最近开始做行人检测，因此开始接触faster-rcnn，这里贴上配置教程(亲测可行)，不过是基于cpu的，蓝瘦。。。参考博客：http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra(opencv配置)(faster-rcnn配置)环境：ubuntu16.04一、首先要配置好opencv这里我是在opencv官网上下载了opencv-3.0.0-rc1(版本最好3.0.0以上
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2024-08-22 11:44:05
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一，前言本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。先说本博文的最终要达到的效果：通过一系列操作，在摄像头的视频流中识别特定人的人脸，并且予以标记。本人通过网上资料的查询发现这类人脸识别，大多参考了一位日本程序员小哥的文章。链接：https://github.
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2024-05-20 06:45:42
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一、opencv的示例模型文件opencv4.0.0中暂未提供cpp代码，使用python代码改编，参考https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/mask_rcnn.py，我们使用的模型为 mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pb，选择InceptionV2是因为其速度更快，其他更好效
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2024-02-29 16:31:27
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本文主要介绍OpenCV的DNN模块的使用。OpenCV的DNN模块自从contrib仓库开始，就是只支持推理，不支持训练。但是仅仅只是推理方面，也够强大了。现在OpenCV已经支持TensorFlow、Pytorch/Torch、Caffe、DarkNet等模型的读取。本文们就以风格迁移为例，来看一下OpenCV DNN模块的用法。相比于复杂而耗时的模型训练过程，模型推理就显得简单多了。简单来
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2024-02-13 21:56:51
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一、项目简介OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源工具包。无论科学研究，还是商业应用，OpenCV都是进行图像识别的不二之选。熟练掌握OpenCV的图片识别能力，在图片识别领域里飞起来不是梦！本文利用kaggle数据库上的水果图片数据集(fruit-images-for-object-detection)展示如何训练机器学习模型识别水果图片的类别。数据地址（kaggle数据库地址
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2024-01-29 02:50:07
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OpenCV是学习计算机视觉的重要工具之一，然而多年以来，在深度学习的deBuff下，OpenCV给人一种与时代脱节，只有传统的视觉解决方案的一种错觉。实际上，OpenCV每次更新都会结合学术领域前沿的成熟算法。在OpenCV 4更新之后，更是将深度学习作为主要的更新内容。但是OpenCV还是给人一种传统的感觉。实际上，这是我们并没有真正了解OpenCV。在OpenCV中有一个名为opencv_c
很粗糙的跳读了一下learning opencv这本书，网上说是入门的，可看到后面根本没法看下去了，都是公式，就写一下一些笔记吧：（1）当你看到CvArr*时，你可以用IplImage*参数传入 （2）CvCapture结构包含从摄像机或视频文件中读取帧所需的信息，根据视频来源，使用下面两个函数之一来初始化CvCapture结构CvCapture * cvCreateFileCapture(con
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2024-03-17 00:30:10
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CNN实现手写数字识别导入模块和数据集import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
(x_train,y_train),(x
目录序判断情绪效果CNN分类训练原理正文一、利用机器学习模型训练和检测笑脸二、 扩展 序判断情绪效果CNN分类训练原理 训练测试多角度-多层次训练
人脸数据集
提取特征点
提取特征点
CNN分类
预测
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2024-03-14 09:24:57
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时隔半年，终于想着要把这个人脸识别的系列给补充完了，在家实在是太无聊了啊！！！因为这个系列也是拿来做毕设的，所以想着比较有回忆，就坚持把他写完了。上一篇文章，我是用opencv+简单的cnn网络实现了人脸识别，cnn网络是用来分类的，因为只有三层，觉得太简单了，刚好那段时间在学习残差网络相关的内容，就想着把残差网络给应用到分类网络里。针对残差网络，一般而言常用的就是三种：ResNet
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2023-08-09 13:17:09
