（一）选题背景(I)选题背景蔬菜在我国人均消费量中占比最高，目前蔬菜大多采用人工识别的方式，而蔬菜种类多，目前人工识别的方式效率比较低，人工成本高。为了提高效率，降低人工成本，利用机器学习卷积神经网络来进行对蔬菜的识别。希望通过这次课程设计能对机器学习有更好的了解。蔬菜在我国人均消费中占比最高。目前，蔬菜的识别多为人工识别，但蔬菜种类繁多。目前人工识别效率较低，人工成本较高。为了提高效率，降低人工
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2024-03-04 11:06:17
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蔬菜图片的类型识别系统【基于MobileNetV3模型】 文章目录MobileNet V3 的创新1. SE模块的加入2. 修改尾部结构3. 修改通道数量4. 改变激活函数使用示例：1. 安装PaddleX2. 准备蔬菜分类数据集3. 定义训练/数据增强4. 定义dataset加载图像分类数据集5. 使用MobileNetV3_small模型开始训练6. 代码示例7. 加载训练保存的模型预测 识别
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2024-04-11 08:08:47
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文章目录前言一、cifar-10 数据集介绍二、环境配置三、实验代码1.简单网络的代码2.VGG加深网络的代码四、运行结果五、遇到的问题总结 前言本文的主要内容是基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类，文中包括 cifar-10 数据集介绍、环境配置、实验代码、运行结果以及遇到的问题这几个部分，本实验采用了基本网络和VGG加深网络模型，其中VGG加深网络模型的识别准确率是要优于基本
文章目录0 前言课题简介一、识别效果二、实现1.数据集2.实现原理和方法3.网络结构最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? opencv python 深度学习垃圾分类
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2024-02-12 15:05:06
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文章目录前言1. 低对比度图像脏污区域检测2. 实现方法介绍3. C++源码实现4.结果总结参考 前言今天看了一篇技术文档感觉挺有意思，是关于在低对比度图像中检测脏污区域（这里的脏污指的是比其他区域暗的部分，人眼都不一定能看出来）。1. 低对比度图像脏污区域检测先上图： 第一张图如果不是标注结果，我都没有发现脏污区域在哪里，第二张图还清晰一些，基本可以看出来图像靠近左边缘的位置有偏暗的区域，这就
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2024-05-23 15:28:55
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这里我用的是OpenCV+python+pycharm。整体脉络：环境配置–收集样本–转化文件–得到.xml文件–使用，在此记录一下。一、环境配置 在python左上角点进这个小扳手就可以安装opencv_python，这里推荐安装4以下版本，原因之后会说。这是目前我知道的最简单的办法，但我估计会有很多不便，不然也不会有这么多人不用这个法子。二、样本收集 安装好后，我们开始收集正样本和负样本，正样
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2024-06-03 15:29:47
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本文主要是对下面网址博客中内容的实例操作：在上述博客中，详细的讲述了OpenCV训练分类器的做法。虽然他的步骤很详细，但是不能被人很快的利用到实践中来。所以我归纳这些内容，能够让人很快的动手操作起来，这样对于一个新手来说一个多小时就可以很快的掌握做分类器的方法了。 一：分别准备好正负样本将正样本剪裁统一大小，放到一个的文件夹里面。将一些和待检测图像无关的照片放入一个文件夹里面。--负样本
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2024-05-29 07:38:07
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最近不是华为云推出这个“AI创想秀，邂逅“华为云ModelArts”征文大赛”活动吗？于是小编我也打算去参与参与。虽然关于机器学习小编不是懂很多，但是小编过去也算是接触过的，并且还获过奖，当时是识别验证码。1. 在AI平台ModelArts上传图片数据前面小编就不说了(关于注册华为云账号)，注册账号之后应该来到这个界面 点击那个红色按钮管理控制台，来到如下这个界面 因为小编创建过桶和文件夹，并且上
SVM的原理SVM也叫支持向量机，最大间隔分类器。在分类、回归方面普遍出现。 我们在这里考虑使用二维空间来表示一系列数据，每个数据都有它自身的（x，y），然后用一条直线将其进行分类。这应该就是最简单的线性可分。 一般来说，当两个类别距离这条直线越远，那么分类的置信度就越高。函数间隔与几何间隔上述我们提到二维空间中的样本数据，但是一般来说，我们的数据是处于高维空间的。那么这里我们就是用公式 wTx+
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2024-03-25 17:35:42
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OpenCV Python 级联分类器【目标】Haar 级联目标检测器工作方式；Haar 级联分类器检测人脸和人眼【理论】基于Haar特征的级联分类器的目标检测是Paul Viola和Michael Jones在2001年的论文中提出的一种有效的目标检测方法。这是一种基于机器学习的方法，从大量的正面和负面图像中训练级联函数。然后用它来检测其他图像中的物体。这里我们将使用人脸检测。最初，该算法需要大
