先来上一张算法结果图片： 1.准备未经过sharpen&gamma处理的图像，因为gamma将数据进行了非线性处理，sharpen对边缘进行了overshoot处理。最好是原始bayer数据（democode中我使用的是bayer数据转成了bmp格式图片）。提取包含斜边的区域ROI,转化为YVU,我们只用Y通道数据就够了。（备注：当然你
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2024-08-18 09:48:11
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图像处理之 模型匹配有关知识1.相关API：2.模板匹配的几种算法： 1.平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF， 2.标准平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF_NORMED （这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大.）3.相关匹配method=CV_TM_CCORR， 4.标准相关匹配method=CV_TM_CCORR_NORMED （这类方法采
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2024-04-11 22:13:41
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haartraining，名称可能不一样，比如2.4.9的可能叫cascade.exe等，请对号入座。首先找到exe文件，如下： F:\opencv\build\x64\vc12\bin\opencv_haartraining.exe 因为下面正样本描述文件需要的是特征向量描述文件，所以还需要另外一个程序来生成，也在同目录下： F:\opencv\build\x64\vc12\bin\opencv
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2024-10-09 12:35:53
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OpenCV训练分类器制作xml文档 (2011-08-25 15:50:06)转载▼标签：杂谈分类： 学习我的问题：有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad（）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸，还有很多物品需要识别，所以，能不能自己做个xml的检测文档，用它来检测自己需要的东西呢？例如，检测一个可乐瓶！
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2024-02-22 13:33:43
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一、基本步骤1.利用python爬虫爬取（也可以手动收集）图片集，分为pos（正相关，要识别的）和neg（负相关，里面没有pos，一般是背景之类的无关图）一般1：3即可，笔主这里准备500：1500.爬虫随便搜一个就行，忘了从哪个大佬那里copy的了（仅供参考侵删） 里面 地面 是搜索词，替换即可，倒数第三行改一下路径即可。import time
import requests
import ur
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2024-04-08 11:30:33
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前段时间，下班后闲来无事，参加了百度PaddleHub的AI人像抠图创意赛，凭借着大家的阅读量，获得了一个第三名，得了一个小度音响，真香啊！
对，说的是我
小奖品
PaddleHub创意赛第二期又出来了，这次要做什么呢?「人脸检测主题创意赛」，爱搞事的我肯定是少不了搞一波事情的，想想这能玩出什么花样来？下班路上刷知乎，看见有人用dlib + 猫脸检测器 + 泊松融合实现了抖
使用OpenCV，我们经常需要对xml文件进行操作。为此OpenCV为我们提供了FileStorage类来对XML/YAML文件进行操作。它使我们能够像操作普通文件一下来读写xml文件。XML文件的打开和关闭我们可以使用FileStorage的构造函数或者open()函数来对磁盘上的文件进行绑定。string filename = "test.xml";
FileStorage fs( file
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2024-04-10 16:57:09
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xml 是Extensible Markup Language可扩展标记语言的简写；本文主要介绍：xml文件结构；xml文件的读和写；xml文件中-vector数据结构；xml文件中-map数据结构；遍历xml文件节点；xml中自定义结构存储；1. xml文件结构①xml文件的第一行为xml文件说明，一般说明了xml的版本和编码信息；如：<? xmlversion="1.0" en
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2024-06-10 15:17:51
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第一篇博客，希望共同进步，若有错误，望不吝赐教一、xm
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2024-04-08 20:54:21
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该文主要介绍OpenCV中XML文件的读写。大部分代码来自于OpenCV官方文档。一、向XML文件中写入数据1.1 打开文件首先以写得方式打开一个xml文件。//以写得方式打开一个xml文件
string filename = "123.xml";
FileStorage fs(filename, FileStorage::WRITE);
//filename:为文件的路径
//注：如果文件不存在
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2024-04-09 09:38:40
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1 FileStorageOpenCV中可以使用FileStorage类对xml，yml等文本文件进行读写。1.1 重要函数1.1.1 构造函数FileStorage函数作用：构造函数，打开待操作的文件；cv::FileStorage::FileStorage(const cv::String& filename, int flags, const cv::String& enco
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2024-02-27 09:58:23
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文章目录一、创建项目&UI设计文件类型判断二、代码与演示一、创建项目&UI设计创建项目，UI设计如下文件类型判断简单的判断文
原创
2022-03-07 09:19:42
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有时候我们处理完图像后需要保存一下数据到文件上，以供下一步的处理。一个比较广泛的需求场景就是：我们对一幅图像进行特征提取之后，需要把特征点信息保存到文件上，以供后面的机器学习分类操作。那么如果遇到这样的场景，我们有什么好方法，搭建这类的小型数据库文件？我第一时间想到的是把这些数据全写到文件上，下次我们需要这些数据就把他们从文件里读出来就好了。
其实更好的办法是使用xml和yml，因为他们更具有可读
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2020-12-23 11:37:00
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原创
2021-07-29 14:16:25
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本文章由@浅墨_毛星云 出品 文章链接：作者：毛星云（浅墨） 微博：http://weibo.com/u/1723155442 邮箱： happylifemxy@163.com 知乎：http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 2.4.8、2.4.9、3.0 2014年4月28更
基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例 文章目录基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例前言一、模板匹配1.1 概念1.2 基于灰度值的模板匹配1.2.1 差值平方和SAD与SSD1.2.2 归一化互相关系数NCC1.3 基于边缘的模板匹配二、OpenCV matchTemplate示例2.1
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2024-02-20 21:53:35
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有时候我们处理完图像后需要保存一下数据到文件上，以供下一步的处理。一个比较广泛的需求场景就是：我们对一幅图像进行特征提取之后，需要把特征点信息保存到文件上，以供后面的机器学习分类操作。那么如果遇到这样的场景，我们有什么好方法，搭建这类的小型数据库文件？我第一时间想到的是把这些数据全写到文件上，下次我们需要这些数据就把他们从文件里读出来就好
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2024-03-29 09:17:08
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最近一段在用opencv自带的分类器训练函数训练分类器，遇到了一点问题： 分类器预设的stage=20太深，当训练到第6层时，已经收敛，而由于训练数据非常多，再往下训练非常耗时（已经卡住三天了），因此我就想，如何把目前生成的6层弱分类器连接起来，当做最终的分类器（精度已经达到要求）。然后就查询网络，得到了下面的解决方法：1.直接根据最终分类器.xml的格式要求，将stagei.xml拼接起来。这个
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2024-09-10 23:05:35
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ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够
本博文只为记录，方便自己需要时查看；如若对大家有帮助，那自然是最好的。进入正题一、 训练环境1. Windows下编译好的darknet（具体编译不细说了，网上很多），源码地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet2. opencv有最好，可以显示训练过程3. GPU（这个没什么好说的）二、数据集所需文件的目录结构如下：darknet
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