import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt cap=cv2.VideoCapture(0) while(1): ret,frame=cap.read() hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_blue=np.array([110,50,50]) upper_blue=np.array([130,255,255]) #根据阈值构建掩模 mask=cv2.inRa…

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…

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj…

关于物体检测 环境:opencv 2.4.11+vs2013 参考: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html http://www.cnblogs.com/xinyuyuanm/archive/2013/04/29/3050750.html #include <string> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <…

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图…

进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来.将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域,就可以认为该区域出现移动的物体.在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大,通过像素直接进行比较往往很容易造成误检.因此有不少算法被开发出来在进行前后景分离的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分.opencv中提供了多种背景减除的算法,其中基于高斯混合模型(GMM)的cv2.BackgroundSubtractorMOG()和cv2.BackgroundSubtractorMOG2(…

平面物体检测 这个教程的目标是学习如何使用 features2d 和 calib3d 模块来检测场景中的已知平面物体. 测试数据: 数据图像文件,比如 “box.png”或者“box_in_scene.png”等. 创建新的控制台(console)项目.读入两个输入图像. Mat img1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat img2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 检测两个图像的…

关键词:Hu矩,SVM,OpenCV 在图像中进行目标物识别,涉及到特定区域内是否存在目标物,SVM可在样本量较少情况下对正负样本(图片中前景背景)做出良好区分,图片基本特征包括诸如HOG.LBP.HAAR等,在具体进行物体检测时考虑结合待检测物特点利用或设计新特征进行训练并分类.本文以几何不变矩为例说明OpenCV中SVM分类器的一般使用过程,下面依次简述Hu矩函数.SVM参数设置及实例演示. 1.Hu求解 double M[7];//Hu矩输出 Moments mo; //矩变量 src=i…

物体检测算法 SSD 的训练和测试 GitHub:https://github.com/stoneyang/caffe_ssd Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02325 1. 安装 caffe_SSD: git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd 2. 编译该 caffe 文件,在主目录下: # Modify Makefile.config accordi…

Tensorflow在更新1.2版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(看这里),大大降低了吾等调包侠的开发难度,无论是fine-tuning还是该网络结构都方便了不少.这里讲的的是物体检测(object detection)API,这个库的说明文档很详细,可以的话直接看原文即可. 这个物体检测API提供了5种网络结构的预训练的weights,全部是用COCO数据集进行训练,可以在这里下载:分别是SSD+mobilenet, SSD+inception_v2, R-FC…

这篇文章把Faster R-CNN的原理和实现阐述得非常清楚,于是我在读的时候顺便把他翻译成了中文,如果有错误的地方请大家指出. 原文:http://www.telesens.co/2018/03/11/object-detection-and-classification-using-r-cnns/ 在这篇文章中,我将详细描述最近引入的基于深度学习的对象检测和分类方法,R-CNN(Regions with CNN features)是如何工作的.事实证明,R-CNN在检测和分类自然图像中的物体…

1)安装Protobuf TensorFlow内部使用Protocol Buffers,物体检测需要特别安装一下. # yum info protobuf protobuf-compiler 2.5.0 <-版本太低需要protobuf 2.6.1以上版本 # yum -y install autoconf automake libtool curl make g++ unzip # cd /usr/local/src/ # wget https://github.com/google/prot…

近来有朋友让老山帮忙识别验证码.在github上查看了下,目前开源社区中主要流行以下几种验证码识别方式: tesseract-ocr模块: 这是HP实验室开发由Google 维护的开源 OCR引擎,内置传统模式识别方法和现代深度神经网络算法 采用深度学习网络 通常是基于CNN网络,通过captcha等验证码生产器自动生产训练集,通常对生成器内置的验证码类型有极高的识别度. 需求中需要识别的验证码来自特定网站 http://fota.redstone.net.cn/,使用通用的验证码识别模块识别准…

目录 项目背景 TensorFlow介绍 环境搭建 模型选用 Api使用说明 运行路由 小结 项目背景 产品看到竞品可以标记物体的功能,秉承一贯的他有我也要有,他没有我更要有的作风,丢过来一网站,说这个功能很简单,一定可以实现 这时候万能的谷歌发挥了作用,在茫茫的数据大海中发现了Tensorflow机器学习框架,也就是目前非常火爆的的深度学习(人工智能),既然方案已有,就差一个程序员了 Tensorflow介绍 百科介绍:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能…

,包括Mask R-CNN. 它是用Python编写的,支持Caffe2深度学习框架. 不久前,FAIR才开源了语音识别的工具wav2letter,戳这里看大数据文摘介绍<快讯 | Facebook开源语音识别工具包wav2letter>. 这一系列工具的开源,将使更多研究人员能使用到Facebook的平台,进一步扩大Facebook人工智能实验室的影响力. 针对Detectron的开源,研究员Ross Girshick发表了一篇博客,具体介绍了该开源平台的性能. Detectron 项目于2…