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2024-04-04 18:37:27
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第一次尝试训练自己的分类器，中间经过了一些曲折，终于成功了。在此将过程分享给大家，希望对初学者有帮助。经过实际操作，发现最困难的部分确实是样本的准备，不仅数量要多，而且要包括各种场景，才能最终达到目标检测的目的，这里只是简单介绍一下训练过程。对于目标的准确检测还需要从各个方面进行优化。整个过程分为三步：1、创建样本；2、训练分类器；3、利用训练好的分类器进行目标检测为了方便进行创建，这里将open
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2023-09-15 22:30:24
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OpenCV Python 级联分类器训练【介绍】使用增强的弱分类器级联包括两个主要阶段: 训练和检测阶段。使用基于HAAR或LBP模型的检测,在object detection tutorial中进行了描述。本文档概述了训练您自己的增强弱分类器级联所需的功能。当前的手册将走过所有不同的阶段: 收集训练数据，准备训练数据和执行实际的模型训练。为了支持本教程，将使用几个官方OpenCV应用程序: o
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2024-05-26 22:23:15
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目录系列文章项目简介一、项目架构二、图像数据三、环境介绍1.环境要求2.环境安装实例四、重要代码介绍1.图像数据读取和预处理2.图像数据增强3.模型加载并训练3.1 模型加载3.2 模型训练3.3 训练各项指标4.结果预测4.1 测试集模型评价4.2 单张图片测试五、完整代码地址 项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的图像识别垃圾分类系统。博主也参考
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2024-04-15 15:46:41
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网上都是针对人脸识别的教程比较多，所以拥有五花百门的人脸识别分类器，因此也不必麻烦自己训练，而且识别度都挺高的。但是最近一直想在树莓派和OpenCV的环境下进行某种物体的识别，所以要训练特定的分类器，过程不难，相对繁杂，跟着走就OK，以下用苹果识别为例。 在Linux环境下进行Opencv分类器的训练（基于树莓派和OpenCV的物体识别）一、环境配置二、收集和处理样本1、收集正样本2、收集负样本3
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2024-03-07 17:10:05
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前言玩一玩用opencv做一些简单的物体识别1.思路讲解我们基于简单的opencv的阈值分割，通过这个阈值分割，我们能把我们需要识别的物体在二值图里面变成白色，其余的变成黑色。然后对我们分割出来的物体部分提取轮廓，算出覆盖轮廓的最小矩形，然后画出这个矩形框，并且表上我们物体的名字。2.样本展示 笔者就以这两张图片为例子，提取这两张图片里面的橙子。按照我们上面的思路，我们需要的是把橙子这个部分分割出
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2023-08-04 09:57:54
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# Python超市的蔬菜识别项目教学
在这个项目中，我们将实现一个蔬菜识别的系统，主要目的是帮助超市工作人员识别和分类蔬菜。整个流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|----------------|------------------------------------------|
| 1. 环境
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、目标检测算法对比研究二、垃圾数据集的制作实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去
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2024-05-24 10:38:25
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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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OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片分配
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2024-05-15 18:58:16
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OpenCV 使用的 Object detection 技术称为 Cascade Classifier for Object Detection ，是一种属于 boosted cascade of weak classifiers 的方法，也就是将数个弱分类器串联起来再得出最佳的分类结果。其实最早整合到 OpenCV 并支持的分类特征是哈尔特征(Haar-like features)，后来加入了
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2024-08-09 17:13:11
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