这是我数据框中的两行:>>> test.loc[test.index.year == 2009]
0 1 2 3 4 \
date
2009-01-01 252.855283 353.6261 556.295659 439.558188 432.936844
5 6 employment
date
2009-01-01 439.437132 433.269903 64.11666
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2023-06-20 15:29:21
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Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上进行了改进。Faster R-CNN主要是用来进行目标识别的，为了能够进行实例分割，Mask R-CNN在Faster R-CNN的基础上加了一个分支，这个分支主要是由一个small FCN（全卷积网络）构成。这个FCN就是用来输出一个Mask，这也就是所谓的Mask R-CNN了。这个Mask 就是为了更准确的对实例的轮廓进行定位，以便进行
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2024-09-10 10:33:32
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行人检测数据集行人检测( Pedestrian Detection) 是计算机视觉领域内应用比较广泛和比较热门的算法，一般会与行人跟踪，行人重识别等技术进行结合，来对区域内的行人进行检测识别跟踪，广泛应用于安防，零售等领域。由于行人的外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，行人检测也具有一定的挑战性。本文我们收集了行人检测常用的一些数据集，方便大家来学习和研究行人检测算法。所有数据集均为网上公
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2024-08-16 16:55:30
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行人检测 基于 OpenCV 的人体检测我们都知道,无论性别，种族或种族如何，我们的身体都具有相同的基本结构。在最结构层面，我们都有头部，两个手臂，一个躯干和两条腿。我们可以利用计算机视觉来利用这种 半刚性结构并提取特征来量化人体。这些功能可以传递给机器学习模型，这些模型在训练时可用于 检测 和 跟踪 图像和视频流中的人。这对于行人检测 任务特别有用 ，这是我们今天在博客文章中讨论的主题。请继续阅
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2023-11-22 17:32:24
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本文主要介绍opencv中怎么使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog类。本文参考资料为opencv自带的sample.关于opencv中hog的源码分析，可以参考另一博客：http://www.cvvision.cn/2428.html开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5.实验功能：单击Open Image按钮，选择需要进
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2023-07-06 23:55:49
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基本思路斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。结果示例实验流程先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）
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2023-12-18 23:00:51
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在语义分割的一些论文中常常会对几个常用的数据集进行验证，以验证算法的优越性，无论是在分割性能还是分割速度上。在一些模型的复现中，由于不同作者的代码风格不同，所有我们有必要根据自己的数据格式进行稍作修改，所以对于数据集的结构了解是必不可少的，下面就几种常用的分割数据集进行解析。PASCAL-VOC2012VOC2012数据集分为20类，包括背景为21类，分别如下：Person: personAnim
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2024-04-25 17:55:31
81阅读
## Python 行人检测
### 1. 简介
在计算机视觉领域中，行人检测是指通过计算机算法来识别图像或视频中的行人。行人检测在很多应用中都非常重要，比如智能监控、自动驾驶、行人计数等。本文将介绍如何使用Python进行行人检测，并提供代码示例。
### 2. 行人检测算法
行人检测算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
#### 2.1 基于特征的方法
基于特征
原创
2023-09-08 07:17:31
295阅读
一、思路1、选取窗口宽高为 64*128 ，block大小为 16*16像素，block步长为8像素，cell为8*8像素，每个cell分9个bin，其他参数都默认 这样的话，一个block有4个cell，一个cell有9维，那一个block有 4*9=36维特征描述子，宽为64，x方向能有(64/8)-1 = 7 个block，高为128，y
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2023-08-21 15:15:08
334阅读
行人跟踪是计算机视觉的重要研究方向，广泛应用于安防监控、智能交通、无人驾驶等领域。随着深度学习的发展，越来越多的算法被用于提升行人跟踪的精度与鲁棒性。本博文将以“Python 行人跟踪”的角度，介绍如何高效地实现和优化一个行人跟踪系统的整个过程。
## 背景定位
行人跟踪不仅是对跟踪对象位置的实时获取，更是对动态场景中各类行为的分析。随着人们对安全与交通流量监测的重视，行人跟踪的业务需求不断增
# Python行人识别入门指南
行人识别是计算机视觉中的一个重要任务，尤其在交通监控、智能监控等领域扮演着重要角色。接下来的内容将引导你通过Python实现基本的行人识别流程。我们将介绍整个流程，并提供相应的代码示例及解释。
## 流程概述
下面的表格展示了实现Python行人识别的主要步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
|-
# Python行人检测实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将教会你如何使用Python实现行人检测。行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以在图像或视频中识别和定位行人的位置。我们将使用OpenCV和预训练的行人检测模型来完成这个任务。
