OpenCV3.3 深度学习模块-对象检测演示
一：概述
OpenCV3.3 DNN模块功能十分强大，可以基于已经训练好的模型数据，实现对图像的分类与图像中的对象检测在图像与实时视频中，上次发的一篇文章介绍了DNN模块实现图像分类，这篇文章介绍DNN模块实现对图像中对象检测与标记。当前比较流行基于卷积神经网络/深度学习的对象检测方法主要有以下三种：
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随着计量制度的统一，我国建立了适应经济发展的新计量种类，上世纪七十年代之后，中国计量在法制化的道路上，进入了标准化和国际化的现代时期。大多数计量站开始寻求利用计算机加数据包的形式代替人工手动计量。今天纳米软件以示波器为例，解析仪器自动计量系统的设计。示波器是非常常用的电子测量仪器，是全球市场最大的电子测量仪器，全球市场高达12亿美元。示波器每使用
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2024-06-14 10:23:28
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手部关键点检测是在手指上找到关节以及在给定图像中找到指尖的过程。它类似于在脸部（面部关键点检测）或身体（人体姿势估计）上找到关键点。但是手部检测不同的地方在于，我们将整个手部视为一个对象。美国卡耐基梅隆大学智能感知实验室(CMUPerceptualComputingLab)发布了手的关键点检测模型。详情见：我们将在本文介绍如何调用该模型。1背景!https://s4.51cto.com/image
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2022-04-16 00:05:47
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目录1 背景2 实现3. 结果和代码4 参考手部关键点检测是在手指上找到关节以及在给定图像。详情见：https:/...
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2022-12-17 19:27:13
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文章目录0 前言1 实现效果2 技术原理2.1 手部检测2.1.1 基于肤色空间的手势检测方法2.1.2 基于运动的手势检测方法2.1.3 基于边缘的手势检测方法2.1.4 基于模板的手势检测方法2.1.5 基于机器学习的手势检测方法3 手部识别3.1 SSD网络3.2 数据集3.3 最终改进的网络结构4 最后 0 前言 今天学长向大家介绍一个关于深度学习在图像识别领域应用的又一个课题，基于深
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2024-02-28 12:43:56
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项目基于Pytorch深度学习框架，实现手部关键点检测(手部姿势估计)模型，其中手部检测采用YOLOv5模型，手部关键点检测是基于开源
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2023-12-28 10:54:22
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OpenCV + MediaPipe 手势识别追踪这里我使用的是PYCharm，首先需要安装opencv-python 和mediapipe两个软件包，这里使用清华大学镜像安装比较快，不会出现超时错误，如下为命令行安装指令pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python
pip install -i http
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2024-03-28 13:12:10
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探索PyTorch-SuperPoint：一种强大的关键点检测与描述符生成框架 pytorch-superpoint项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-superpoint 在计算机视觉领域，关键点检测和描述符生成是基础但至关重要的任务，它们被广泛应用于图像匹配、3D重建、物体识别等多个场景。今天，我们将深入介绍一个基于PyTorch实现的
# 手部检测在Python人工智能中的应用
是一个用于创建射线的构造函数。它有两个参数：origin（起点）：射线的起始点坐标。directi
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2024-07-28 15:04:05
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Android手部检测和Android手部关键点检测的，Android手部姿态估计；Android手部关节点检测；手部关节点检测，手指检测，Android手指检测
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2023-12-28 10:55:44
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0 项目背景在项目PP-TinyPose：自定义手部关键点检测模型的训练和评估中，我们成功将手部关键点数据集转换为较为通用的COCO格式，并使用针对移动端设备优化的实时关键点检测模型PP-TinyPose完成了训练，为流畅地在移动端设备上实现关键点检测任务做好了准备。那么，如何最高效地实现上面的模型在移动端设备的部署？而且，相较于EasyEdge提供的开源手部关键点检测模型，PP-TinyPose
《DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION : A SURVEY》摘要：对基于深度学习的异常检测技术进行结构化和综合的呈现；评估各种检测技术在各类应用中的效率。具体而言：作者按照现有假设和方法对当前的技术归类，而每一组将呈现其基础检测技术及变体，同时呈现对应的假设，从而区分异常行为和非异常行为。对每一组技术呈现其优势和局限，同时讨论各种技术在实际应用中的计算复杂度。最
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2024-01-28 05:50:29
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# 使用Java和OpenCV检测光斑的实现步骤
在这篇文章中，我们将学习如何使用Java和OpenCV库来检测图像中的光斑。检测光斑涉及到图像处理的基础知识。在开始之前，我们需要明确整个操作流程。以下是主要步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ----- |
| 1 | 环境准备：安装Java和OpenCV |
| 2 | 创建一个Java项目 |
| 3 | 导入OpenC
Haar特征+Adaboost级联分类器 from imutils import *
image = imread('face.png')
show(image)
"""
1 image：输入图像
2 scaleFactor=1.1：这个是每次缩小图像的比例，默认是1.1
3 minNeighbors=3：匹配成功所需要的周围矩形框的数目，每一个特征匹配到的区域都是一个矩形框，只有多个矩
# Android手部检测和手势识别
在现代移动应用中，手势识别和手部检测技术越来越受到重视。这不仅提升了用户体验，也开创了许多新的交互方式。Android平台上有多个库和工具帮助开发者实现手部检测与手势识别。本文将深入探讨这些技术，并通过代码示例展示其实现过程。
## 一、手部检测基础
手部检测是计算机视觉中的一项技术，旨在识别和定位图像或视频流中的手部。Android平台上，使用Goog
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2024-09-27 05:57:05
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Kinect开发学习笔记之（七）骨骼数据的提取我的Kinect开发平台是：Win7x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。 要实现目标：通过微软的SDK提取骨
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2024-05-11 16:30:53
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手部关键点检测3：Pytorch实现手部关键点检测(手部姿势估计)含训练代码和数据集；Pytorch手部关节点检测，手指关节点检，手势检测，指尖检测
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2023-12-28 11:13:36
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这是项目《手部关键点检测(手部姿势估计)》系列文章之《手部关键点(手部姿势估计)数据集》。项目收集了三
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2023-12-28 14:14:18
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