原标题：教你快速使用OpenCV/Python/dlib进行眨眼检测识别！摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。今天介绍的这个方法
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2024-08-07 11:21:54
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本次实验主要分为以下三类： 1.K邻近分类法（KNN） 2.用稠密SIFT作为图像特征 3.手势识别一、K邻近分类法（KNN）原理： 在分类方法中，最简单且用得最多的一种方法之一就是KNN算法，这种算法把要分类的对象与训练集中一直类标记的所有对象进行对比，并由K邻近对指派到哪个类进行投票。 他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看
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2024-02-02 07:20:37
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SLAM数据集1、TUM数据集1.1 RGB-D 数据集1.2 VIO 数据集1.3 单目数据集2、EUROC数据集3、KITTI 数据集3.1 灰度序列（data_odometry_gray.zip）3.2 彩色序列（data_odometry_color.zip）3.3 激光序列（data_odometry_velodyne.zip）4、TartanAir 数据集4、ICL-NUIM 数据集
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2024-05-23 15:20:49
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上一个教程中我们介绍了一个视频跟踪的算法，但是通过实验我们发现，在视频或者是摄像头当中，如果被追踪的物体迎面过来，由于****效果，物体会放大，之前设置好的窗口区域大小会不合适。OpenCV实现了一个Camshift算法，首先使用meanshift算法找到目标，然后调整窗口大小，而且还会计算目标对象的的最佳外接圆的角度，并调整窗口。并使用调整后的窗口对物体继续追踪。使用方法与meanShift算法
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2024-07-25 15:02:01
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上一个教程中我们介绍了一个视频跟踪的算法，但是通过实验我们发现，在视频或者是摄像头当中，如果被追踪的物体迎面过来，由于****效果，物体会放大，之前设置好的窗口区域大小会不合适。OpenCV实现了一个Camshift算法，首先使用meanshift算法找到目标，然后调整窗口大小，而且还会计算目标对象的的最佳外接圆的角度，并调整窗口。并使用调整后的窗口对物体继续追踪。使用方法与meanShift算法
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2024-04-22 20:02:00
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knn可视化knn算法流程二维点knn可视化dense sift原理手势识别 knn可视化knn邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。算法流程准备数据，对数据进行预处理选用合适的数
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2024-01-08 22:57:44
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视觉测程法（又称视觉测量）指通过分析关联的摄像机图像来测定机器人的位置和朝向的过程，隶属于机器人学和计算机视觉等领域，并被广泛应用于机器人相关应用中，如火星探测车等等。综述在导航领域，测程法指通过一定设备获取执行器运动时的数据，并据此估计执行器随时间的位置变化，如利用旋转编码器测量车轮转动等。传统的方法适用于很多基于轮子或履带运动的载具，但并不适用于使用非标准移动方式的移动机器人，如步行机器人等。
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2024-04-15 17:53:03
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作者 | INDEMIND 编辑 | 汽车人 01SLAM的引入1.1定义SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主
目录1. 图像拼接的简介1.1 图像拼接的基础流程1.2 图像拼接的数学原理2. 实现方法2.1 RANSAC方法2.2 Multi-Band Blending策略3. 代码实现 1. 图像拼接的简介1.1 图像拼接的基础流程是将多个重叠的图像对齐成一个大的组合，它代表了一个3D场景的一部分。拼接可以看做是场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪
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2024-01-28 06:23:56
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本文是一些机器人算法（特别是自动导航算法）的Python代码合集。其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。前排友情提示，文章较长，建议收藏后再看。目录一、环境需求二、怎样使用三、本地化 3.1 扩展卡尔曼滤波本地化 &n
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2024-08-16 22:32:05
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本文翻译的外国学者的一份talk，主要内容是关于立体视觉算法和应用的基础知识。限于个人水平，如有疏漏之处请谅解。 大纲 1、介绍2、立体视觉系统概述 3、视觉匹配算法 4、计算优化 5、硬件实现 6、应用 视差调整 通过匹配算法可以得出未加工的视差图，图中包含了一些outliners，这样的点是需要被识别出来并进行修正的。而且，因为视差图的计算基于离散的像素水平进行计算的，这使得视差的分配的
