电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级柯入语 前言： 网络在人们日常生活中的地位越来越重要，而网络信息中有很大一部分为图像信息，人们可以通过图像识别技术解决多种社会问题。 时间：2018.11.10 地点：电子科技大学 对象：未成年人以及部分大学生主体： 根据定义，图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再
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2024-08-09 17:16:04
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局部图像描述子（一）Harris 角点检测器1.1 Harris角点检测算法1.2 图像中寻找对应点（二）SIFT（尺度不变特征变换）2.1 尺度空间的构建2.2 定位兴趣点2.3 描述子2.4 检测兴趣点2.5 匹配描述子(三) 地理标记图像匹配 本章寻找图像间的对应点和对应区域，介绍用于图像匹配的两种局部描述子算法。图像的局部特征是许多计算机视觉算法的基础，使用特征点来代表图像的内容包括运动
二十多年来，自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题，并且由于其悠久的历史和直接的目标，它成为该领域如何发展的一个很好的例子。在这篇博文中，我将使用裸露检测问题来说明现代卷积神经网络（convnets）的训练与过去的研究有何不同。 （警告和免责声明：这篇文章包含了裸露的可视化效果，以用于科学目的。如果您未满18岁，或者被裸露冒犯，请勿继续阅读。）1996年 该领域的开创性著作是Fleck等人的
原创
2021-05-20 09:24:20
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=7563二十多年来，自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题，并且由于其悠久的历史和直接的目标，它成为该领域如何发展的一个很好的例子。在这篇博文中，我将使用裸露检测问题来说明现代卷积神经网络（convnets）的训练与过去的研究有何不同。（警告和免责声明：这篇文章包含了裸露的可视化效果，以用于科学目的。如果您未满18岁...
原创
2021-05-12 14:40:51
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# 智能识别人体的Python实现
## 引言
随着计算机视觉技术的发展，智能识别人体的能力已成为许多应用场景中的重要技术。在安全监控、健身检测、智能家居等领域，智能识别技术的应用愈加广泛。本文将介绍如何使用Python进行人体识别的基本流程和实现示例。
## 什么是智能识别人体？
智能识别人体是指通过计算机视觉和机器学习技术，对图像或视频进行处理，识别出其中的人体部分。这一技术的核心在于
1 前言? 深度学习YOLO图像视频足球和人体检测?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分1 课题背景得益于深度学习技术的飞速发展,基于深度学习的目标检测算法研究成为近几年研究的热门方向。 本项目基于Yolov5算法实现图像视频足球和人检测。2 实现效果3 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种包含卷积运算的深层前馈神经网络。传统的神经网络每个神经元权重
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2024-09-30 10:23:16
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
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2024-02-24 12:19:23
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图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//创建字节数组 大小由拍照传来的图片尺寸决定
byte[] data = new byte[mBitmap.getWidth() * mBitmap.getHeight() * 3 / 2];
try {
//将bitmap转换
### 实现JavaCV识别人体的流程
为了实现JavaCV识别人体，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 导入JavaCV库和相关依赖 |
| 步骤二 | 加载视频或摄像头数据 |
| 步骤三 | 创建人体检测器 |
| 步骤四 | 读取每一帧图像 |
| 步骤五 | 对图像进行人体检测 |
| 步骤六 | 在图像上绘制检测结
原创
2023-08-12 08:17:07
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# 使用 Python 实现图像人体识别
在这篇文章中，我们将响应一名刚入行开发者的需求，教会他如何使用 Python 实现图像人体识别。我们将通过以下几个步骤进行操作：
## 流程概述
使用 Python 进行图像人体识别的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|----
识图网站推荐 常规图片搜索引擎 1-5 为常用的图片搜索引擎，包括谷歌图片、百度图片等，都包含以图识图的功能。各种图片都可以识别，支持本地上传和网络图片链接的方式。1、Yandex.Images –强力推荐 地址：https://yandex.com/images Yandex 是俄罗斯用户最多的网站，英文支持较好。效果相当给力，其它搜索引擎找不到的话用它试试，没准有惊喜哦。推荐！2、谷歌识图 地
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2024-01-30 16:47:45
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AI 技术又叫人工智能技术 , 人工智能是一门融合了计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科。大华乐橙摄像机 TP7S 运用 AI 技术 , 让摄像机拥有像 " 人 " 一样的智力 , 可以替代人类实现识别、认知、分类等多种功能 , 帮助人类精准区分人和物 , 可对拍摄画面中静止或者行走的不同姿态的人进行全方位检测 , 根据用户需求在发生异常时进行移动报警提示或者人形报警提示。乐橙
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2023-10-26 09:32:53
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实现图像识别的流程
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为了帮助你理解如何实现图像识别，我将以一个简单的例子来解释整个流程。假设我们要用Python实现一个简单的图像识别模型来识别猫和狗的图片。
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备：收集一些带有标签的猫和狗的图片作为训练集和测试集；
2. 数据预处理：将图片转换为适合模型输入的格式；
3. 模型选择：选择合适的图像识别模型；
4. 模型训练：使用训练集对模型
原创
2023-12-20 08:16:11
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图像处理的层次：图像预处理 ——> 图像理解从原始图像到目标识别的过程中常常伴随着数据缩减。图像运算：（1）点运算（2）局部图像运算（3）全局图像运算像素数据格式：二元数据：只有黑（true）白（false），因此只要1bit灰度级：覆盖0～255的范围，需要1Byte彩色数据：需要R，G，B 3种成分 点 运 算变换运算：灰度图像 --> 二元图像 可以用 门限设置 或者
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2023-09-03 16:53:59
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文章目录【 1. 图片采集 】【 2. 图片读取 】【 3. 图片展示 】【 4. 图片保存 】【 5. 功能展示 】 OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库。 跨平台是指，它可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统上。 OpenCV提供了多种语言的编程接口，例如C、C++、Python。 它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，具有轻量高效的特点
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2023-11-06 23:14:37
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# 深度学习识别人体
深度学习是人工智能领域中的一项颠覆性技术，它通过模拟人脑神经元的工作机制，处理和识别复杂的数据。人体识别作为计算机视觉任务中的一项重要应用，借助深度学习技术，可以在各个领域得到广泛应用，如安全监控、智能家居、增强现实等。
## 1. 什么是人体识别？
人体识别主要是指通过计算机视觉和深度学习技术，对图像或视频中的人体进行检测和识别。它可以分为多个子任务，包括但不限于：
基于CNN的图像识别基于CNN的图像识别CNN相关基础理论卷积神经网络概述卷积神经网络三大核心概念TensorFlow 2.0 APItf.keras.Sequentialtf.keras.layers.Conv2Dtf.keras.layers.MaxPool2Dtf.keras.layers.Flatten与tf.keras.layer.Densetf.keras.layers.Dropou
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2023-10-08 08:09:07
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1. 超越 Hello World，一个计算机视觉示例bit.ly/tfw-lab2cv在前面的练习中，您看到了如何创建一个神经网络来找出您要解决的问题。这给出了学习行为的明确例子。当然，在那种情况下，这有点矫枉过正，因为直接编写函数 Y=3x+1 会更容易，而不是费心使用机器学习来学习一组固定的 X 和 Y 之间的关系值，并将其扩展到所有值。但是，如果编写这样的规则要困难得多——例如计算机视觉问
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2024-03-28 09:11:40
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