若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106816775各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实…

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前言   红胖子,来也!  做图像处理,经常头痛的是明明分离出来了(非颜色的),分为几块区域,那怎么知道这几块区域到底哪一块是我们需要的,那么这部分就涉及到需要识别了.  识别可以自己写模板匹配.特征点识别.级联分类器训练识别.  本文章就是讲解级联分类器的训练与识别. 明确目标   目标是识别视频中的歌手,我们先手动采集数据集合.  视频为<绿色>,如下图:   训练分类器前的准备工作 采集正样本图片   正样本的尺寸不是必须一致的,但是要和生成的正样本矢量文件中的宽高有相同的比例(因为训练…

前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,本章使用opencv通过tensorflow深度学习,检测已有模型的分类.   Demo       可以猜测,1其实是人,18序号类是狗,因为笔者未找到对应的分类具体信息.   Tensorflow模型下载   https://github.com/opencv/opencv_extra  (注意:未找到对应的分类具体信息.)   OpenCV深度识别基本流程   opencv3.4.x支持了各种模型. 支持的模型   opencv…

  前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,上一章节使用了dnn中的tensorflow,本章使用yolov3模型,识别出具体的分类.   Demo   320x320,置信度0.6  608x608,置信度0.6(.cfg里面是608)   yolov3模型下载 coco.names:模型具体的分类信息.https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names yolov3.weights:权重文件ht…

补充有两个: 一个是系列(五)中讲到的事件编程(网址链接),该文提及到了事件编程的几种方式以及容易引起的一些异常,本文补充“多线程事件编程”这一块. 第二个是前三篇博客中提及到的“泵”结构在编程中的应用,我稍微做一点补充. 总结有一个: 如果您善于总结和类比,您会发现世界好多东西其实都是一样的.这部分主要理清楚框架时代中的框架和我们coder所写代码之间的关联. 下面是正文: 多线程事件编程 系列(五)中提及到了事件在注册和注销时,系统已经做了多线程处理,只是不太完美(以this为锁对象,thi…

当出现了'Request(okhttp3.Request.Builder)' has private access in 'okhttp3.Request的错误的时候,实际上是我们在写代码的时候少打了一个括号,我们只需要将代码改为: Request request = new Request.Builder().url("https://www.baidu.com").build(); 就好了,完美,不再报错 .…