上一篇文章中介绍了如何使用OpenCV自带的haar分类器进行人脸识别(点我打开). 这次我试着自己去训练一个haar分类器,前后花了两天,最后总算是训练完了.不过效果并不是特别理想,由于我是在自己的笔记本上进行训练,为减少训练时间我的样本量不是很大,最后也只是勉强看看效果了.网上有关的资料和博客可以说很多了,只要耐心点总是能成功的. 采集样本: 首先要训练,就得有训练集.网上有很多国外高校开源的库可供下载: 1.卡耐基梅隆大学图像数据库(点我打开) 2.MIT人脸数据库(点我打开) 3.ORL…

OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification).OpenCV2之后的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征. 介绍haar分类器理论知识: 1.http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html(讲的很详细): 2.http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details…

环境准备: 首先,需要的肯定是Ubuntu操作系统.可以在自己的电脑上安装物理机,也可以是虚拟机下运行的.我的是在Vmware下运行的Ubuntu14.04 32位操作系统. 由于zedboard上的Linux操作系统跑的是32位的,为了省去麻烦,我没有安装64位的,就不用安装一些32位的兼容包. Ubuntu16.06及以后的版本,操作过程中有可能会遇到这种那种的问题,而Ubuntu14.04更稳定. 移植工作: 1.准备一个读卡器,和一个SD卡(我的是16G,8G或者4G都可以).通过读卡器…

使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器,这是一个耗时耗力的过程,需要收集大量的正负样本,并且样本质量的好坏对结果影响巨大,如果样本没有处理好,再优秀的机器学习分类算法都是零. 今年3月23日,微软公司在推特(Twitter)社交平台上推出了一个基于机器学习的智能聊天机器人Tay,Tay被设定为一个年龄为十几岁的女孩,主要目标受众是18岁至24岁的青少年.人们只需要@一下Tay,Tay就会追踪该用户的网名.性别.喜欢的食物.邮编.感情状况等个人信息.除了聊天,Tay还可以说笑话,…

Material Calendar View 学习记录(二) github link: material-calendarview; 在学习记录一中简单翻译了该开源项目的README.md文档.接下来开始阅读源码. 代码浏览 源码中分成三个部分:日期的格式化,自定义的span效果,以及日历控件的实现.其中最重要也最复杂的部分就是日历控件的实现.我先从简单的看起,即日期格式化. format包 format包中有八个java文件,其中有三个接口,五个实现类. 三个接口: DayFormatter…

==他的博客应该不错,没有细看 Spring Boot学习记录(二)--thymeleaf模板 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/u012706811/article/details/52185345 --关于springboot的 springboot - 蜕变之路 - CSDN博客http://blog.csdn.net/u012706811/article/category/6357760 自从来公司后都没用过jsp当界面渲染了,因为前后端分离不是很好,反而模板引…

title: JavaScript学习记录二 toc: true date: 2018-09-13 10:14:53 --<JavaScript高级程序设计(第2版)>学习笔记 要多查阅MDN Web 文档 变量.作用域和内存问题 基本类型和引用类型的值 ECMAScript变量可能包含两种不同数据类型的值: 基本类型值:保存在栈内存中的简单数据段,这种值完全保存在内存中的一个位置 引用类型值:保存在堆内存中的对象,保存的实际上是一个指针,指针指向内存中真正对象保存的位置 五种基本数据类型:U…

VUE前端框架学习记录二:Vue核心基础2(完结)文字信息没办法描述清楚,主要看编码实战里面,有附带有一个完整可用的Html页面,有需要的同学到脑图里面自取.脑图地址http://naotu.baidu.com/file/a04d64f8804b39926fcd483894cfbca8?token=52f9a39bc3bee135…

原文:照片美妆---基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 本文转载自张雨石http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/34842233 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了. 1        算法要点 H…

基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了.1        算法要点Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联:Haar分类器算法的要点如下:a)        使用Haar-like特征做检测.b)       使用积分图(Inte…

