步骤一：准备图片正样本集：正样本集为包含“识别物体”的灰度图，一般大于等于2000张，尺寸不能太大，尺寸太大会导致训练时间过长。负样本集：负样本集为不含“识别物体”的任何图片，一般大于等于5000张，尺寸比正样本集稍大。一般为正样品集的3倍。 效果：需要识别的物体称为正样本集，不含该物体称为负样本集正样本集：20张 负样本集：60张步骤二：图片预处理统一大小 统一改为灰度图处理后正样本集：处理后负
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2024-05-09 10:21:16
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目录前言一、开发前准备二、需要的库三、程序主体3.0 mian()3.1设置被调用的摄像头类型3.2调用相机3.3图像处理（轮廓端点查找）3.4边框绘制（数据计算）3.5比率计算3.6参照物选取（拍照）3.7实时测量四、成果展示 前言注意：不讲实现原理，也没有做UI，精度就玩玩的级别，记得打（尽量柔和的）光。博主是一名机械设计制造及其自动化专业的学生，以前在车间上课时总需要挑选特定尺寸的毛坯作为
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2023-08-08 19:30:22
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深度学习二(Pytorch物体检测实战) 文章目录深度学习二(Pytorch物体检测实战)1、PyTorch基础1.1、基本数据结构：Tensor1.1.1、Tensor数据类型1.1.2、 Tensor的创建于维度查看1.1.3、Tensor的组合与分块1.1.4、Tensor的索引与变形1.1.5、Tensor的排序与取极值1.1.6、Tensor的自动广播机制与向量化1.1.7、Tensor
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2023-10-28 23:09:09
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本次分享主要针对一些对深度学习和物体检测感兴趣的同学。内容主要包括： 第一，什么是物体检测，如何去评价一个物体里系统的好坏。 第二，物体检测整个的框架是怎么样的？它一般包含了图像的分类和物体检测的定位。 第三，介绍物体检测的历史发展，从传统的人工设计的一些图像特征加上分类器到现在的深度学习。 ▼ What’s Computer Vision 介绍物体检测之前，我们首先要知道什么是计算机视觉。计算
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2023-08-24 17:19:14
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对于很多生命科学领域的研究者来说，研究生物的行为是很多人研究工作中必不可少的部分。在进行生物行为研究工作的时候，生物的运动又是重中之重。这里我以小鼠的一段运动视频为例，教大家用Matlab来分析视频中物体的运动轨迹。这里使用某一篇文章所使用的视频，我们今天只分析视频中11秒到14秒片段里一只老鼠的运动轨迹，也就是下面这个画面。本视频出自 GioiaDe Franceschi 在2016年发表于《C
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2024-05-14 14:40:34
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大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。Faster-RCNN模型Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生
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2023-11-20 07:30:56
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一、项目介绍该示例首先有两部分数据，第一部分准备小黄人数据集，第二部分准备自然图像数据集。将小黄人图片粘贴到自然图像上面，然后检测图片中的小黄人，下面是粘贴好的图片。实验中可以用一个较小的数据集进行训练，准备5000张自然图片，小黄人可以下载10 - 20 多张不同的，将其随机粘贴到5000张自然图像上即可。二、数据预处理import numpy as np
from PIL import Ima
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2023-11-25 19:27:08
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# Python 物体识别检测入门指南
物体识别检测是计算机视觉领域中的一个广泛应用，包括监控、自动驾驶、工业检测等。本文将带领刚入行的小白了解如何使用 Python 实现物体识别检测。我们将总结整个流程，并提供详细的代码和解释。
## 整体流程
首先，了解实现物体识别检测的整体流程是非常重要的。以下是该流程的步骤：
| 步骤 | 描述
## Python物体偏移检测：深入理解和实际应用
随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，物体检测和追踪已成为智能监控、无人驾驶等领域的重要应用。物体偏移检测则是指在视频或图像序列中，监测同一物体在时域上的位置变化。本文将介绍物体偏移检测的基础知识，并通过Python实现一个简单的偏移检测示例。
### 物体偏移检测的基本概念
物体偏移检测涉及多个步骤，包括：
1. **视频帧的读取**
原创
2024-08-19 03:33:52
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# Python检测物体角度的科普文章
在计算机视觉领域，物体角度的检测是一个重要的研究方向。它不仅应用于机器人导航，还广泛用于增强现实、图像处理等多个领域。本文将探讨如何利用Python实现物体角度检测，并提供相关的代码示例。
## 物体角度检测的基本原理
物体角度检测通常涉及以下几个步骤：
1. **图像采集**：通过相机获取图像。
2. **图像处理**：使用计算机视觉技术处理图像，
