照搬pytorch官方代码,只是将数据集换成了INRIAPerson数据集中的train和test文件夹. 贴下代码和效果,代码是官方的,就不详细解释了. # License: BSD # Author: Sasank Chilamkurthy from __future__ import print_function, division import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim…

2018-03-0418:03:12 整体代码如下: def detect_circle_demo (image): # 降噪处理 dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,80) cv.imshow("jiangzao",dst) cimage = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图转换 print("正在灰度转换......") cv.imshow("test"…

zbar本身自带检测二维码条形码功能,这里使用opencv只是做一些简单的读取图片,灰度图片以及显示条形码和二维码时用到一些绘制 // barcode-qrcodescanner.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <zbar.h> #pragma comment( lib,"winmm.lib" ) using n…

1.检测原理 要想检测图片中是否含有木马脚本,首先从制作原理来分析这种木马程序.这种木马程序是十六进制编码写的,图片的十六进制代码中主要包含<% ( ) %>.<? ( ) ?> .<script | /script>, 所以我们可以通过检测十六进制代码来检测木马脚本. 2.解决方案 2.1编写Upload类 要想上传图片文件,我们要自己先定义一个上传文件的方法,然后方法中调用thinkphp中框架写好的Upload类,但是tp框架中的upload类没有检测木马图片的功…

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示机器学习框架的使用,实现对图片中物体的检测和识别. 首先访问苹果开发者网站关于机器学习的网址: https://developer.apple.com/cn/machine-learning/ 点击右侧的滚动条,跳转到模型知识区域. 点击页面最下方的[Learn about working with models]进入机器学习模型页面: https://developer.apple.com/cn/machine-learning/build-r…

前言: 还记得刚玩Web安全时,就想着要是能有一个自动挖掘XSS漏洞的软件就好了.然后我发现了Safe3.JSky.AWVS.Netsparker等等,但是误报太多,而且特别占内存.后来发现了fiddler的一个插件也可以检测当前浏览的页面是否存在XSS,但是不利于查看.于是就有了本文. 本文将从每段代码,每个步骤讲解“如何自己写一个自动检测网页是否存在XSS”的插件. 0×01 构思很重要: 我现在是在做前端,学了那么久.教会了我一件事,就是干活之前先构思好.规划好.只需要大体的说下就下,比如…

原地址:http://blog.csdn.net/van_ruin/article/details/9166591 .方向梯度直方图(Histogramof Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.基本知识可以参考博客:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348 .Adaboost的基础知识可以参考书籍:统计学…

import torch import torchvision print(torch.cuda.is_available()) 上面的命令只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到,并没有说明是否能正常使用,要想看Pytorch能不能调用cuda加速,还需要简单的测试一下: a = torch.Tensor(5,3) a=a.cuda()print(a) 一般来讲,输出主要是报48号错误,也就是CUDA的问题,出现这个问题在于硬件的支持情况,对于算力3.0的显卡来说,如果安装了9.…

1.目标检测 检测图片中所有物体的 类别标签 位置(最小外接矩形/Bounding box) 区域卷积神经网络R-CNN 模块进化史 2.区域卷积神经网络R-CNN Region proposals+手工特征+分类器 R-CNN模块划分 模块1:Selective Search(SS)获取区域 ~2000个区域Region proposals 跟分类无关,包含物体 区域预处理 Bounding box膨胀 尺寸变换成227x227 模块2:AlexNet 网络 对所有区域进行特征提取 fine-…

全文转载自CSDN的博客(不知道怎么将CSDN的博客转到博客园,应该没这功能吧,所以直接复制全文了),转载地址如下 http://blog.csdn.net/lsq2902101015/article/details/47057081 本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测.本文不具体讲解人脸检测的原理,直接使用OpenCV实现. OpenCV版本:2.4.10:VS开发版本:VS2012. 一.OpenCV人脸检测 要实现人脸识别功能,首先要进行人脸检测,判断出图片中人脸的位置,才…