## 2. 准备工作
在开始之前，你需要完成以下准备工作：
- 安装Python和OpenCV库；
- 下载预训练的行人检测模型。
## 3.
原创
2023-10-03 06:47:29
195阅读
# 行人识别技术的入门指南
行人识别（Pedestrian Detection）是计算机视觉和深度学习领域中的一个重要应用。它不仅可以用于监控、自动驾驶等领域，还为许多智能设备的交互提供了基础。本文将介绍行人识别的基本原理和如何使用Python实现一个简单的行人识别示例。
## 行人识别的基本原理
行人识别的核心目标是从图像或视频中检测出行人并进行标记。常用的方法包括基于传统特征的方法（如H
文章目录一、需求与准备二、原理三、代码实现1.导入库2.初始化行人检测器3.读取视频并检测四、检测效果总结 一、需求与准备做一个特定场景的视频监控，当有人进入指定区域时报警。 1、 实现检测人 2、 实现设置任意指定检测区域 3、 报警硬件：树莓派+配套的CSI摄像头 软件：python3+OpenCV二、原理HOG+SVM+NMS实现行人检测。HOG （方向梯度直方图）是应用在计算机视觉和图像
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2023-07-11 21:34:22
366阅读
本文我们会讲讲怎样利用不到 25 行 Python 代码和开源库 OpenCV，以很简单的方式实现人脸识别。在正式开始前，先提以下两点小小的建议：先别急着跳到代码部分，最好在前文理解一下代码是干什么的。确保你使用的是OpenCV v2。OpenCVOpenCV 是计算机视觉领域最受欢迎的开源库，起初它由 C/C ++ 编写，现在用 Python 也能使用。OpenCV 可以使用机器学习算法搜索图像
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2024-06-15 12:35:26
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引言本次是接着python-opencv学习笔记（七）：滑动窗口与图像金字塔 一起在实验楼所做实验，为啥中间隔了四篇才接着发出来，主因是我发文比较随意（懒），当时这部分并没有总结完，至少我感觉我看的相关资料还不够多，整体理解不深，另外就是项目需求，在做很多其它的东西，图像能见度就是当时一个指标，搞了几天，最后看起来效果一般，目前没有上线只是自己测试反馈不多，所以就接着做其它适配任务去了，现在这篇是
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2023-12-12 14:34:59
61阅读
最近对OpenCV产生兴趣，于是尝试着搭建平台环境，主要是VisualStudio 2010与OpenCV的环境设置，这里网上教程很多不仔细讲了。运行了行人检测的这个例子，感觉效果还不错。OpenCV中提供了HOG的行人检测（pedestrain detection）类，利用OpenCV中默认的SVM参数进行HOG行人检测，默认参数是根据Dal
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2023-12-19 21:15:38
152阅读
文章目录国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分2、基于光流的行人检测方法3、基于模板匹配的行人检测方法4、基于机器学习 国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分背景差分方法的关键在于构建合适的背景，经典方法是混合高斯模型背景法。 帧间差分法和背景差法在行人检测原理上比较相似，如果帧间像素的差值大于设定阈值，则判断有运动目标存在。
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2024-08-08 17:17:32
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我司提供行移动端人检测/人体检测/人体抓拍海思解决方案，同时还有ARM行人检测摄像机方案。人体检测自动识别摄像机基于视频图像智能分析技术原理研制，采用公司自主研发的人体轮廓识别技术，综合识别人体头部、肩部、躯干等人体主要部位的轮廓信息，可区分人与物体，具有较高的识别精度。本技术综合识别头部、肩部、躯干等人体主要部位的轮廓信息，而不仅仅采用头部信息，识别精度更准确；不采用颜色信息或位移信息，可以准确
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2023-11-22 17:36:06
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