OpenCV训练分类器
一、简介
目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。
分类器中
转载
2024-02-27 21:59:02
114阅读
文章目录前言1. 低对比度图像脏污区域检测2. 实现方法介绍3. C++源码实现4.结果总结参考 前言今天看了一篇技术文档感觉挺有意思，是关于在低对比度图像中检测脏污区域（这里的脏污指的是比其他区域暗的部分，人眼都不一定能看出来）。1. 低对比度图像脏污区域检测先上图： 第一张图如果不是标注结果，我都没有发现脏污区域在哪里，第二张图还清晰一些，基本可以看出来图像靠近左边缘的位置有偏暗的区域，这就
转载
2024-05-23 15:28:55
248阅读
目录系列文章项目简介一、项目架构二、图像数据三、环境介绍1.环境要求2.环境安装实例四、重要代码介绍1.图像数据读取和预处理2.图像数据增强3.模型加载并训练3.1 模型加载3.2 模型训练3.3 训练各项指标4.结果预测4.1 测试集模型评价4.2 单张图片测试五、完整代码地址 项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的图像识别垃圾分类系统。博主也参考
转载
2024-04-15 15:46:41
452阅读
点赞
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
转载
2024-02-12 15:05:06
98阅读
垃圾分类收集处理，能提高资源化利用程度。 在垃圾成分中，其中的金属、纸类、塑料、玻璃等是可直接回收利用的资源，回收利用率高，较之开发自然资源有着处理简单、成本低廉、污染小的优势。说明：之前写了一个关于垃圾分类的文章，已被访问上万次，几百次的收藏。同时也有很多的人询问笔者关于这个项目的问题。在这里非常的感谢大家的厚爱。其实很早就想再迭代一个垃圾分类项目出来，但是由于之前比较的忙，一直没有时间将其落实
目录前言1.安装cuda和cudnn11.1并配置2.Yolov4-tiny垃圾训练步骤前言第七届全国大学生工程训练大赛结束也有一段日子了，成绩还不错，拿了个国一，在这里总结一下，垃圾桶上用的jetson nano4B，垃圾训练用的自己的win10电脑，当然也能在服务器上训练，这里我就详细介绍一下如何用自己的电脑+显卡进行训练，话不多说，开冲！1.安装cuda和cudnn11.1并配置参考：【NV
转载
2024-09-01 18:12:17
263阅读
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
转载
2024-08-18 14:37:55
136阅读
专题图制作中有许多种专题图，而分级专题图则是众多专题图的的一种。所谓分级专题图，是指针对地图要素中得某以特定字段，根据需要划分不同的等级，然后通过符号或颜色等不同的渲染手法，将要素表达出来。和其他专题制作一样，分级专题图只需要设置IGeoFeatureLayer接口下的Renderer属性。而不同于简单专题图（SimplerRenderer），分级专题图（ClassBr
转载
2024-06-16 07:01:44
35阅读
1 引言七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了，相信还是有很多的小伙伴和我一样，还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都在学习一遍垃圾分类，真令人头大。听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔1、首先，没喝完的奶茶水要倒在水池里2、珍珠，水果肉等残渣放进湿垃圾3、把杯子要丢入干垃圾4、接下来是盖子，如果是带盖子带热饮(比如
转载
2023-09-26 21:22:10
197阅读
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、目标检测算法对比研究二、垃圾数据集的制作实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去
转载
2024-05-24 10:38:25
329阅读
基于OpenCV C++垃圾分类项目的代码详解（工训总结）——对分类结果进行简单的界面显示Begining今天给大家介绍一个简单写界面的代码。一、问题描述： 1、当我们在做工程的时候经常需要一个简单的图形化用户界面来显示工程内部的变量信息，这个时候我们就需要组态一个简单的界面，但市面上做界面最强的是Qt，Qt的强大不用说，很多你能想到的功能和想不到的功能他里面都有，但正是因为它的强大，做起界面来是