参考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-autograd/#detachsource 当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变,只对其中一部分的参数进行调整:或者值训练部分分支网络,并不让其梯度对主网络的梯度造成影响,这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播 1   detach()[source] 返回一个新的Variable,从当前计算图中分离下来的,…

https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/80581858 本文来自 CSDN 网站,作者 EasonApp. 作者专栏: http://dwz.cn/7ZGrif YOLOv1 这是继 RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,Ross Girshick 针对 DL 目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1 其增强版本在 GPU 上能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org…

非极大值抑制(Non-Maximum suppression,NMS)是物体检测流程中重要的组成部分.它首先基于物体检测分数产生检测框,分数高的检测框M被选中,其他与被选中检测框又明显重叠的检测框被抑制.该过程不断递归的应用于其余检测框.根据算法设计,如果一个物体处于预设的重叠阈值之内,可能会导致检测不到该待检测物体.因此,我们提出了Soft-NMS算法,该连续函数对非最大检测框的检测分数进行衰减而彻底移除.它仅需要对传统的NMS算法进行简单的改动而且不增加额外的参数.该Soft-NMS具有与传…

3.1目标定位 (1)案例1:在构建自动驾驶时,需要定位出照片中的行人.汽车.摩托车和背景,即四个类别.可以设置这样的输出,首先第一个元素pc=1表示有要定位的物体,那么用另外四个输出元素表示定位框的中心坐标和宽高,再用3个输出元素one-hot表示是三个类别中的哪一类.当第一个元素pc=0时表示是背景,然后就不需要考虑其他输出了,如下图所示(需要注意的是是根据图片的标签y来决定使用几个元素的): (2)损失函数:上图中左下角是使用了平方误差损失函数这是为了方便解释方便而使用的.实际使用中pc使…

opencv中具有检测人体各部分的级联分类器,在opencv文件夹里面的sources/data/haarcascades里面. 这里要选择的是能够检测人体头像的还有检测眼睛的级联分类器的文件. 它们分别是: 检测头像 haarcascade_frontalface_alt.xml或者haarcascade_frontalface_alt2.xml 检测眼睛 haarcascade_eye.xml或者haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 检测用的函数是: cvH…

读出某一个文件夹下“jpg”后缀的全部图片后,用的OpenCV自带的人脸检测检测图片中的人脸,调整图片的大小写成一个avi视频. 主要是要记录一下CvVideoWriter的用法和如何从文件夹中读取某一后缀的全部文件. 代码: #include "stdafx.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/i…

博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般…

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得…

demo.py import cv2 from detection.mtcnn import MTCNN # 检测图片中的人脸 def test_image(imgpath): mtcnn = MTCNN('./mtcnn.pb') img = cv2.imread(imgpath) bbox, landmarks, scores = mtcnn.detect_faces(img) print('total box:', len(bbox)) for box, pts in zip(bbox,…

Mtcnn它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型,该模型主要采用了三个级联的网络,采用候选框加分类器的思想,进行快速高效的人脸检测.这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net.进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net.和很多处理图像问题的卷积神经网络模型,该模型也用到了图像金字塔.边框回归.非最大值抑制等技术. ​01什么是Mtcnn MTCNN是一个人脸检测算法,英文全称是Multi-task convolut…

APP 文件下建一个Libs目录建一个BaiduService文件,需要检测引入进行调用即可 BaiduService文件内容如下 <?php namespace App\Libs; use App\Libs\baidu\AipContentCensor; use App\Libs\baidu\AipImageCensor; class BaiduService { const APP_ID = '23841417'; const API_KEY = '22LIjvBBjMEgawNnkS8rg…

找茬外挂制作 找茬游戏大家肯定都很熟悉吧,两张类似的图片,找里面的不同.在下眼神不大好,经常瞪图片半天也找不到区别.于是乎决定做个辅助工具来解放一下自己的双眼. 一.使用工具 Qt:主要是用来做界面的 OpenCV: 用于图像处理 C++: 基本实现语言 Qt中OpenCV的配置在[QT]OpenCV配置中讲过了,不会配置的可以看看. 二.实现方案 我要做一个通用的找茬辅助工具,即可以在所有PC找茬游戏中使用.这意味着我们不能通过获取游戏窗口句柄来定位游戏界面.那怎么办呢?灵光一闪,我想到了截图…

