Opencv调用tensorflow训练自己的数据集生成的模型要实现opencv调用tensorflow训练的模型，主要分为两步，第一步是训练模型，将模型保存成model.pb格式，然后利用opencv的readNetFromTensorflow方法调用model.pb 一、训练生成模型： 训练生成模型的关键点： 1.将图片生成自己的数据集 2.将标签转换成独热编码 3.利用cnn训练模型，要获取
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2024-02-21 16:29:07
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安装一、anaconda+tensorflow+opencv+spyder二、python+tensorflow+opencv+pycharm三、python3.5+tensorflow-gpu1.3+cuda8.0+cudnn6.0这两种方式我都尝试过了，第一种方式推荐一个博主的，写的很详细，能走通，但是要的时间很长，需要下很多东西，所以我用的第二种，因为时间比较赶ananconda+tenso
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2024-03-04 17:02:25
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OpenCV DNN模块Deep Neural Network - DNN 是OpenCV中的深度神经网络模块，支持基于深度学习模块前馈网络运行、实现图像与视频场景中的图像分类对象检测图像分割其模型导入与加载的相关API支持以下深度学习框架• tensorflow - readNetFromTensorflow
• caffe - readNetFromCaffe
• pytorch - read
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2024-03-06 14:04:43
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隔壁小白都简单哭了准备：MacOS（我的系统是10.12.6，比较懒很少更新）python 3.6（忘掉2.7吧~已经是遗留版本啦~下载地址 https://www.python.org/downloads/ 现在已经更到3.7了，安装好了在终端用python命令检查一下，可以正常进入自带IDE并且显示版本信息就没问题了）Pycharm （个人认为python最好用的IDE没有之一，communi
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2024-06-11 13:44:42
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TensorFlow模型导出到OpenCV调用引言1.模型训练（1）些许改进（2）整体训练模型的代码如下：（3）生成模型（4）控制台结果2.使用tensorboard查看模型架构，找出输入输出（可跳过）（1）生成事件文件（2）在cmd中执行以下语句（3）执行结果（4）在浏览器中查看3.导出为pb文件（1）注意事项（2）代码如下：（3）执行结果如下4.查看pb文件的节点名称（可跳过）（1）代码如下
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2024-04-18 09:27:34
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背景在RM比赛中对于飞镖检测问题，虽然我可以通过运动物体检测和颜色检测筛除大部分干扰物体，但是依然会存在部分干扰物体。基于此考虑采用tensorflow训练飞镖头的模型（因为所有学校的飞镖头都一样，所以就不存在训练的模型最后无法使用的情况），没有采用pytorch的原因是opencv里面没办法直接调用他的pth模型,只能调用torch模型。tensorflowtensorflow的安装对于这部分我
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2023-09-22 13:45:40
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OpenCV调用TensorFlow预训练模型 强大OpenCV从自OpenCV 3.1版以来，dnn模块一直是opencv_contrib库的一部分，在3.3版中，它被提到了主仓库中。新版OpenCV dnn模块目前支持Caffe、TensorFlow、Torch、PyTorch等深度学习框架。另外，新版本中使用预训练深度学习模型的API同时兼容C++和P
原创
2023-01-01 11:05:50
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一，前言本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。先说本博文的最终要达到的效果：通过一系列操作，在摄像头的视频流中识别特定人的人脸，并且予以标记。 关于这个思路的人脸识别网上资料很多，但是有很多细节没有提到，我在实践的过程中菜过了无数的坑，希望我这
今早在GitHub上收到一则issue，发信人为Suaro。
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2021-07-16 13:57:46
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Suaro在issue中并没有附上这部分信息。这种情况下我会默认TA使用的环境信息与我在README文件中的一致。当然，反过来考虑，当代码作者的环境与README不同时，也需要在issue回复中明示。
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2021-07-15 14:13:31
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此为opencv学习笔记第五篇，前四篇可于opencv专栏中寻找。一、背景建模1.1 帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。 帧差法非常简单，就是做差看阈值，但是会引入噪音和空洞问题(比如上方人的衣服
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2024-05-09 15:18:59
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目录1.图像1.1 配置环境1.2 加载数据集1.3 数据预处理1.4 训练模型2.CSV2.1 配置环境2.2 加载数据2.3 数据预处理2.4 构建模型2.5 训练、评估和预测3.Numpy3.1 配置环境3.2 加载数据3.3 数据预处理4.pandas.DataFrame4.1 配置环境4.2 加载数据4.3 数据预处理4.4 创建并训练模型5.TFRecord和tf.Example6.文
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2024-07-14 10:34:59
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最近一直在研究用opencv的dnn模块调用已训练好的tensorflow .pb模型。先声名一下，最终还是没有调用成功，但是中间趟过了好多的坑，觉得有必要记录一下，并且最终没有调用成功的主要原因是我想要加载的模型中的一部分确实是和opencv调用tensorflow模型存在冲突。 首先，我想要调用的模型是keras训练出来的OCR模型，因此，需要先把已有的.hdf5模型文件转换成.pb文件，这里
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2024-05-13 13:19:23
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简述bert是谷歌提出的自然语言处理领域的大杀器，个人感觉相当于重新定义了自然语言处理领域各个任务的效果上限，就拿文本分类来说，目前竭尽全力调试模型和清洗数据等等trick操作，上了bert之后，一般都会比之前的效果要好上几个点，所以对于时效性要求不高的方向，比如离线需求，别浪费力气了，all in bert吧；对于时效性要求高的方向，比如在线服务接口，可以对bert进行剪枝，在精度损失较小的情况
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2024-09-27 20:08:58
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上一篇文章讲了如何用keras搭建我们自己的网络，并且讲解了里面的一些常用参数，本篇文章将简短的介绍如何用上一篇文章中的框架识别MNIST数据集。MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范” 这里我们不太需要去官网下载，我们在第一次使用这个数据集的时候，会自动从官网下载，各位看官先继续往下看。MNIST数据集：
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也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？问题在于大多数讲述张量的指南，都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语。 别担心！ 我像小孩子一样讨厌数学，所以如果我能明白，你也可以！我们只需要用
前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
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2024-04-24 16:05:34
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环境win10，jupyter notebook，python3.7，tensorflow2，cpusklearn datasets数据集先用一个sklearn自带的数据集做一个简单的人脸识别测试。from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow.keras as keras
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2024-03-28 09:31:05
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深度学习及TensorFlow简介 深度学习目前已经被应用到图像识别，语音识别，自然语言处理，机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果。至今已有数种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、MXNet，这些框架都能够支持深度神经网络、卷积神经网络、深度信念网络和递归神经网络等模型。TensorFlow最初由Google Brain团队的研究员和工程师研发，目前已成
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2024-05-23 05:43:57
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1.配置开发环境Anaconda(1)打开Anaconda Prompt，将网址替换为清华镜像，这样下载各种依赖会快一些：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes(2)打开Anaconda
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2024-03-04 12:35:25
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