程序及分析
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FileName : MatObj.cpp
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Author : xiahouzuoxin @163.com
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Version : v1.0
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Date : Thu 15 May 2014 09:12:45 PM CST
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Brief :
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Copyright (C) MICL,USTB
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自定义数据集、模型，用QT、c++调用tensorflow编译好的pb模型的图像分类项目 第一步：制作自己的TFRecord数据集，读取并显示（详细图解） 第二步：读取自定义的TFRecord数据集，训练卷积网络并保存pb模型 第三步：本文 流程图： 前面已经保存了训练好的pb模型，下面就来验证模型是否可以使用以及效果。代码如下#include<opencv2/opencv.hpp>
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能
本次内容中包含了图片的读取和写入，以及“图片融合”、‘图片拼接’、‘图片的灰度直方图展示’1、 BMP 图像的读使用深度为8位24位的格式为bmp的图片，存放在“file”文件夹，实现位数为8和24的BMP图像读取和存储，并绘制其对应的灰度直方图。（1）导入标准库numpy，赋给对象np，用于数据计算和处理。（2）导入可视化模块matplotlib.pyplot，赋给对象plt，用于绘制可视化图像
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2024-03-28 12:40:55
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第一次尝试用openCV-python进行了人脸训练和人脸识别，主要参考下面的文章：稍有区别，区别在于：1. 在jm文件夹中放置训练图片命名格式为：人脸唯一编号.人脸姓名.图片编号，如图所示。这样第4步人脸识别的时候就能根据识别人脸的编号确定对应人名。2. 摄像头人脸采集像上面拍照处理照片比较繁琐，特别是需要大量照片训练时，可以直接用摄像头采集人脸照片。代码如下：# -*- coding: utf
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2024-06-26 11:15:37
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OpenCV最简单的环境配置以及读图显示视觉软件简介** 计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科. OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、 模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。 当然除了OpenCV之外还有一些优秀的机器视觉开发软件包，比如大家熟悉的Matlab、Halcon、Vision Pro以
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2024-05-03 17:08:25
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学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为1974字，预计阅读5分钟前言很早就想学习深度学习了，因为平时都是自学，业余时间也有限，看过几个pyTorch的入门，都是一些碎片化的东西，始终串不起来。最近也是正好赶的疫情，出差少了，也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好，整个教程看下来后，确实是深入浅出，感觉就是宛然打通自己任督二脉，算是入门
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2024-05-13 09:32:50
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Opencv+traincasade训练器训练1. 前期准备opencv3.4.1 +VS2018存放正样本和负样本的文件夹生成训练的文件2. 准备样本2.1 准备正样本正样本就是你想要识别的物体，可根据情况选择样本的多少（实际上越多越好），样本之间不要重 复，差异性越大越好（比如人脸识别，就拍很多张正脸，侧脸之类的）。尺寸看情况选择，但是必须归一化，即统一尺寸。本文中选择的尺寸为128X96，越
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2024-03-16 01:13:24
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参考链接： opencv之级联分类器训练opencv_traincascade http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html 如何利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器1、准备好正负样本图片，正样本就是含有目标的图片，负样本就是不还有目标的图片，建好文件夹，如图所示。其中正样本图片最好是裁剪成同
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2024-04-09 07:52:45
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一.环境QT5.14OpenCv 4.2.0训练器使用的是OpenCV-3.4.1-x64版本的opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe文件。 高版本去除了这两个文件，有些低版本使用的时候会出现”应用程序无法正常启动(0xc000007b)。“的错误。（我之前使用OpenCv-3.3.1的时候就出现过） 下载链接：https://github
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2024-04-10 19:02:27
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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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OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining 和opencv_traincascade。opencv_traincascade 是一个新程序，使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写。这二者主要的区别是 opencv_traincascade 支持 Haar、Hog和 LBP(Local Binary Patterns)
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2024-08-21 13:44:54
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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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最近在学图像识别，跑了几遍yolov3，在此做一些记录我的环境如下：ubuntu: 18.04
GPU: RTX3050ti
cuda: 11.4
cudnn: 8.4.1
opencv: 4.2
python: 3.6.9首先是框架的安装，我选择的是AB大神的darknet框架，下载过程如下：git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd
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2024-05-10 08:36:31
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利用opencv_traincascaded训练样本数据。需要准备的数据具体的创建过程及程序见： ① opencv3/C++ 从视频中获取人脸数据 ② C++ 遍历文件夹中的图片 ③ C++读写txt与dat文件 以下是准备好的样本数据。1、训练数据：训练数据包含两部分：包含人脸图片的样本数据和背景图片数据，如图所示； 其中，negitive文件夹下存放的是背景图片数据img和文件bg.t
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2024-03-27 06:05:35
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好久没有来写blog了，学生生涯终结，就不好好总结了，今天把opencv里关于adaboost训练和检测的过程记录下来，方便别人也方便自己~~~啊哈哈~~~~（2015.8.28更改，见绿色）一、基础知识准备首先，opencv目前仅支持三种特征的训练检测， HAAR、LBP、HOG，选择哪个特征就去补充哪个吧。opencv的这个训练算法是基于adaboost而来的，所以需要先对adaboost进行
一、基本步骤1.利用python爬虫爬取（也可以手动收集）图片集，分为pos（正相关，要识别的）和neg（负相关，里面没有pos，一般是背景之类的无关图）一般1：3即可，笔主这里准备500：1500.爬虫随便搜一个就行，忘了从哪个大佬那里copy的了（仅供参考侵删） 里面 地面 是搜索词，替换即可，倒数第三行改一下路径即可。import time
import requests
import ur
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2024-04-08 11:30:33
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在Windows下安装好opencv2.4.9之后，在"xxx/build/x64/vc10/bin"下有训练中要用到的可执行程序opencv_xxxx.exe等四个可执行程序。注意，由于本人为win7 64bits系统，安装了VS2010，故使用该目录下的可执行程序。 当使用自带程序进行人脸检测训练时，遇到一些问题，整理如下：1.
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2024-05-06 23:23:38
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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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文章目录1.首先了解一点opencv前置知识点2.相关文件的准备3.图片和图片路径的处理程序（python）4.训练5.训练结果6.对训练的.xml文件测试 1.首先了解一点opencv前置知识点（1）Opencv下载和导入Visual studio 2022（2）visual studo 2022中使用Opencv人脸检测（3）HAAR与LBP的人脸检测时间效率比较2.相关文件的准备对上面的文件
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2024-06-17 06:16:48
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