# 实现Python OpenCV目标检测摄像头
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python和OpenCV库实现目标检测摄像头功能。这将帮助你了解整个流程，并且能够快速上手实现。
## 2. 流程图
首先，我们来看一下整个实现的流程图：
```mermaid
journey
title 实现Python OpenCV目标检测摄像头流程
section
原创
2023-08-19 08:18:26
238阅读
目标检测需要解决的问题1 物体位置 2 物体种类目标检测中重要的名词1 bounding box（简称：bbox） 2 ground truth bounding box（简称：gd） 3 predicted bounding box（简称：pd）评价pd相对于gd的好坏，即IOU。在two stage算法中，需要先找出候选去，然后识别候选区的对象。 one stage算法中，没有真正的去掉候选区
# 用Python和OpenCV实现边缘检测的初学者指南
边缘检测是图像处理中的一项重要技术，广泛用于图像分析、计算机视觉和对象识别。本文将指导你如何使用Python和OpenCV库实现边缘检测。
## 整体流程
在我们开始之前，下面是实现边缘检测的基本流程概览：
| 步骤 | 任务描述 |
| ------ | ----------------
原创
2024-10-24 05:13:03
55阅读
文章目录前言目标检测发展史及意义一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、网络结构的介绍三、代码实现0.工程目录结构如下1.导入库2.配置GPU/CPU环境3.数据加载器4.模型构建5.模型训练1.学习率设置2.优化器设置3.损失设置4.循环训练6.模型预测四、算法主入口五、训练效果展示 前言 本文主要讲解基于mxnet深度学习框架实现目标检测，
百度飞桨零基础实践深度学习目标检测系列学习笔记目标检测任务目的： 所属类别 + 目标位置面对的核心问题： 1.如何产生候选区域 2.如何提取图像特征 目录目标检测发展进程：（1）：Anchor-Free（2）：Anchor-Based目标检测基础知识：（1）边界框bbox（2）锚框AnchorBox（3）交并比IOU（4）非极大值抑制NMS 目标检测发展进程：当前主要为两个方向：（1）：Ancho
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2024-03-22 16:48:52
101阅读
霍夫变换是一种在图像中寻找直线，圆以及其他简单形状的方法。原始的霍夫变换是一种直线变换，即在二值图像中寻找直线的一种相对快速的方法。霍夫线变换
霍夫直线变换的基本理论是二值图像中的任何点都可能是一些候选直线集合的一部分。
函数声明：
HoughLines 利用 Hough 变换在二值图像中找到直线 CvSeq* cvHoughLines
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2024-09-24 14:45:38
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前言本人小白一枚最近在做一个检测行人的项目，参考了各位前辈的文章跑通了官方的demo。大佬在B站上的视频很好大家可以学习下 官方的demo会对图片中所有可以检测的目标进行检测，但是我的目标是只检测行人。查了很久没有合适的材料，折腾了很久才把这个问题解决了。在这里给大家分享一下。一、 以只进行行人的检测为例首先进入object_detection文件夹找到utils文件夹，找到名为visualiz
文章目录一、数据增多（图像增广）主要作用：数据预处理**随机改变亮暗、对比度和颜色等****随机填充****随机裁剪****随机缩放****随机翻转****随机打乱真实框排列顺序****图像增广方法汇总**总结 一、数据增多（图像增广）在计算机视觉中通常对图像做一些随机的变化，产生相似但又不完全相同的样本。主要作用：扩大训练数据集，抑制过拟合，提高模型泛化能力。数据预处理在计算机视觉中，通常会对
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2024-03-18 20:34:27
67阅读
# 使用OpenCV实现人脸检测打卡系统
## 简介
本文将教会刚入行的小白如何使用Python和OpenCV库来实现一个简单的人脸检测打卡系统。我们将一步步地介绍整个实现过程，包括安装必要的库、加载人脸检测模型、读取图像、进行人脸检测并打卡等。
## 整体流程
以下是实现人脸检测打卡系统的整体流程：
步骤 | 描述
---|---
1 | 安装必要的库
2 | 加载人脸检测模型
3 | 读
原创
2023-07-29 16:15:34
143阅读
五、边缘检测 边缘检测的一般步骤：滤波--->增强--->检测。 边缘检测的主要算子和滤波器有：Canny算子、Soble算子、Laplace算子和Scharr滤波器。 滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但是导数对噪声很敏感，所以需要采用滤波来改善和噪声有关的边缘检测器的性能。主要的滤波为高斯滤波。 增强：增强边缘的基础是确定图像各点领域强度的变化值。增强算法可
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2023-10-06 22:10:31
109阅读
