们的下游任务，就需要对预训练模型进行微调。全参数微调有两个问题：在新的数据集上训练，会破坏大模型原来的能力，使其泛化能力急剧下降；而且现在的模型参数动辄几十亿上百亿，要执行全参数微调的话，他贵啊