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2024-03-23 17:34:20
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本文翻译的外国学者的一份talk，主要内容是关于立体视觉算法和应用的基础知识。限于个人水平，如有疏漏之处请谅解。 大纲 1、介绍 2、立体视觉系统概述 3、视觉匹配算法 4、计算与优化 5、硬件实现 6、应用 视差计算与优化 这一步旨在最好的视差分配最小化一个代价函数，大多数情况使用能量函数，而能量函数包含两部分。 其中数据项E(data)测度这种视差分配与立体图像对的符合程度，有些有
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2023-09-25 16:10:54
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计算机视觉算法——图像分类网络总结计算机视觉算法——图像分类网络总结1. AlexNet1.1 网络结构1.2 关键知识点1.2.1 卷积和池化特征尺寸计算公式1.2.2 ReLU非线性激活函数1.2.3 防止过拟合2. VGG2.1 网络结果2.2 关键知识点2.2.1 感受野的计算以及大小卷积核3. GoogLeNet3.1 网络结构3.2 关键知识点3.2.1 Inception结构3.2
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2024-06-19 11:19:18
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基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统摘要： 无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利，但也带来了一系列的安全隐患。为了实现对无人机的有效管理和监控，本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统。该系统通过使用YOLOv5目标检测算法，能够准确地检测无人机，并实时计数其数量，提供给用户可视化的监控界面。原文链接：## 车辆跟踪+测距+测速该项目一个基于深度学习和目标跟踪
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2024-08-08 15:55:17
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目录1. Harris角点检测算法 1.1 Harris角点检测算法的基本思想 1.2 Harris角点检测算法的数学表达 1.3 Harris角点检测算法的代码实现2. SIFT算法 2.1 SIFT算法的基本原理 2.2 关键点检测的相关概念 2.3 SIFT算法特征的代码实现 2.4 SIFT匹配地理标记图像1. Har
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2024-06-24 01:08:18
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1.双远心镜头的放大倍率与被测物的位置及像平面的位置无关。而在物方远心镜头中，对应一个固定的像平面，放大倍率是一个常数。2.镜头的像差：球差(对称)：非球面代替球面镜头；使用较大F，较小的通光光圈慧差(非对称):使用较小F，较大的通光光圈3.线扫描应用要求非常强的照明，镜头通常使用较小F值，限制景深4.镜头选择不应该小于传感器尺寸，如1/2'镜头不能使用2/3'传感器5.Image是二维数组6.R
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2023-07-25 13:53:08
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文章目录YOLO系列YOLOv1预测方法缺点YOLOv2YOLOv2相对于YOLOv1的改进YOLOv3相比于上一代的改进YOLOv4改进点YOLOv5相比于v3/v4版本的改进SSD: Single Shot MultiBox DetectorCenterNet: Objects as PointsFaster-RCNNROI Pooling和ROI Align的区别 YOLO系列引用： ht
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2024-02-04 21:21:06
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1.双目立体匹配算法左右视差以后再细写。1.1 立体匹配的流程摄像机标定（包括内参和外参）：直接用matlab标定工具箱即可双目图像的校正（包括畸变校正和立体校正）：立体校正opencv samples里给了案立体匹配算法获取视差图，以及深度图SAD/SGBM/BM/GC/利用视差图，或者深度图进行虚拟视点的合成利用分水岭算法或者Grabcut算法进行分割1.2 最新的方法最近已经出现了使用DL做
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2024-01-09 21:56:28
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目录入门篇：图像深度估计相关总结应用篇：Learning to be a Depth Camera尺度篇：Make3D迁移篇：Depth Extraction from Video Using Non-parametric Sampling深度篇：David Eigen无监督篇：Left-Right Consistency & Ego Motion相对深度篇：Depth in the Wi
AI视觉算法训练平台是一种用于训练图像识别、目标检测和语义分割等任务的软件平台。本文将对这类平台进行介绍，并简要说明其设计原理和使用方法。首先，AI视觉算法训练平台通常由图像处理引擎、数据管理库、模型训练器和可视化工具四大组件构成。图像处理引擎是平台的核心部分，它支持基于深度学习的算法实现图像分类、目标检测、语义分割等关键任务；数据管理库提供数据存储和管理功能，方便用户对海量数据进行快速访问和搜索
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2023-09-04 16:22:12
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