Haar特征+Adaboost特征检测理论已经说清楚了，下面给出一个基于OpenCV的实例用于石头的目标检测，实验结果表明检测精度还有待提高，可能是正负样本的选择上有所问题，但本文旨在提供学习方法，基本上目标检测的基本流程大致如此。使用Haar+Adaboost算法目标检测分为三个步骤[5]：1、样本的创建和标记2、训练分类器3、利用训练好的分类器进行目标检测。2.1 样本的创建和标记自己做样本是
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2024-06-12 19:51:10
54阅读
目录IntroductionMotivationMethodsDETRHungarian lossClass-specific 与 Class-agnosticMulti-view self-labelingConsistency constraintAlleviating catastrophic forgettingExperimentsBenchmarkMetricsImplementat
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2024-05-24 22:09:44
129阅读
1. Videocapture类 C++: VideoCapture::VideoCapture(); C++: VideoCapture::VideoCapture(const string& filename); C++: VideoCapture::VideoCapture(int device);功能：创建一个VideoCapture类的实例，如果传入
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2023-07-22 14:25:58
263阅读
Mask R-CNNhttps://arxiv.org/pdf/1703.06870 Mask R-CNN= Faster R-CNN + FCN, 大致可以这么理解！大神都去哪了？ Facebook AI Research (FAIR) 越来越厉害了，强强联合Code will be made available 官方代码暂时没有https://github.com/felixgwu/mask_
文章导读旋转框的目标检测任务通常出现在遥感数据，文本数据，以及点云鸟瞰图数据中。对旋转框的表达会采用中心点和长宽再加上旋转角，然后设计损失函数求学习误差。以下介绍一篇讲述旋转框回归引起的旋转敏感度误差以及如何解决该问题的文章RSDet。目录前沿核心思想问题描述解决方法思考展望前沿目标检测任务根据方向，通常可分为水平框检测和旋转框检测。水平框检测通常适合于一般的自然场景图像。旋转框检测通常出现在场景
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2024-10-08 16:45:16
29阅读
目录一、yolo5的下载1.1 环境配置1.2 下载git1.3 下载yolo5源码二、yolo5的安装三、图片检测3.1 准备工作3.2 执行操作3.3 结果显示四、视频检测4.1 准备工作4.2 执行操作4.3 显示结果五、摄像头实时检测5.1 准备工作5.2 执行操作5.3 显示结果六、总结 一、yolo5的下载1.1 环境配置首先我们需要在anaconda里面添加yolo5的环境。在an
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2024-08-15 14:06:14
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背景介绍
我介绍了个很有意思的无线 FM 电台的 Github 项目，可以在不借用其他外部设备的情况下，通过代码实现将树莓派变为 FM 小电台。但是作者只是在博客中介绍了大致的原理，我搜遍整个网络，发现大多数的相关文章只是教你如何去编译运行代码，对背后的原理却是只言片语，含糊不清。作为好奇宝宝，我查阅了许多芯片手册和论坛文章，又翻了翻以前学过的《天线原理》对背后的原理
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2024-09-20 16:55:55
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除了SIFT，还有一些采用较广泛的特征点选择和描述方法，如SURF、ORB等。SURF: Speeded Up Robust FeaturesSURF与SIFT方法相似，区别主要在以下两点：1. 采用了Hessian矩阵而非DoG作为角点筛选条件。为了提高计算速度，采用了Haar核而非二阶高斯偏导核进行卷积。因为Haar核可以用积分直方图一次性计算，所以效率更高，不过这种近似有一定的误差。2. 特
文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、自定义数据集导入和预训练权重1. 导入自定义数据集2. 获得预训练权重三、修改配置文件1. data目录中的yaml文件2. model目录中的yaml文件四、开始训练 train.py1. 必须修改的参数2. 利用tensorbord查看参数3. 训练结果4. 检测训练后的网络5. 自己标定一个新的图片来验证6. 开启摄像头 一、
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
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2024-04-26 18:10:37
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