特征描述提取图像区域上有用信息而忽略无用信息，不同目标下有用信息与无用信息定义不同。这里提取的有用信息用于分类器输入并期望产生正确的分类。 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 对图像块生成描述信息 vector，然后将每个图像块指定一个分类(-1, 1)，通过大量
原创
2022-01-20 17:39:35
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1.图像的透视变换 对于视角变换,我们需要一个 3x3 变换矩阵。在变换前后直线还是直线。要构建这个变换矩阵,你需要在输入图像上找 4 个点,以及他们在输出图像上对应的位置。这四个点中的任意三个都不能共线。这个变换矩阵可以有函数 cv2.getPerspectiveTransform() 构建。然后把这个
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2024-05-09 11:55:49
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各个中英文网站目前都没有这
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2022-12-27 18:28:47
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最近在做数字识别，需要用一些特征检测的方法，所以研究了一下hog特征以及opencv3中的实现。 首先我们进入HOGDescriptor所在的头文件“objdetect.hpp”，擦布所在360行左右位置，看看它的构造函数需要哪些参数。
CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),
原创
2021-07-29 14:16:41
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牙叔教程 简单易学使用场景orb适用于简单的图片查找, 比如一些纯色和形状比较单一的图片, 即使缩放旋转都可以找到;如果是游戏这种, 色彩丰富的图片, 并且有山水天, 等等复杂地形的图片, 就不能用了简单的图片, 效果尚可复杂的图片, 特征点都找到四面八方去了这个是找中间顶部的女生头像这个是找右侧的点赞按钮这个是找点赞按钮autojs版本8.8.10-0代码讲解1. 初始化opencv, 不加这个
# 实现HOGDescriptor行人识别Python教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集) --> B(初始化HOGDescriptor)
B --> C(训练SVM分类器)
C --> D(使用分类器进行行人检测)
```
## 2. 步骤及代码示例
### 步骤 1：准备数据集
确保你有一个包含正例（行人
原创
2024-03-24 04:18:37
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def createTrainingInstances(self, images): start = time.time() hog = cv2.HOGDescriptor() insta
原创
2022-07-21 09:30:25
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最近是刚刚训练yolov7模型，但是只会一股脑的训练是不行的，要懂得训练多少epoch，以及通过哪些指标来查看训练的效果如何，现在这几天的经验总结一下。本实验以person为例子，分别训练100epoch、60epoch、50epoch训练经验：由于并不知道到底训练多少epoch效果比较好，所以现在先设置成100。（这几天查询资料得出来的结论一般50多就差不多了）1、关于yolov7训练结果的文件
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2024-05-08 16:50:36
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在Excel中录入好数据以后进行打印，却发现打印超出了范围，这个问题其实很容易解决，只需要几个步骤就可以了，接下来是学习啦小编为大家带来的excel表格超出打印范围的解决方法，希望看完本教程的朋友都能学会并运用起来。excel表格超出打印范围的处理方法超出打印范围解决步骤1：首先打开一个需要调整的文件，小编这里先打开一个excel文档。该文件是没调整过的，需要调整打印。超出打印范围解决步骤2：打开
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2024-02-19 14:06:23
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深度学习计算机视觉从入门到精通——人体属性检测与深度实战说明：本文来自数据堂人工智能实验室（AI Lab ）深度学习计算机视觉从入门到精通第六讲人体属性检测与深度实战。 主讲人：丁勇一、人体属性检测介绍1.1人体属性检测概述 总体来讲人体属性检测在机器视觉方面可以概括为：给定人体框，通过分析人体属性特征与图像低层特征的映射关系，检验或识别出人体框中的视觉语义特征。1.2人体属性检测处理流程1.3人
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2024-08-29 00:12:48
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文章目录1. 优化方法研究的主要问题2 . 优化问题的最优性条件无约束优化问题的最优性条件一阶必要条件 -- 最优解的一阶梯度为0二阶充分条件 -- 一阶梯度为零，海森阵正定，则为最优值二阶必要条件 -- 最优解的一阶梯度为0，海森阵半正定有约束优化问题的最优性条件一阶必要条件--KKT条件---满足规范性约束的优化问题，最优解一定是KKT点二阶充分条件，达到KKT点，拉格朗日函数的海森阵正定。
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2024-03-27 05:54:38
