实战深度学习(上)OpenCV库】的更多相关文章

用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别 http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial1 用MXnet实战深度学习之二:Neural art http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial2…
在如今人工智能的浪潮下,无数模拟机器学习和深度学习的开发者工具倍出,其中在计算机图形学和计算机视觉里面最流行的一个库就是OpenCV库了.计算机图形学和计算机视觉学在我们的自动驾驶和仿生机器人当中有着举足轻重的地位,尤其是opencv库在里面的应用尤为广泛.今天我就分享给大家我们在python环境下,实现调用opencv库.用Python调用opencv库而不用C++的缘故是,第一:现在我们的高端处理器(如由中科大少年班的天才陈天石先生所创办的寒武纪科技有限公司的深度学习处理器)已经具备了强大的…
在上一节中,我们讲到了OpenCV库的安装,现在我们来进行实战,看如何利用Python来调用OpenCV库. 一: 如果您的电脑是win10的系统,那么请您按下win键,再按下空格键,输入Python,进入Python的IDEA shell界面.这个时候您也可以直接进入CMD进行民命令行模式的编辑,因为第一次可我们并不会很多的代码需要您去编辑.在后期您可以使用轻量级的IDEA,比如sublime test3 或者重量级的Pycharm IDEA进行编辑,它们都是现在世界上十分常用的Python编…
上一篇博文中讲到如何用OpenCV实现物体分类,但是接下来这篇博文将会告诉你图片中物体的位置具体在哪里. 我们将会知道如何使用OpenCV‘s的dnn模块去加载一个预训练的物体检测网络,它能使得我们将输入图像通过网络并且获得每个物体在图像中的输出位置. 最后我们将使用MobileNet Single Shot Detector在示例的输入图像中查看结果.下面给出具体的教程: 一 结合MobileNets and Single Shot Detectors实现更快更有效的基于物体检测的深度学习 我…
深层神经网络可以解决部分浅层神经网络解决不了的问题. 神经网络的优化目标-----损失函数 深度学习:一类通过多层非线性变化对高复杂性数据建模算法的合集.(两个重要的特性:多层和非线性) 线性模型的最大特点:任意线性模型的组合仍然是线性模型.(任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何区别) 激活函数实现去线性化:ReLU函数  sigmoid函数  tanh函数 (增加偏置项) ,TensorFlow支持7中不同的非线性激活函数 感知机:单层的神经网络,无法模拟异或运算.加入隐…
前提: 假设已经在Windows上安装配置好mxnet和python语言包. 假设mxnet安装目录为D:\mxnet 假设已安装好wget 可以参考 这篇文章 打开Windows的命令提示符: 执行如下命令,进入目录 D:\ cd D:\mxnet\example\neural-style 修改download.sh命令,修改为如下内容,并保存执行,下载相关数据文件. #!/bin/bash #由于某种墙的原因,可能需要设置代理,去掉#即可 #set http_proxy=http://127…
#include <stdio.h> #include"opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main() { VideoCapture a(); Mat edge; ) { Mat frame; a >> frame; cvtColor(frame,edge,CV_BGR2GRAY); blur(edge,edge,Size(,)); Canny(edge, edge, , , ); imshow("…
一.读取并播放的代码如下: #include "pch.h" #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture a; a.open(&quo…
利用canny边缘检测,我们可以很好地得到哦一个图像的轮廓,下面是基于C++的,这是我们通过这段代码得到的结果: #include "pch.h" #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace c…
7000的价格, 5.5T FP, 75W不到的功耗,性能接近M40,敢问目前有哪个量产的FPGA能做到?还不算开发和维护的难度...KU115光PCIE+DMA+DDR4 controller+AXI interconnect就占了接近40%,而AX又不原生支持定点,集体歇菜.…