TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数据计算的开源软件库。什么是数据流图？TensorFlow的数据流图是由“节点”（nodes）和“线”（edges）组成的有向无环图来描述数学计算。“节点”一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent varia
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2024-09-09 20:41:08
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1.前言 跟学习大多数编程编程语言一样，我们首先学习Opencv数据类型。在Opencv中，设计了大量的数据类型，来方便我们直观地处理一些计算机视觉中的概念。主要分为三大类： - 基础数据类型。主要是C++的内建类型（int， float，等）和一些简单的vector和matrices，它们用来表示一些简单的几何概念，比如：点、矩形、尺寸等。 - 帮助类型。用来表示一些抽
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2024-04-08 19:14:23
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1. 环境准备OpenCV 3.4.12Visual Studio 2015默认您已经安装OpenCV和Visual Studio 2015。如未安装，请您安装完毕之后继续阅读本文。2. 文件准备OpenCV的DNN模块支持Caffe，Darknet等多种深度学习框架。本文只讲如何用Caffe训练的模型来做图像分类，其它框架的读者可以自行探索。采用GoogLeNet训练的模型来做演示，如果有自己训
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2024-04-23 09:57:08
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最近参加了中兴的算法大赛，然后选择的是人脸识别赛题。但是由于自己编程能力一般，理所当然的是掉坑了。一起组队的研二师兄分配了一些任务给我。由于我们采用的是深度学习进行人脸识别，通过和其他人换照片，采集了大量的照片集。我的任务就是将不同的照片划分到不同的文件夹。由于有一百多数据集，每个数据集有二十四张照片，所以人工分文件夹几乎不可能。偶然间在《Opencv图像处理编程实例》看到 了图片的批量读取的实例
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2024-03-22 13:41:37
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# 使用 OpenCV 和 KNN 进行图片分类
在计算机视觉领域，图像分类是一项重要的任务。使用 K 最近邻算法（KNN）结合 OpenCV 库，可以创建一个简单而有效的图片分类模型。本文将引导您理解这一过程，并展示如何实现它。
## KNN 算法简介
K 最近邻（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习算法，通过计算待分类数据点与训练集中的数据点的距离来寻找“邻居”。
原创
2024-08-09 12:36:23
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首先就是我为什么要写这个小工具。因为照片实在是太多了，当时手机拍下来了，就拷贝到一个文件夹，久而久之，文件夹里面已经有2000+个文件了，于是决定用python来吧照片按年分类（其实有很多办法，根本不用这么麻烦，但是这里也是熟悉一下python的文件操作）。首先观察原始数据，发现无论是2013_10_31_11_33_49.jpg这种还是C360_2013-10-16-18-10-18-977_o
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2023-10-05 16:06:59
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一、OpenCV入门（环境篇） 目录：一、OpenCV入门（环境篇）一、图像的分类1.二值图像2.灰度图3.彩色图二、OpenCV 简介三、Windows 下安装 OpenCV1.pip 的安装情况检查2.pip 版本更新3.pip 安装 OpenCV-Python 库4.pip 安装 Numpy 和 Matplotlib5.pip 安装 OpenCV-Python 的扩展库三、OpenCV 模块
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2024-03-14 06:59:44
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# 使用 Python 和 OpenCV 进行深度学习图片分类的完整指南
## 一、流程概述
在进行图片分类之前，我们需要理解整个过程的步骤。以下是我们将遵循的步骤，以便顺利使用 Python 的 OpenCV 库及深度学习框架进行图片分类。
| 步骤 | 操作 | 具体内容
原创
2024-08-10 05:04:33
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OpenCV训练分类器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。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中
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2024-05-27 13:50:09
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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
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2024-01-08 12:16:01
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0.预先准备我们需要用到的是opencv自带的级联分类器： 主要是opencv_traincascade.exe和opencv_createsamples.exe； 位置类似：opencv/build/x64/vc15/bin； 只需要设置好opencv的环境变量即可； 在控制台直接输出函数：1.准备样本：准备的格式为存放正负样本的两个文件夹，以及2个txt文本描述：这里负样本放在bg文件夹，文本
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2024-04-22 21:10:45
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本次笔记要整理的内容是：通过OpenCV的dnn模块来调用OpenCV自带的inception5h模型，并实现物体识别。该模型可识别的类别总共有1000类，包含动物、日常用品、交通工具等等，范围非常广泛。下面通过代码逐步整理。首先，我们需要加载模型，并设置计算后台和目标设备。//加载opencv自带的tenserflow模型实现图像分类
const string tf_net_model_pat
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2024-04-11 23:46:53
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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 =
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2024-03-03 10:11:20
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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
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2024-02-27 21:59:02
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提供一个人脸检测的训练工程，其里面包括原始的训练样本、制作好的训练样本、训练指令等，感觉其样本分类特别麻烦其下载地址为：opencv使用cascade分类器训练人脸检测的样本与相关文件1 、opencv里的分类器大概介绍： OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining and opencv_traincascade``。 ``opencv_tra
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2024-05-01 14:19:08
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OpenCV的数据类型OpenCV的数据类型基础类型Point类Scalar类Size类Rect类RotatedRectMatx固定矩阵类Vec固定向量类Complex复数类辅助对象cv::TermCriteria 条件终止类cv::Range类cv::Ptr模板和垃圾收集cv::Exception类和异常处理cv::DataType<>模板cv::InputArray和cv::Ou
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2024-05-30 10:29:37
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1.需要先下载opencv然后进行编译编译的文章我之前贴过了，需要的可以点这个链接 我的样本是车辆检测，一共准备了8000+的正样本和负样本 然后在到编译完后的opencv3.4.3文件中找到opencv_createsamples和opencv_traincascade应用程序 opencv_createsamples:用于准备训练数据的正样本和测试样本 opencv_traincascade分
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2024-03-23 09:28:12
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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
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2023-11-15 19:19:41
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K-Nearest Neighbors该算法存储所有的训练样本（已知标签），然后通过分析新给的样本（标签未知）与已知标签的训练样本的相似度，选出其中的K个最相似的训练样本进行投票得到新样本的标签，并计算加权和等。 该方法有时被称为是“learning by example”，因为他总是根据新样本的特征向量与已知标签的样本特征向量的相似度来判断新样本的类别。 CvKNearest class&
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2024-06-20 21:53:26
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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
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2024-03-25 17:39:24
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