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一、图像滤波 即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。二、图像滤波分类 大体上图像滤波可以分为线性滤波和非线性滤波，线性滤波包括方框滤波、均值滤波、高斯滤波，非线性滤波包括中值滤波
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2023-11-12 11:28:44
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基本概念SURF(SpeededUp Robust Features)—加速稳健特征算法, 在2006 年由Bay.H和Van Gool.L共同提出, SURF是尺度不变特征变换SIFT的加速版。一般来说, 标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍, 并且在多幅图像下具有更好的稳定性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念, 这大大加快了程序运行时间,可以应用于物体识别以及三维
在本教程中，我们将讨论深度学习应用于人脸的一个有趣应用。我们将估计年龄并从单个图像中找出人的性别。我们将简要讨论本文的主要思想，并提供有关如何在 OpenCV 中使用该模型的分步说明。我们将使用 OpenCV 学习性别和年龄分类。1. 使用 CNN 进行性别和年龄分类作者使用了一个非常简单的卷积神经网络架构，类似于CaffeNet和AlexNet。该网络使用3个卷积层，2个完全连接层和一个最终输出
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2024-09-03 21:52:47
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OpenCV和DNN结合实现人脸检测本人在工作之余，做了一个小功能，在动手之前阅读了不少文档，从而实现人脸检测功能，做这个目的有二，一方面是出于爱好，另一方面是提高自身编码能力。1.下面是程序的流程图 实现步骤： A) 首先需要先加载DNN模型文件，用深度学习DNN模型检测出人脸区域并进行裁剪，见下图，然后用opencv裁剪出人脸部分； B) 然后把人脸图像转换位灰度图，通过HSV模型计算出二值图
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2023-08-17 09:08:47
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OpenCV 入门系列：OpenCV 入门（一）—— OpenCV 基础OpenCV 入门（二）—— 车牌定位OpenCV 入门（三）—— 车牌筛选OpenCV 入门（四）—— 车牌号识别OpenCV 入门（五）—— 人脸识别模型训练与 Windows 下的人脸识别OpenCV 入门（六）—— Android 下的人脸识别OpenCV 入门（七）—— 身份证识别本篇我们来介绍在 Android 下
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2024-06-17 23:11:29
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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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人脸检测及识别python实现系列（4）——卷积神经网络（CNN）入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据，接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型。前面说过，原博文给出的训练程序使用的是keras库，对我的机器来说就是tensorflow版的keras。训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络（CNN），程序利用这个网络训练我的人
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2023-06-27 10:23:07
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文章目录第三章：神经网络3.1 数学模型3.2 激活函数3.3 代码实现3.4 学习容量和正则化3.5 生物神经科学基础 第三章：神经网络神经网络是对线性模型的升级，使之能对线性不可分的训练集达到好的分类效果，同时也是理解卷积神经网络的基础，其核心是引入非线性激活函数和多层结构。3.1 数学模型线性模型只能对线性可分的训练集达到较好的分类效果，那么怎么对其升级，使之能对线性不可分的训练集也达到好
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2023-10-08 08:51:50
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计算机视觉领域自20世纪60年代末就已经存在。图像分类和目标检测是计算机视觉领域的一些最古老的问题，研究人员已经努力解决了几十年。使用神经网络和深度学习，我们已经达到了一个阶段，计算机可以开始真正地理解和识别一个物体，并具有很高的准确性，甚至在许多情况下超过了人类。要学习神经网络和计算机视觉的深度学习，OpenCV的DNN模块是一个很好的起点。由于其高度优化的CPU性能，初学者也可以很容易地开始
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2024-05-25 21:13:06
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《月令七十二候集解》：“二月中，分者半也，此当九十日之半，故谓之分。秋同义。”《春秋繁露·阴阳出入上下篇》说：“春分者，阴阳相半也，故昼夜均而寒暑平。”今天我们不说计算机视觉基础知识，接下来说说AAAI2019一篇比较新颖的Paper，其是中科院自动化所和京东AI研究院联合的结果，在Wider Face数据集中达到了较高的水准，比arxiv2019_VIM-FD的更好一些。今天要说的就是“Impr