本教程基于以下环境 macOS 10.12.6,OpenCV 3.3.0,python 3.6.由于网上基于masOS系统的教程太少,想出一篇相关教程造福大家-本文旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别. 1. 安装OpenCV和OpenCV源代码 OpenCV至少要保证下载好2.4.5以上的版本,同时源码要对应好自己所安装的版本. brew tap homebrew/science brew install --with-tbb op…

注:本系列博客基于OpenCV 2.9.0.0 一,一览图: 二,模块: /* 基础库 */ 1,opencv_core(链接) ,opencv最基础的库.包含exception,point,rect,size,slice,vector,matrix,image等数据结构,和相应的操作函数,已经一些基础算法: 2,opencv_highgui(链接),opencv关于UI以及IO的库.包含各GUI组件,基于vfw/dshow/ffmpeg等库的video输入输出库: 3,opencv_imgpr…

在学习opencv使用之前我们先来看一下opencv有哪些组件结构.至于OpenCV组件结构的研究方法, 我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构.我们进入到D:\ProgramFiles\opencv340\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和opencv2这两个文件夹.显然,opencv这个文件夹里面包含着旧版的头文件.而opencv2这个文件夹里面包含着具有时代意…

接上一篇,一切顺利的话,你从github上clone下来的整个工程应该已经成功编译并生成dll和exe文件了:同时,ImageMagic程序亦能够打开并编辑图像了,如此,证明接下来的操练你不会有任何障碍.开篇序文已经说过,工具库缘起人脸识别.我开博后的第一个系列讲了TensorFlow下的人脸识别,写完之后就觉得方向错了,那个系列采用的方案其实更适合物体检测.分类,而不是人脸识别.所以,基于历史原因,我决定这个系列还是从人脸识别开始,让诸君看看改进后的方案到底是怎样的.首先声明,改进后的方案参考…

概述: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库 为什么有OpenCV? 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1.研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容) 2.耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink) 3.依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API…

人脸识别与特征脸(简单介绍) 什么是特征脸 特征脸(Eigenface)是指用于机器视觉领域中的人脸识别问题的一组特征向量,该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法. PCA的具体实现思想见 [笔记]主成分分析法PCA的原理及计算 (在notebook中) 我们需要加载相应的方法fetch_lfw_people,其为一个人脸识别数据库,加载以后,就可以直接调用了,头一次使用要下载,具体情况见另一篇博客使用sklearn中的fetch_mldata的错误情况以及可能可行的解决方法,其中有说明 fro…

前一篇文章  用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门    介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子.现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法.现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型. 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层连接到自己的神经网络(当然只是RNN中的一种): 不同于普通的神经网络,RNN假设样例之间并不是独立的.例如要预测“上”这个字的下一个字是什么,那么在“上”之前出现过的字就很重要,如果之前出现过“工作”,…

图像的简单几何变换 几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排 适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度.透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响. 一.图像的平移 在平移之前,需要构造一个平移矩阵,并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dog.jpg') # 构造平移矩阵H H = np.float32([[1,0,50],[0,1,25]])…

自从来公司后都没用过jsp当界面渲染了,因为前后端分离不是很好,反而模板引擎用的比较多,thymeleaf最大的优势后缀为html,就是只需要浏览器就可以展现页面了,还有就是thymeleaf可以很好的和spring集成.下面开始学习. 1.引入依赖 maven中直接引入 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-thyme…

章节介绍 本章节主要学习 Java SE 1.6 中为了减少获得锁 和 释放锁 时带来的性能消耗 而引入的偏向锁 和 轻量级锁,以及锁的存储结构 和 升级过程. synchronized实现同步的基础: Java中的每个对象都可以作为锁.具体有三种形式: (1)对于普通同步方法,锁是当前实例对象: (2)对于静态同步方法,锁是当前类的Class对象: (3)对于同步方法快,锁是Synchronized括号中配置的对象. 当一个线程试图访问同步代码块时,它首先必须得到锁,退出或者抛出异常时必须释放…

