TensorFlow 对象检测 API 教程 - 第4部分：训练模型在本教程中，认为已经选择了预先训练的模型，找到了现有的数据集或创建了自己的数据集，并将其转换为 TFRecord文件。现在准备好训练自己模型。一. 模型配置文件如果你以前有转移学习的经验，可能会产生一个自从本教程第二部分以来一直徘徊的问题。那个问题是，如何修改被设计为在 COCO 数据集的90个类上工作的预先训练的模型，以处理新数
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2024-08-01 21:37:19
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本文主要介绍PRLIDAR A2M8-R2激光雷达的的测试过程。关于该激光雷达的具体参数和描述，可以直接去官网查询。 本文的测试环境为Ubantu16.04、ROS（kinetic）。关于Ubantu16.04系统下安装ROS（kinetic）可以参考我的这一篇博客。1.创建环境在Ubantu的终端中输入如下命令，创建一个名为“rplidar_ws”的文件夹，并在文件夹中创建一个名为“src”的文
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2024-01-17 07:11:19
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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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简 介： 本文对于OpenCV中的轮廓检测算法进行了讨论，可以看到一些基于轮廓检测的应用。接着对四种不同的提取方式的结果进行了讨论。你还了解了如何将轮廓进行绘制的方法。关键词： 轮廓检测，二值化
§00 前本文根据 Contour Detection using OpenCV (Python/C++) 中的内容整理而得。 使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位
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2023-12-27 10:31:24
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# Python轮廓检测教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python轮廓检测。在本教程中，我们将介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 整体流程
下表展示了Python轮廓检测的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 读取图像 |
| 2. | 转换为灰度图像 |
| 3. | 进行图像平滑处理 |
| 4. |
原创
2023-09-20 13:22:24
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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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3.8 轮廓检测学习目标了解图像的轮廓，知道怎么利用OPenCV查找轮廓知道轮廓的特征知道图像的矩特征1 图像的轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓是图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。轮廓提取的基本原理：对于一幅背景为黑色、目标为白色的二值图像，如果在图中找到一个白色点，且它的8邻域
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2024-01-09 20:06:28
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图像轮廓检测 轮廓检测的原理是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果api介绍findContours发现轮廓 drawContours绘制轮廓 1.函数原型：cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=No
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2024-03-04 06:58:46
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所用函数简介cv2.threshold() 二值化cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst参数意义src表示的是图片源thresh表示的是阈值（起始值）maxval表示的是最大值type表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法，常用值为0（cv2.THRESH_BINARY）cv2.findContours()
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2023-08-18 14:43:56
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Fu Xianjun. All Rights Reserved. 绘制手掌多边形轮廓文章目录前言使用步骤1.轮廓查找与绘制2.计算轮廓的面积及长度3.使用Hu特征进行形状匹配4.轮廓的几何形状拟合总结 前言边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到边缘并不是一个整体。二、使用步骤1.轮廓查找与绘制1.使用cv2.findContours()函数，实现图像轮廓的查找。2.使用cv2.dr
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2023-08-04 13:43:39
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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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OpenCV中的轮廓1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是
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2023-11-02 00:35:30
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一个是findContours( img, contours0, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);另一个是drawContours( cnt_img, contours, idx, color, 1, 8, hierarchy ); int main( int argc, char**)
{
Mat img = Mat::ze
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2024-08-29 17:37:44
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作者：williamLidar Obstacle DetectionGithub: https://github.com/williamhyin/SFND_Lidar_Obstacle_DetectionEmail: williamhyin@outlook.comLidar Sensors激光雷达传感器通过发射成千上万的激光信号, 为我们提供高分辨率的数据. 这些激光被物体反射回传感器,
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2022-09-21 14:30:20
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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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凸包(Convex Hull)是一个计算几何中常见的概念，简单来说，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有点，理解物体形状轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷。很多复杂物体的性能能被这种缺陷表示出来 #一、寻找轮廓：findContours()函数 一个轮廓一般对应着一系列的点，也就是图像中的一条曲线，在OpenCV中，可以
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2024-08-09 10:40:33
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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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# Python实现轮廓检测的入门指南
轮廓检测是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于图像处理、物体识别等领域。今天我们将学习如何使用Python中的OpenCV库实现轮廓检测。下面是整个流程的简要概述。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例 |
|-------
轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。例子：import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("E:\\font\\bmp\\kaiti\\U_004E56.bmp")
# 转灰度图片
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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2023-09-01 17:35:56
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0.边缘和轮廓 边缘检测能够检测出边缘，但是边缘是不连续的。 将边缘连接成一个整体，构成轮廓。1.图像轮廓检测中注意的问题 对象是二值图像，所以需要进行闽值分割。 在Opencv中，背景必须是黑色的，对象必须是白色的。 因为自动从黑色背景中找白色的轮廓。2.cv2.findContours()函数（1）函数接口cv.findCo
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2023-06-06 15:45:59
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