# 用OpenCV进行物体检测的实用指南
在现代计算机视觉中，物体检测是一项重要的任务，它能够帮助我们识别和定位图像或视频中的特定对象。在众多工具和库中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常流行且强大的开源库，用于计算机视觉和图像处理。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行基本的物体检测，并提供一个示例代码，让你能快速上手。
这是我们小学升初中的一道考试题，题目要求如下：题目给了我们一个视频，要求我们通过计算机视觉基元检测的方式，判断上面视频中画圈的这根机械臂是否在晃动。因为是小升初题目，所以我尽可能用简单的方式来解决这个问题。我的思路是，将视频按帧提取出来，对每一帧图片，我们可以将目标机械臂的大体范围划分出来，然后可以使用一个直线检测函数HoughLines确定机械臂边缘位置，从而可以计算得到每一时刻机械臂的斜率，将
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2023-08-08 07:55:44
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索引RCNNFast RCNNFaster RCNNR-FCNYOLOSSDNMSxywh VS xyxy RCNNRich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation（https://arxiv.org/abs/1311.2524）早期，使用窗口扫描进行物体识别，计算量大。
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2024-07-12 15:59:36
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要实现图片内多个物体尺寸测量，你可以使用计算机视觉库，如 OpenCV 来实现。首先，你需要读取图片，然后对图像进行预处理，以便更容易地检测到图像中的物体。例如，你可以使用边缘检测算法来提取边缘，或者使用图像分割算法来分割图像中的物体。然后，你可以使用模板匹配或者特征点匹配来查找图像中的特征点，并使用这些特征点来计算图像中的物体的尺寸。最后，你可以使用 OpenCV 的绘图功能来在图像上绘制测量结
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2023-08-20 09:58:46
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每当我们听说“物体检测”时，就会想到机器学习和各种不同的框架。但实际上，我们可以在不使用机器学习或任何其他框架的情况下进行物体检测。在本文中，我将向你展示如何仅使用Python进行操作。首先，我们定义一个模板图像(或者叫模板物体)，然后程序将在源图像中查找与我们选择的模板匹配的所有其他物体。举例来说明一下。下面有两张图片，上面是飞机的源图像，下面是模板照片，其中的物体为飞机。下面我们来编写pyth
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2023-09-11 16:01:00
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已经很久很久没有这样在心里有那种抑制不住的感伤，也很久没单独写过这样有些伤感的话了，从上上个星期上海疫情学校封闭，独自在上海自己租的房子里呆了已经有一个多星期了，再加上今天下午的飞机失事，一下子就会想起从慢慢懂事到现在这些年里发生了特别多的事，晚上学习到现在突然有点心理不知道是什么滋味而发愁、感叹和思绪
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2024-04-15 06:40:49
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最近在老家找工作，无奈老家工作真心太少，也没什么面试机会，不过之前面试一家公司，提了一个有意思的需求，检测河面没有有什么船只之类的物体，我当时第一反应是用opencv做识别，不过回家想想，河面相对的东西比较少，画面比较单一，只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛，如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了，毕竟街道上行人，车辆，动物，很多干扰物，于是就花了一个小时写了一个小的demo，只需在程序同级目
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2023-08-08 02:15:54
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1.概述该文章介绍OpenCV-Python中关于视频分析的两个主要内容，分别为：?背景差分法移动物体检测?Meanshift和Camshift算法物体追踪PS：视频分析还要一个重要的内容：光流法运动轨迹绘制，在以后的文章中介绍。2.原理介绍2.1背景差分法移动物体检测静态摄像机拍摄的画面，大部分场景是没有变化的，并且这部分一般不需要被特别关注。与此对应的视频中的动态物体更值得关注和分析。背景差分
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2023-11-30 17:16:06
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背景在实际项目中，利用深度学习在检测道路车辆并分析车辆行为时，需要按照事先规定的方法绘制检测区（包含道路方向、车道区域等）。由于各种原因（人为、天气），获取视频数据的摄像角度容易偏移原来设定的位置，造成检测区域和实际画面不匹配，系统容易产生误检误报等错误数据。因此需要在摄像机位置偏移第一时间告诉系统检测模块停止工作，直到摄像机归位后再进行检测。摄像机角度偏移告警属于‘视频诊断’中的一类，本文利用提
实时移动物体检测是一种计算机视觉技术，它主要用于视频流或连续图像序列中快速准确地确定是否存在以及在哪里存在正在移动的对象。这种技术广泛应用于安全监控、自动驾驶、无人机、机器人导航、智能交通系统以及移动设备上的各种应用程序。在实际应用中，实时移动物体检测通常涉及以下几个核心步骤：图像采集：从相机或其他成像设备捕获连续的视频帧。背景建模：创建或更新背景模型，以便区分前景（移动物体）和背景。常见的方法有
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2024-06-30 09:35:38
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