一. SpringBoot日志框架 SpringBoot:底层是Spring框架,Spring框架默认是用JCL(commons-logging): SpringBoot选用SLF4j和logback; 1.SLF4j使用 (1) 如何在系统中使用SLF4j 以后开发的时候,日志记录方法的调用,不应该直接调用日志的实现类,而是调用日志抽象层里面的方法:给系统里面导入slf4j的jar和logback的实现jar包 import org.slf4j.Logger; import org.slf4j…

下载spring包,在eclipse搭建spring环境. 这步我在eclipse中无法导入包,看网上的: http://sishuok.(和谐)com/forum/blogPost/list/2428.html 建一个java project 三个java文件,一个xml文件 package com.guigu.spring.beans; public class HelloWord { private String name; public String getName() { return…

参考资料: http://bucephalus.org/text/CanvasHandbook/CanvasHandbook.html#getcontext2d https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTML/Canvas http://www.w3school.com.cn/html5/html5_canvas.asp https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/HTMLCanvasEle…

注意事项: 1.ELK版本要求5.X以上,本人使用版本:elasticsearch-6.0.0.kibana-6.0.0-linux-x86_64.logstash-6.0.0.tar 2.Elasticsearch5.x版本必须基于jdk1.8,安装环境必须使用jdk1.8 3.本人使用linux操作系统的centos6.5版本作为测试环境,其他环境命令有差异,请注意 4.本教程适合完全离线安装 5.ELK及jdk安装包下载路径:https://pan.baidu.com/s/1KAPtSt4…

#include<iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; Mat img4 = imread("LinuxLogo.jpg"); 2 // 创建画"窗口 namedWindow("); // 在窗口中显示游戏原画 imshow(", img4); // 等待6…

ASP.NET Core 中间件 目录: 什么是中间件 ? IApplicationBuilder 使用 IApplicationBuilder 创建中间件 Run.Map 与 Use 方法 实战中间件 参考原文 我们知道在 ASP.NET 中,有一个面向切面的请求管道,由22个主要的事件构成,能够让我们在往预定的执行顺序里面添加自己的处理逻辑.一般采取两种方式:一种是直接在 Global.asax 中对应的方法中直接添加代码.一种是是在 web.config 中通过注册 HttpModule…

关于opencv调用摄像头的问题主要是因为摄像头的打开有延时.在显示图像前,要用if语句判断图像是否存在.(否则会报错) 具体的:教程里的源程序,将if条件句里,break去掉,并增加else语句. #include<opencv2/opencv.hpp> #include<cv.h> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main()函数]-----------…

Erlang可以说和我以前接触过的语言都大不相同,这个从它的类型定义就可以看出来...反正学起来觉得既不熟悉,也不亲切,我估计在用Erlang写应用的时候,整个编程思路都要变一下了.不过存在即是合理的,鉴于Erlang在面向并发,轻量进程,方便的数据处理还有容错性上的巨大优势,还是咬咬牙学吧! 在讲述数据类型前先简单的介绍一下Erlang中的变量,Erlang中的变量和其他语言中的变量相比有三点不同: 1.Erlang不对变量的类型进行定义,它可以被赋值成任何类型的值,Erlang中所有类型的值…

接着我的微博继续八卦吧 微博里问了几个人,关于deep learning和cnn的区别,有不少热心网友给了回答,非常感谢.结合我听课和看文章的理解,我大胆大概总结一下: 在上世纪90年代,neural network火了后就不再火了,听说,在投稿到nips时,如果你的关键词是neural network等,会大大降低你的文章的接受率,而如果是bayesian parameters or svm等,就会提高接受率,云云,但是在06年左右,neural network又开始出来闹腾了. 其实,之前n…

一,简介: OpenCV测试库,用于单元测试.…