最近在尝试学习使用卷积神经网络对猫狗进行识别，准备猫、狗图片各500张图片，图片是大小不一的彩色图片。大致的实现思路：各准备猫、狗500张图片，并对其命名“cat.XXX.jpg”、“dog.XXX.jpg”，计划20%猫、20%狗作为验证，剩下做训练；图片大小归一化：使用OpenCV3把图片归一为64*64的彩色图片；读取图片内容（numpy数组，batchszie*64*64*3）、标签值（0
写这篇文章，并不是要挑战学术泰斗，更不是要在这里炫耀和说教知识。只是前不久有个朋友问我能不能搞人脸识别，我说回来试试。想不到这里头的东西还挺多，不是三两天就能做完的。就在这里把我的实现思路写出来，以表心迹。图像识别，一直是计算机领域研究的热门，随着大数据的兴起，更是让图像识别中的特殊分支人脸识别如鱼得水，使得运算和样本数据不再成为系统的掣肘。那么具体来说，一个现代人脸识别系统(例如face++)
在这篇文章中，我将向你展示如何编写一个检测猫脸的简单程序。在我的人脸检测帖子中，我演示了如何使用Python检测人脸。当我用图像测试代码时，我发现其中有些图像中有动物，但是我们创建的人脸检测模型并不能识别动物的面部，所以我想知道是否有一种方法可以在图像中检测动物的脸，于是我在互联网上做了一点研究，发现这是可能的，而且在Kaggle上找到了很多免费的数据集，里面有几百张图片。Kaggle是一个寻找免
原创
2021-01-06 14:18:53
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ROS结合OpenCV示例——人脸识别一、实验原理：二、实验步骤：<1> 安装opencv 以及串口功能包<2> 测试opencv串口是否安装成功 一、实验原理：Opencv库是一个基于BSD许可发行的跨平台开源计算机视觉库，基于opencv库，可以很方便的入手机器视觉方面的应用，ros已经集成了opencv库和相关接口功能包； 人脸识别的目的是在输入图像中确定人脸的位置
基于opencv实现人脸猫脸图像检测（python）目录基于opencv实现人脸猫脸图像检测（python）1、方法流程如下2 、导入相关库3、 导入级联分类器4、调整图像大小 5、彩色图像灰度化6、图像面部识别7、绘制脸部矩形区域完整Code： 致谢1、方法流程如下2 、导入相关库这里我们只用到了opencv，所以只需要导入相关的库即可。安装相关库方法pip install
之前写过一篇关于实现人脸识别的文章，里面用到的技术是通过调用百度 API 实现的，本次将借助于 dlib 程序包实现人脸区域检测、特征点提取等功能，dlib 封装了许多优秀的机器学习算法， 可实现人脸识别、检测、识别，视频目标追逐等功能，是由由 C++开发的一个开源程序库，目前也提供了 Python 接口，可供我们直接调用。1，dilb 安装dlib 程序包的安装方式也是用 pip 来
一篇文章带你了解Python实现猫脸识别本文将向您展示如何编写一个简单的猫脸检测程序。
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2021-07-15 13:34:48
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python+opencv实现人脸识别 安装OpenCV1.读取文件&灰度转换#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图片
img = cv.imread('face1.jpg')
#灰度转换
gray_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#显示灰度图片
cv.imshow('gray',gray_img)
#保存灰度图片
cv
【导读】 十年前，研究人员认为让计算机来区分猫和狗几乎是不可能的。如今，计算机视觉识别的准确率已超过99%。Joseph Redmon通过一个叫YOLO的开源目标检测方法，可以迅速识别图像和视频中的目标。10年前，计算机视觉研究者认为，要让一台电脑去分辨出一只猫和狗的不同之处，这几乎是不可能的，即便是在当时人工智能已经取得了重大突破的情况下。从猫狗不分到实时识别准确率超99%，计算机图像是如何做到
挑战猫脸，就差你了！今天这个比赛，得从一个做程序猿的铲屎官开始说起......话说，有一天「铲屎猿」早起之后，发现猫主子竟然没了身影；他找啊找啊，找了好久，可仍然到处都没找到猫主子。这时，客厅突然传来了一声猫叫，铲屎猿循声而至，只见沙发上躺着一个难以辨识的，「东西」？这东西似猫又非猫，似狗又非狗，铲屎猿眉头一皱，发现事情并不简单！难道这就是喵星人统治世界的第一步：隐藏身份，安...
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2019-12-26 21:57:58
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本文源地址：http://docs.opencv.org/2.4/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html#local-binary-patterns-histograms简介OpenCV（Open Source Computer Version）是由Inter在1991年发起的一个广受欢迎的计算机视觉库。这个跨平台的代码库专注于实时图片处
文章目录前言：Step1:准备数据Step2.网络配置Step3.模型训练 and Step4.模型评估Step5.模型预测 前言：虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术，让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。基于图片识别的思想，我们想做基于卷积神经网络来做一次猫狗识别
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2023-08-23 12:28:10
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Tensorflow学习（使用jupyter notebook）Keras框架下的猫狗识别（一）Keras框架下的猫狗识别（二） Tensorflow学习（使用jupyter notebook）Tensorflow学习（使用jupyter notebook）前言一、VGG16-bottleneck是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.模型补充总结 前言 紧接上文 上文构建出最为
内有500张猫和500张狗的图片（大小不一），我将它们全部放到一个文件夹里，前500张为猫，后500张为狗。代码：import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
import random
import os
def get_batch(batch_size=32,image_size=64,class_size=2):
x=[
此文章主要是学习的记录。使用opencv的版本是 3.4.6。实现了图片的人脸检测及人的眼睛、鼻子和嘴巴的检测。里面使用的窗口显示相关的代码都是opencv的函数。 人脸检测 openCV的人脸识别主要通过Haar特征分类器实现
本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。OpenCV版本：2.4.10；VS开发版本：VS2012。一、OpenCV人脸检测要实现人脸识别功能，首先要进行人脸检测，判断出图片中人脸的位置，才能进行下一步的操作。1、OpenCV人脸检测的方法在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。在O
大致思路：训练人脸识别模型--->检测人脸--->识别人脸 环境：win10/vs2017/opencv3.4.0(需要把opencv_contrib-3.4.0编译进去) /c++PS：旧版opencv包含contrib模块，后来就从opencv3里分离出去了，需要自己编译 在OpenCV 3.
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2023-07-26 22:01:33
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需配置好OpenCV和OCR环境下运行1、OpenCV简介OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在
目录 基与卷积神经网络模型的猫狗图像识别 1 一、 摘要 2 二、 动机 2 三、 理论和算法理解 2 I.卷积神经网络 2定义 3结构 3应用 5 II.算法实现 5 Part 1 - Data Preprocessing 5 Preprocessing the Test set 6 Part 2 - Building the CNN 6 Initialising the CNN 6 Step
目录前言 一、图像处理?二值化处理?膨胀、腐蚀?开运算、闭运算二、案例实现Step1：灰度处理Step2：对视频进行帧差处理Step3：二值化处理Step4：腐蚀处理Step5：膨胀处理 Step6：标记、框选目标?完整代码三、总结 前言 本文主要以车辆识别为目标，利用 C++语言 结合 Qt + OpenCV 进行图像处理相关步骤的讲解一、图像处理?二值化