转载
2024-01-08 12:16:01
74阅读
文章导航1.收集正样本2.处理正样本3.收集负样本4.生成描述文件5.训练分类器 1.收集正样本这里需要注意的是，正样本图需要裁剪，使目标物体轮廓很清晰，且正样本图越多越好。2.处理正样本将正样本图片转为灰度图，方便后续处理。def convert_gray(f, **args): # 图片处理与格式化的函数
rgb = io.imread(f) # 读取图片
gray =
转载
2024-03-03 10:11:20
157阅读
前言刚刚才把自己训练的分类器整出来，，现在来理一下整个过程，从制作正负样本开始一直到最后产生自己的分类器.xml文件。因为毕设的要求，可能要用Opencv训练识别模型，用以识别道路积水。Opencv上自带的只有一些识别脸、眼睛等模型，所以要自己训练分类器模型。在训练自己的分类器之前，我还去尝试了如何调用训练好的模型，也就是调用Opencv自带的分类器模型，就是.xml文件，直接cvLoad就行，具
转载
2024-07-23 20:25:34
146阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、垃圾分类识别+舵机控制（K210）二、语音控制（K210+ld3320）（UART通信）三、满溢度距离传感器数据获取（STM32MP157）四、图像获取以及传输（STM32MP157）（UDP）总结 前言最近做了一个多功能智能垃圾桶，主要用了k210开发板来做识别和控制以及用stm32mp157来做传感器数据采集以及
第九届全国大学生光电设计竞赛 赛题 2 光电智能垃圾分拣车 竞赛说明： 设计一款光电智能垃圾分拣车，能够从指定位置出发，快速搜寻垃圾，发现 垃圾后对垃圾识别分类，并根据垃圾类别拣送到指定的垃圾堆放地。按照规定时 间内准确分拣的数量确定比赛名次。 目录软件方案硬件方案jetson nano上部署自己训练的yolov5模型 软件方案软件选择以开源项目yolov5为基础进行二次开发，开源地址https:
# 循环
while True:
# 系统名称
print('~~~~~~~~~垃圾分类查询系统~~~~~~~~~')
# 输入
a = input('输入你要查询的垃圾(结束请输入‘结束’):')
# 判断 （数据库）
# 厨余垃圾
if a == '饼干':
print('厨余垃圾：饼干可降解和进行生化处理，再利用为肥料或饲料，属于厨余垃圾。')
转载
2023-03-11 11:46:58
321阅读
文章目录1. 引言2. 基本原理3. 函数解析创建模型设置模型类型设置参数C设置核函数设置迭代算法的终止标准训练SVM模型预测结果误差计算保存SVM模型从文件中加载SVM4. 示例代码官方示例（python）推理阶段（C++版本）5. 小结 1. 引言opencv中集成了基于libsvm1实现的SVM接口，便于直接进行视觉分类任务。对于数据处理和可视化需求来说，可以用python接口opencv
转载
2023-11-15 19:19:41
71阅读
一 采集数据并制作正负样本数据集1.1 录制视频 1.2 将单个视频截取为指定分辨率的图像1.3 处理负样本视频1.4 本次训练正负样本数量选择与图片重编号二 利用matlab制作制作正样本标注框文件三 开始训练opencv级联分类器3.1 生成正样本文件pos.txt3.1.1 对label.txt进行处理,3.1.2 生成暂时性的pos.txt即pos_tmp.txt3.1
转载
2024-04-24 13:27:58
84阅读
文章目录前言一、项目结构在这里插入图片描述二、源码1.程序入口2.SVM_Classify类的设计3.Classfication_SVM类的设计总结 前言本文主要使用opencv实现图像分类器一、项目结构二、源码1.程序入口int main(void)
{
//int clusters=1000;
//Classfication_SVM c(clusters);
特征聚类
//c.Tra
转载
2024-03-25 17:39:24
155阅读
环境：opencv-4.0，python，c++ 方法：opencv_createsamples，opencv_traincascade，haar特征或者lbp特征+cascade分类器 流程： 收集样本，处理样本 训练分类器 目标检测一. 收集样本，处理样本 收集正样本关于正样本的收集
转载
2023-11-18 10:18:07
73阅读
