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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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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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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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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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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import timeimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.python import pywrap_tensorflowimport lib.config.config as cfgfrom lib.datasets import roidb as rdl_roidbfrom lib.datasets.factory i
原创
2024-05-27 18:13:08
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**实现 Python 视频物体检测的流程**
为了帮助你实现 Python 视频物体检测，我将提供一系列的步骤和代码示例。首先，让我们了解整个实现过程的流程。下面的表格将展示每个步骤以及需要采取的行动。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 安装所需的库和工具 |
| 步骤 2 | 导入所需的库 |
| 步骤 3 | 加载预训练模型 |
| 步骤 4 | 打开
原创
2023-12-31 07:54:25
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# 物体检测Python算法入门指南
物体检测是计算机视觉中的一个重要任务，它旨在识别图像中各种物体的位置和类别。对于刚入行的小白而言，学习物体检测可能会感到不知所措。本文将为你提供一个结构化的流程以及具体的代码实现，帮助你轻松上手物体检测。
## 流程概述
以下是实现物体检测的基本步骤：
| 步骤 | 描述
1.概述对图片/视频，用框(bounding box)标出物体的位置，并给出物体的类别。2. 物体检测数据集 PASCAL VOC, 20类, 比较简单, 图片中物体所占比较大比较少; http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/COCO, 微软做的，80类物体, 单张物体稠密, 验证检测器性能常用数据集。http://cocodataset.
简介本篇博文将实现基于python的运动物体检测。依赖库opencv-python基本动作检测在计算机视觉中
原创
2022-06-27 16:06:31
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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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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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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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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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在深度学习中有几件重要的事情，我认为数据是最关键的。如果没有合适的数据，要取得好的结果是非常困难的。即使你用强大的预训练模型和GPU训练模型，你的模型也可能表现不佳。在本文中，我将讨论如何获取数据集、分析数据集并使用简单的OpenCV GUI应用程序对其进行清理。我将使用Python作为编程语言。标记的图像获取数据的最佳网站有两种主要方法可以获取数据。第一种方法是生成自己的数据。你可以使用手机相机
# Android 物体检测的科普与实现
物体检测（Object Detection）是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于监控、自动驾驶、增强现实等领域。该技术可以识别和定位图像中的物体，并为每个识别到的物体提供边界框。随着深度学习技术的发展，物体检测的精度和效率都有了显著提升。尤其是在移动设备上，借助Android平台的强大功能，开发者可以轻松实现物体检测应用。
## 物体检测的基本原理
Python人体肤色检测概述本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.本文
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2023-10-16 18:53:34
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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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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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