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来自霍尼韦尔的资深数据科学家Aditya Vora分享了一种快速精准的人头检测（head detector）算法并开源了代码。先来看下检测视频截图：人头检测在安防监控中是比较常用的功能，而公交车、商场或者大型场馆的拥挤人群计数的精准性也非常重要。传统的算法原理 作者称拥挤人群计数目前主要有两种实现路径： 1.运用回归的算法思绪，直接依据图像回归出拥堵人群密度热图，它的缺陷是只能得到场景整体的一个拥
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2024-06-17 13:27:15
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##1、起源 OpenCV作为强大的计算机视觉开源库，很大程度上参考了MatLab的实现细节和风格，比如说，在OpenCV2.x 版本以后，越来越多的函数实现了MatLab具有的功能，甚至干脆连函数名都一模一样（如 imread, imshow,imwriter等）。这一做法，不仅拉近了产品开发与学术研究的距离，并极大程度的提高了开发人员的研发效率，不得不说，Intel公司真的是一个伟大的公司。在
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2024-02-28 13:26:24
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OpenCV java API的文档说明在OpenCV-2.4.10-android-sdk/sdk/java/javadoc/index.html的文件夹下。想用java API的方式进行OpenCV4android 应用开发还是挺简单，首先就这些API先熟悉一下，然后对自己要开发的应用设计好流程，需要用到什么的数据结构进行存储，用到什么算法。然后对算法进行了解，输入参数是什么，输出参数是什么。
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2023-06-06 13:30:29
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double threshold( const Mat& src, Mat& dst, double thresh,double maxVal, int thresholdType ); 参数： src：原图像。 dst：结果图像。 thresh：当前阈值。 maxVal：最大阈值，一般为255. thresholdType:阈值类型，主要有下面几种：enum {
THRES
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2024-06-05 08:42:46
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opencv 色彩空间灰度色彩空间RGB色彩空间(opencv中习惯用BGR)HSV/HSL色彩空间CIE-Lab色彩空间opencv中的存储色彩空间转换BGR空间到灰度空间灰度空间到BGR空间BGR空间与HSV空间相互转换 注：本文使用opencv3.4.2 灰度色彩空间单通道，取值范围[0,255]RGB色彩空间(opencv中习惯用BGR)计算机色彩显示器和彩色电视机显示色彩的原理一样，都
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2024-06-04 11:46:27
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图像其它一些基本的操作
保存图像
cv.imwrite('保存图像时的图像名',需保存图像的定义变量名)
图像形式
图像大小
img.size
单位为像素点
图像数据类型
查看
img.dtype
修改
img = img.astype(numpy.修改类型)
数据读取——视频
·cv2.Vide
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2024-04-07 00:05:10
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Visual Studio2019配置OpenCV1.OpenCV下载2.Visual Studio2019下载3.配置环境变量4.在VS工程中半永久配置OpenCV5.测试代码 1.OpenCV下载首先通过下面的链接下载所需要的OpenCV版本。OpenCV下载链接 本次配置下载了opencv-4.0.1-vc14_vc15.exe。 双击解压opencv，解压相当于安装。 自己选择安装的路径
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2024-04-16 15:49:46
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用ffmpeg解码，并且将解码后的视频传入opencv。通过查找相关资料进行快速学习实现了这个需求。现进行简单的记录和分享。ffmpeg 解码函数：len = avcodec_decode_video2(pInputCodecContext, dst, &nComplete, &InPack); dst 为 AVFrame *dst，
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2024-03-13 13:31:58
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精通人脸识别09：Opencv基本数据结构一、简介Opencv的数据结构：Point、Size、Rect、Scalar、Ar 大多数据结构都在cxtypes.h这个头文件里定义1、Point系列，点的表示： Point：表示图像中的点 (x,y)都是整型变量，即图像中点的 坐标，图像的原点一般在图像的左上角 Point2D32
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2024-05-15 10:19:50
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