关于传统的DIP中的图像特征,描述子提取及匹配问题,参考 结合openCV学习DIP之传统图像特征与匹配第一部分DIP基础 图像的简单操作imread()加载图像
imread加载图像文件成为Mat对象imread（图像文件名，图像类型，p3）
p3是附加操作IMREAD_UNCHANGED(<0)不做改变加载图像IMREAD_GRAYSCALE(0)原图
品牌：环天 型号：TR-102 个人追踪定位仪 芯片：Sirf 3 环天TR-102个人追踪定位 TR-102 是一套内建GPS与GSM模块的个人远程定位系统，体积轻巧，适合携带。除了可以简讯的方式，将经纬度的信息传送至您的手机，TR-102还可以将经纬度的信息透过GPRS等网络连结装置传送到您的个人计算机，并且经由特定的地图信息软件，清楚地指出所在位置。TR-102有三个快速按键以及一个紧急按键
Python:OpenCV4人脸关键点检测以及表情检测参考：基于Python，dlib实现人脸关键点检测这位博主写的很详细，这里记录下自己的实现过程。 通过OpenCV4和dlib库实现对人脸关键点检测以及表情检测如果是window环境那么dlib库的安装就很简单pip安装即可，如果是mac或者linux那么安装会麻烦一点，需要自行编译以及其他依赖，这里就不再记录。模型下载模型需要下载，官网和镜像
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2023-12-24 07:47:45
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by Mike James Tuesday, 09 November 2010 08:55
翻译：Figo 2010.11.15（Figo: 日报没更新，最近Kinect挺火的，凑个热闹，当新闻看，不要当技术文） Kinect的硬件令人印象深刻，软件如何呢？人体跟踪在计算机视觉中是个老大难的问题了，被解决了吗？ 一想到微软的人体输入设备——
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2023-06-02 19:47:47
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注：非全部翻译，有部分为自我添加，有部分原文未全翻译。全连接或卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间都是全连接或部分连接，但每层之间的节点是没有连接的。这样就会存在无法捕捉时序特征的问题。不同时间序列的输入之间没有联系。因此促进了携带时间序列信息的模型的发展，如隐马尔可夫模型HMM等。HMM模型存在一个较严重的问题就是时间和空间复杂度都是O（N^2），当数据集非常大
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2024-05-13 13:09:02
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安装1.下载 OpenCV 3.4.11 数据包 2.解压缩包在解压缩包之前，将 opencv-3.4.11.zip 复制到 home 文件夹下，再解压缩。 3.使用 cmake 安装 opencv首先进入解压后的文件夹：opencv-3.4.11，然后进入 root 用户，并更新一下。 接着再执行这条命令安装 cmake 。sudo apt-get install cmake
1、RNN在DNN和CNN中，训练样本的输入和输出往往都是确定的，并且对单个样本前后之间的关系不关心。这就导致DNN和CNN不好解决训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段段连续的语音，一段段连续的文字。这些序列比较长，且长度不一，比较难拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练，并且序列前后之间往往有很大的关系。而这正是RNN比较擅长的任务。先晒一张大家经常看
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2024-09-03 12:54:38
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卷积神经网络(CNN)–几乎听起来像是生物学，艺术和数学的融合。由CNN驱动的深度学习模型现在无处不在，你会发现它们已散布到全球的各种计算机视觉应用程序中。就像XGBoost和其他流行的机器学习算法一样，卷积神经网络通过黑客马拉松(2012年ImageNet竞赛)进入了公众的意识。从那时起，这些神经网络就如火一样吸引了灵感，并扩展到各个研究领域。以下是一些使用CNN的流行计算机视觉应用程序：面部识
目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、SqueezeNet简介1.SqueezeNet实现轻量化的设计原则2.Squeezenet网络结构2.1 Fire模块2.2 SqueezeNet的架构2.3 SqueezeNet的检测精度三、在mindspore框架上实现squeezenet下载并处理数据集可视化数据集构建Fire模块构建Sque
（1）运动检测： 背景减除法，帧间差分法、光流法级统计学方法、（2）目标跟踪： 基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于变形模板的跟踪和基于模型的跟踪，卡尔曼，粒子滤波…...
原创
2021-07-21 09:59:18
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参考 cnn对slam的改进1.视觉检测和描述中的CNN方法主要是提升显著点/关键点的检测性能、以及提升关键点的局部描述子性能。为了更好的进行图像匹配。 (1)SuperPoint论文方法 注意这个网络是自监督的，不需要标注。 主要论文SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description 开源代码https://g
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2024-04-16 09:50:04
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近期有一个项目用到了Azure Kinect，之前Kinect 1与Kinect 2均使用过的老
原创
2023-02-06 15:54:10
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行人跟踪计数系统介绍环境项目源码（github)部分代码更新 介绍本项目使用yolov5作为检测器，使用deepsort作为跟踪器，跟踪并计数镜头前走过的行人数量。 代码中设置的是只计数行人的数量，如果要计数其他东西比如车辆之类的也非常简单，只需要稍微修改一下代码即可，在parser.add_argument('--classes', default=0, type=int, help='fil
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2023-09-15 16:01:28
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在这篇博客中，主要讲解Faster RCNN 从输入图片到得到识别结果的具体流程。上图就是Faster RCNN的整体流程，大致可以分为四个部分： 1.卷积网络提取特征得到Feature map 2.RPN网络生成候选区域，获得前景
# 利用YOLOv5进行人体跟踪的Python实现
随着计算机视觉技术的发展，人体跟踪已经成为一个热门的研究领域。在众多深度学习模型中，YOLOv5因其高效性和易用性而广受欢迎。本文将介绍如何使用YOLOv5进行人体跟踪，并提供具体的Python代码示例。
## YOLOv5简介
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测模型，能够快速识别和定位图像中的多个对象。YO
原创
2024-09-28 05:14:48
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# 使用 CNN-LSTM 实现时序预测的步骤
在深度学习领域，结合卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络 (LSTM) 的模型，能够在时序数据上取得优异的表现，尤其是图像序列或有多个特征通道的数据。接下来，我将通过一个简单的指南帮助你实现 CNN-LSTM 时序预测的 Python 代码。这篇文章将涵盖整个流程，并提供详细的代码注释。
## 实现步骤
我们可以将实现的过程分为以下几个步
AI预测相关目录 AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测 文章目录AI预测相关目录一、VMD介绍二、CNN-LSTM三、VMD与CNN-LSTM的适配性1.VMD2.cnn-lstm总结 一、VMD介绍VMD（变分模态分解）是一种信号处理技术，用于将复杂的非线性或非平稳信号分解成
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2024-06-18 05:53:58
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1.引入 长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。 LSTM 和通常的 CNN 一样为一个循环单元的结构, 但是与 RNN 仅有一个 tanh 激活层不同, LSTM 中包含
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2024-03-06 18:09:43
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一、LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 给你一个数据集，只有一列数据，这是一个关于时间序列的数据，从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量。数据形式： 二、实战1）数据下载 你可以google passenger.csv文件，即可找到对应的项目数据，如果没有找到，这里提供数据的下载链接：https://pan.baidu.com/s/1a7h5ZknDyT0az
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2024-05-09 09:36:34
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第一部分：从RNN到LSTM1、什么是RNNRNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的
