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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CNN物体分类识别（基于MATLAB）1.数据集选择STL-101.1数据集简介1.2数据集处理2.CNN网络设计2.1对VggNet进行修改2.2对ResNet进行修改3.进行训练3.1用修改后的VggNet进行训练3.2用修改后的ResNet进行训练4.Github代码及补充说明 1.数据集选择STL-101.1数据集简介选择STL-10数据集，STL-10数据集基于CIFAR-10数据集进
GPU最初用在PC和移动端上运行绘图运算工作的微处理器，与CPU集成以集成显卡（核显）的形态发挥功能。NVIDIA于2007年率先推出独立GPU（独显），使其作为“协处理器”在PC和服务器端负责加速计算，承接CPU计算密集部分的工作负载，同时由CPU继续运行其余程序代码。作为独显的GPU由GPU核心芯片、显存和接口电路构成。独GPU与CPU之间通过PCIe总线连接，因而PCIe总线标准直接影响到通
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2024-03-26 15:16:03
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在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型。二值图像灰度图像索引图像真彩色RGB图像1. 二值图像一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。2. 灰度图像灰度图像矩阵元素的取值范围通
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<title>美食乐园</title>
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2024-03-18 10:30:05
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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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# Python 实现芒果种类分类
## 文章概述
在本篇文章中，我们将学习如何使用 Python 实现芒果种类分类。我们将介绍整个项目的流程，包括数据收集、数据预处理、模型训练、模型评估和模型预测等步骤。希望通过这篇文章，让初学者能够清楚地理解机器学习的基本过程以及如何将其应用于芒果种类分类的实际问题。
## 流程概述
以下是实现芒果种类分类的主要步骤：
| 步骤 | 描
宠物分享网站的主要使用者分为管理员和用户,实现功能包括管理员：首页、个人中心、用户管理、宠物知识管理、用户分享管理、系统管理,用户：首页、个人中心、用户上传管理、我的收藏管理,前台首页：首页、宠物知识、用户分享、个人中心、后台管理等功能。由于本网站的功能模块设计比较全面,所以使得整个宠物分享网站信息管理的过程得以实现。 本论文主要论述了如何使用Python技术开发一个宠物分享网站,本系统将严格按照
该篇围绕Core Functionality模块进行展开该模块的主要作用是成为构建opencv更多高级功能的基础核心层。Mat基础图像存储数据结构将Mat对象赋值给其他Mat变量将会共享一个地址；当使用赋值运算符和复制构造函数时仅复制标头，清除最后一个赋值的对象图像矩阵，将会清空所有存储该矩阵数据的Mat对象；使用clone()和copyTo()将会创建不共用的图像数据指针。Mat A, C;
M
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2024-06-07 15:06:39
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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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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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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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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
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2024-04-24 13:27:58
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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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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
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2023-11-18 10:18:07
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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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Map常见类型，HashMap、LinkedHashMap 、ConcurrentHashMap、Hashtable使用场景和区别java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map;它有四个实现类,分别是HashMap Hashtable LinkedHashMap 和TreeMap.Map主要用于存储健值对，根据键得到值，因此不允许键重复(重复了就覆盖了),但允许值重复。一般情况
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2023-08-05 22:55:30
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MySQL的sql语言分类DML、DQL、DDL、DCL、SQL语言一共分为4大类：数据定义语言DDL，数据操纵语言DML，数据查询语言DQL，数据控制语言DCL1.数据定义语言DDL(Data Definition Language) 对象： 数据库和表 关键词： create alter drop truncate(删除当前表再新建一个一模一样的表结构) 创建数据库：create dat
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2024-07-23 19:51:36
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一、图分为以下类型类型 1、从图的形态上分为四类联通图和非联通图：如果图中任意两个顶点之间都有边连接，则称为联通图，反之则成为非联通图 有向图和非有向图：如果边由一个顶点出发，指向另外一个顶点，则称为有向图 未加权图和加权图：未加权图的边和顶点无权重，而加权图的权重可以是体积、金额、次数等循环图和非循环图：循环图是一些特殊的路
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2024-04-25 13:08:13
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