基于YOLOv5和opencv的视频遗留物品检测业务逻辑推理脚本编写核心思路距离阈值时间阈值 github仓库：https://github.com/gamblerInCoding/LegacyItems/ 业务逻辑 需要我们定义定义人和物品的关系，和时间线上的一个关系，比如某个物品是某个同学拿着的，之后放到桌子上，在物品在人周围就不是遗留物，当人和物品分开一定时间后判断为遗留物品。这个
本文以花粉俱乐部为例，用Python的pandas模块对数据进行处理，分析该社区用户留存情况。一、导入数据数据是从华为俱乐部官网的“Harmony4”讨论组爬取下来的，使用的是一款名叫八爪鱼的爬虫软件，数据总量在1000条，数据格式如下：用pandas模块将数据导入Python，需要注意的是，爬取的时间在读取时，格式为字符串，可以在用read_excel读取的同时将时间的格式传入parse_tim
# Python物品表面检测实现流程
## 介绍
在Python中实现物品表面检测可以帮助我们识别和处理图像中的物体表面。这对于许多应用领域都非常有用，例如机器人视觉、自动驾驶、工业自动化等。本文将向你介绍如何使用Python实现物品表面检测的流程，并提供相应的代码和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
input[输入图像]
原创
2024-02-14 09:37:32
121阅读
从最终实现的角度来看，说不上是遗留物检测，至多是静止目标检测【运动物体长时间滞留检测】。实验室同学搞毕业设计，帮忙弄弄，也没弄成。 本文将分别给出老外论文+对应的代码【在老外论文基础上改进的】和国内的论文+代码【失败，能力不行】。总体思路都是帧间差分法，没有用sift特征匹配或
# OpenCV Android 检测物品的完整指南
在这篇文章中，我们将带领刚入行的小白理解如何在Android应用中使用OpenCV进行物品检测。从初步的环境配置到实现基本的对象检测功能，整个过程将分步骤进行讲解，我们还会附上所需的代码及其详细注释。
## 整体流程
首先，让我们快速浏览一下整个流程。以下是使用OpenCV进行物品检测的步骤：
| 步骤 | 描述
在智能视频监控系统中，遗留物检测是一个很重要的应用，对遗留物的检测基本上都是采取对前景掩膜对应的背景区域不进行更新，这往往又会导致其他的问题，如背景模型的鲁棒性和对环境的适应性等。而且在对遗留物检测中，如...
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2017-03-08 21:48:00
355阅读
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异常检测—task 04 基于相似度的方法 数据通常被嵌入在大量的噪声中，而我们所说的“异常值”通常指那些具有特定也无意义的哪一类特殊的异常值，噪声可以被视为较弱的异常值，没有被分析的价值。噪声与异常之间、正常数据和噪声之间的边界都是模糊的。异常值通常具有更高的利群程度分数值，同时也更具有可解释性。 在普通数据的处理中，我们常常需要保留正常数据，而对噪声和异常值的特性基本忽略，但在异常检测中，我
对于两个 C++程序，设计并实现两种不同的基于哈希表的检测算法，计算两个程序的相近度，并分析比较两种算法的效率。#include<iostream>
#include<fstream>
#include<iomanip>
#include<math.h>
#include<string>
#include<cstring>
#
CAMshift是一种基于对视频序列采用MeanShift算法进行运算，并将上一帧的结果（即搜索窗口的中心位置和窗口大小）作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值的算法。如此迭代下去，我们便可以对视频中移动的物体进行追踪。MeanShift算法：首先，我们假设平面空间有这样随机分布的点，如下： 我们随机以某点为圆心，合适的半径r作圆：然后落在圆中的所有点与圆心连接形成向量：这样我们不难看
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2023-10-13 19:52:57
226阅读
前言在机器学习特征可视化过程中，经常将数据样本通过PCA降维进行展示，并绘制其置信椭圆描述分布特点。本文通过随机生成三类数据样本进行PCA降维分析，并计算每个类别的协方差矩阵和椭圆参数，最后绘制样本分布和置信椭圆，附Python代码。一、实现过程要随机生成三类样本数据，并根据这些数据绘制不同的置信椭圆，可以按照以下步骤进行操作：生成三个类别的样本数据：对于每个类别，使用 np.random.mul
在官方示例中，Motion-Based Multiple Object Tracking和Using Kalman Filter for Object Tracking都使用了下面两个算法进行物体的识别1、vision.ForegroundDetector原理：The ForegroundDetector System object compares a color or grayscale vi