[摘要] Modelarts技术及相关产业已成为未来AI与大数据重点发展行业模式之一,为了促进人工智能领域科学技术快速发展,modelarts现状及生态前景成为研究热点.笔者首先总结modelarts发展的现状,并阐述modelarts端边云协同部署对无感识别技术的支撑与迭代.其次,对Modelarts支撑的无感支付"生态"应用展望,期待能为人工智能领域发展提供帮助. 1 modelarts现状和发展的特点 1.1 modelarts的现状和发展的概述  ModelArts 是华为全栈…

微信:一个提供即时通讯服务的应用程序,更是一种生活方式,超过数十亿的使用者,越来越多的人选择使用它来沟通交流. 不知从何时起,我们的生活离不开微信,每天睁开眼的第一件事就是打开微信,关注着朋友圈里好友的动态,而朋友圈中或虚或实的状态更新,似乎都在证明自己的“有趣”,寻找那份或有或无的存在感. ​ ​ 有人选择在朋友圈记录生活的点滴,有人选择在朋友圈展示自己的观点.有时我们想去展示自己,有时又想去窥探着别人的生活,而有时又不想别人过多的了解自己的生活,或是屏蔽对方,或是不给对方看朋友圈,又或是不想…

1.概述 卷积神经网络的参数,由一些可学习的滤波器集合构成的,每个滤波器在空间上都计较小,但是深度和输入数据的深度保持一致.在前向传播中,让每个滤波器都在输入数据的宽度和高度上滑动(卷积),然后计算整个滤波器和输入数据任意一处的内积.当滤波器沿着输入数据的宽度和高度滑动时,会生成一个二维的激活图,激活图上的每个空间位置表示了原图片对于该滤波器的反应. 2. 三种思想 2-1 局部性 对于一张图片,需要检测图片中的特征来决定图片的类别,通常情况下这些特征都不是由整张图片决定的,而是由局部的区域决定…

参考: http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8291093 http://blog.csdn.net/woxincd/article/details/18351807 http://hi.baidu.com/nokltkmtsfbnsyq/item/f4b73d06f066cd193a53eec3 http://www.tuicool.com/articles/fM3Mvu http://blog.csdn.net/yangtrees/…

微软提供的人脸识别服务可检测图片中一个或者多个人脸,并为人脸标记出边框,同时还可获得基于机器学习技术做出的面部特征预测.可支持的人脸功能有:年龄.性别.头部姿态.微笑检测.胡须检测以及27个面部重要特征点位置等.FaceAPI 提供两个主要功能: 人脸检测和识别 目录: 申请subscription key 示例效果 开发示例 AForge.Net 申请订阅号 申请试用subscription key, 地址 https://www.microsoft.com/cognitive-service…

在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等. 在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换. 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta).即可用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如…

http://www.cnblogs.com/try2do-neo/p/3601546.html coreimage framework 组成 apple 已经帮我们把image的处理分类好,来看看它的结构: 主要分为三部分: 1)定义部分:CoreImage 何CoreImageDefines.见名思义,代表了CoreImage 这个框架和它的定义. 2)操作部分: 滤镜(CIFliter):CIFilter 产生一个CIImage.典型的,接受一到多的图片作为输入,经过一些过滤操作,产生指定…

IOS 中的CoreImage框架(framework) - time4cnblogs 时间 2014-03-15 00:24:00  博客园-所有随笔区原文  http://www.cnblogs.com/try2do-neo/p/3601546.html coreimage framework 组成 apple 已经帮我们把image的处理分类好,来看看它的结构: 主要分为三部分: 1)定义部分:CoreImage 何CoreImageDefines.见名思义,代表了CoreImage 这个…