作者:才能我浪费991.    简介:1.1.    什么是EasyDL专业版EasyDL专业版是EasyDL在2019年10月下旬全新推出的针对AI初学者或者AI专业工程师的企业用户及开发者推出的AI模型训练与服务平台,目前支持视觉及自然语言处理两大技术方向,内置百度海量数据训练的预训练模型,可灵活脚本调参,只需少量数据可达到优模型效果.适用人群:专业AI工程师且追求灵活.深度调参的企业或个人开发者支持定制模型类型.1.2.    支持视觉及自然语言处理两大技术方向:视觉:支持图像分类及物体检…

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc…

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇<图片人脸检测——OpenCV版(二)> 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频的人脸检测. 效果预览: 实现步骤 使用OpenCV调用摄像头并展示 获取摄像头: cap = cv2.VideoCapture(0) 参数0表示,获取第一个摄像头. 显示摄像头 逐帧显示,代码如下: while (1): ret, img = ca…

Two Stage 的精度优势 二阶段的分类:二步法的第一步在分类时,正负样本是极不平衡的,导致分类器训练比较困难,这也是一步法效果不如二步法的原因之一,也是focal loss的motivation.而第二步在分类时,由于第一步滤掉了绝大部分的负样本,送给第二步分类的proposal中,正负样本比例已经比较平衡了,所以第二步分类中不存在正负样本极度不平衡的问题.即二步法可以在很大程度上,缓和正负样本极度不平衡的分类问题二阶段的回归:二步法中,第一步会先对初始候选框进行校正,然后把校正过的候选框…

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650736740&idx=3&sn=cdce446703e69b47cf48f12b3d451afc&chksm=871acc1ab06d450ccde3148df96436c98adb2de3b6a34559b95af322c5186513460329dc20bd&pass_ticket=fRFENbG47o6E12opTV0zxlHKhCFDxvRrZ…

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看. 往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一)更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:…

参考网址:github:https://github.com/naisy/realtime_object_detection 2018.10.16ssd物体检测总结:切记粗略地看一遍备注就开始训练模型出现的错误:1.用branch1.5,tensorflow-gpu==1.8训练的模型在GT730,显存2g,运行不了,tensorflow-gpu==1.5没有NoMaxSuppressionv3,2.用预训练模型ssd_mobilenet_coco_2018_1_28,tensorflowgpu…

对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问题的算法中,选择最简单的那个.霍金在出版<时间简史>中说“书里每多一个数学公式,你的书将会少一半读者”.Mask R-CNN更是过分到一个数学公式都没有,而是通过对问题的透彻的分析,提出针对性非常强的解决方案,下面我们来一睹Mask R-CNN的真容. 动机 语义分割和物体检测是计算机视觉领域非常…

利用opencv+python实现以下功能: 1)获取实时视频,分解帧频: 2)将视频做二值化处理: 3) 将视频做滤波处理(去除噪点,获取准确轮廓个数): 4)识别图像轮廓: 5)计算质心: 6)描绘质心动态变化曲线: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 24 12:10:23 2018 @author: irene """ import numpy as np import matpl…

这篇文章是在OSX上测试和运行的的, Ubuntu下的安装和配置请移步到这里 应用程序进程树, 默认 Poolboy 中初始化10个用于处理图片的 Python 工作进程(Worker) 首先安装OpenCV需要的工具包     1 2 3 4 5 6 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python brew tap…

本弱又搬了另外一个博客的讲解: 缩进YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,是在CVPR2016提出的一种目标检测算法,核心思想是将目标检测转化为回归问题求解,并基于一个单独的end-to-end网络,完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出.YOLO与Faster RCNN有以下区别: Faster RCNN将目标检测分解为分类为题和回归问题分别求解:首先采用独立的RPN网络专门求取region propos…

画多边形 fillConvexPloy与fillConvexPloy的区别 fillConvexPloy 用来画单个凸多边形: 如果点集的连线不是凹多边形,则会找一个最小的凸多边形把该凹多边形包住画出 因为只能画单个多边形,所以其点集的接口为一个np.array([x1,y1],[x2,y2])的形势,注意区别于fillPloy的多点集接口形势 注:opencv python reference中:color[, lineType[, shift[, offset]]]的含义是,如果offset…

基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional Neural Netwo…

Anaconda(3-5.0.1,Python3.6)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqFwLMB 密码:37ih Pycharm(community-2017.3.3)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqeOYy7 密码:91ds OpenCV(python‑3.4.0‑cp36‑cp36m)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqSnZjh 密码:9kkr windows下如何快速优雅的使用python的科学计…

不多说,直接上干货! 基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional N…