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2023-10-07 21:21:21
335阅读
许多人工智能很难检测到伪装的物体是因为它们的算法依赖于视觉线索无论是对人类还是人工智能来说，去识别发现伪装的物体都具有一定难度。但是现在，人工智能通过训练，可以从背景中分析出隐藏的物体。这项技术未来可用于许多方面，例如搜索救援工作、检测农业害虫、医学成像或军事环境。 斑马条纹探测伪装物体需要视觉感知和知识。到目前为止，许多人工智能都在努力完成这项任务，因为他们的算法主要依赖于视觉线索来
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2024-08-07 17:08:59
110阅读
一、微调原理在自己的训练数据上训练深度模型时，一般采取在“预训练好的神经网络（如：ImageNet模型：VGG16）”上进行微调的方法。 以VGG16说明“微调含义”：如果要将VGG16的结构应用于新的数据集，首先要丢掉fc8层，然后重新加入fc8’，使得其output dimension满足新数据集的要求。在调整好VGG16结构以后，在训练VGG16时，可以保留VGG16的部分“预训练参数”，只
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2024-08-07 17:04:49
62阅读
# 使用 OpenCV 在 Android 中检测物品是否被拿走
随着智能手机科技的发展，计算机视觉在移动应用中的应用变得越来越普及。OpenCV（开源计算机视觉库）提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，这使得它成为开发 Android 应用程序的理想选择。本文将介绍如何使用 OpenCV 在 Android 设备上检测物品是否被拿走。
## 项目概述
在本项目中，我们的目标是实时检测一特定
文章目录一、Halcon 15种常用缺陷检测实例分享1.背景网格产品刮伤缺陷检测2.不均匀表面刮伤检测3.产品表面三角缺陷检测4.产品毛刺检测5.产品上凹坑检测6.产品周围缺口检测7.电路板短路,断路检测8.找出所有网格顶点的位置9.化妆品标签褶皱检测10.皮革纹理表面缺陷检测11.手机摄像头图像表面的轻微缺陷检测12.网状产品表面破损检测13.铣刀刀口破损缺陷检测14.注塑吸嘴缺口检测15.检
# Python物品识别
物品识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以通过对图像或视频进行分析和处理，从而识别出其中的物体或场景。Python是一种流行的编程语言，因其简洁易用的语法和丰富的库支持，成为了物品识别领域的首选工具之一。本文将介绍如何使用Python实现物品识别，并给出相应的代码示例。
## 1. 安装必要的库
在开始之前，我们需要先安装一些必要的Python库，以便进行物品
原创
2023-07-29 14:38:03
301阅读
# Python物品识别实现指南
## 引言
在现代科技的发展下，物品识别成为了计算机视觉领域的一个重要应用。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现物品识别。本文将指导你如何使用Python实现物品识别，并通过逐步的流程和示例代码，帮助你理解和掌握相关知识。
## 整体流程
在开始之前，让我们先来了解整个物品识别的流程。下面的表格展示了物品识别的典型流程：
原创
2023-08-14 13:13:22
183阅读
# 物品识别Python实现流程
## 1. 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现物品识别。物品识别是计算机视觉的一个重要应用领域，它可以通过图像或视频识别出物体的种类、位置等信息。本文将以Python为工具，通过使用一些流行的计算机视觉库来实现物品识别。
## 2. 实现流程
下面是实现物品识别的整体流程，我们将按照这个流程一步一步来实现。
```mermaid
jo
原创
2023-09-08 13:19:15
233阅读
概述与简介RT-DETR是一种实时目标检测模型，它结合了两种经典的目标检测方法：Transformer和DETR（Detection Transformer）。Transformer是一种用于序列建模的神经网络架构，最初是用于自然语言处理，但已经被证明在计算机视觉领域也非常有效。DETR是一种端到端的目标检测模型，它将目标检测任务转换为一个对象查询问题，并使用Transformer进行解决。RT-
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2024-03-07 09:52:46
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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
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