在本系列文章中,我们将使用深度神经网络(DNN)来执行硬币识别.具体来说,我们将训练一个DNN识别图像中的硬币. 在本文中,我们将描述一个OpenCV应用程序,它将检测图像中的硬币.硬币检测是硬币完整识别之前的一个常见阶段.它包括从给定图像中检测和提取硬币. 本系列附带的代码将使用Keras在C#中实现.在本系列的最后一篇文章中,我们将简要地使用ML.NET.在众多选择中,为什么要使用Keras.NET呢?Keras.NET 非常容易学习,因为它基本上是从Python编写的经典TensorFlo

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像

Windows 7 x64,VS2010 / MFC + OpenCV 2.4.1打开图片显示到Picture控件中. OpenCV 2.2.OpenCV 2.3同样适用. 工具/原料 WinXP / Win7 x86 / x64 OpenCV 2.2 / 2.3 / 2.4 Visual Studio 2010 因Opencv2.2以后的版本就取消了CvvImage这个类,而显示图片到MFC的Picture控件需要用到这个类,所以需要准备CvvImage.h和CvvImage.cpp文件(从以

在本系列的最后,我们将介绍另一种方法,即利用一个预先训练好的CNN来解决我们一直在研究的硬币识别问题. 在这里,我们看一下转移学习,调整预定义的CNN,并使用Model Builder训练我们的硬币识别模型. 我们将使用ML.NET代替Keras.NET.为什么不使用Keras.NET呢?尽管Keras.NET非常简单,易于学习,虽然它包含前面提到的预定义模型,但它的简单性使我们无法自定义CNN架构来适应我们的问题. ML.NET是一个微软的免费机器学习框架,旨在使用C#和F#进行开发.最重要的

This day saw the progress I achieved in creating a fusion of MFC frame and OpenCV code as well as some settled problems. But it is quite late now cause the time for me to prepare the small thesis of the Micro-computer course is not enough, if I spent

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int areas; //该函数用来验证是否是我们想要的区域,车牌定位原理其实就是在图片上寻找矩形,我们可以用长宽比例以及面积来验证是否是我们想要的矩形,宽高比为520/110=4.7272 (车牌的长除以宽),区域面积最小为15个像素,最大为125个像素 bool VerifySize(RotatedRe

看网上有很多人用的还是CvvImage类,但是Opencv3.0已经没有CvvImage这个类了.百度得之可以使用以前的类,稍作修改就可以了. 头文件: #pragma once #ifndef CVVIMAGE_CLASS_DEF #define CVVIMAGE_CLASS_DEF #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "open

原文地址:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=30832 第一部分,参考http://jingyan.baidu.com/article/f71d60375ddd411ab641d1e3.html进行配置. 第二部分,参考http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=30832对第一部分进行改进,即可. void CMFC_DEMODlg::DrawPicT

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

本文仅涉及一些核心步骤,具体 OpenCV 的配置以及其他的细节问题,请参考 VS2010 / MFC + OpenCV 2.4.1打开图片. 1. 新建 MFC 对话框项目 基于对话框,不使用Unicode库,在静态库中使用MFC,完成 2. 配置 OpenCV 3.2 略, 本博客有 opencv 3. 2的配置相较 OpenCV 2 在依赖项的添加上会简略很多. 3. 添加和设置控件 (1)菜单,视图,工具箱,打开工具箱 ⇒ 添加 Button 控件: 右击添加的按钮,属性,将其 Capt

紧接着上一篇博客的讲 第二步是识别部分 人脸识别 把上一阶段检測处理得到的人脸图像与数据库中的已知 人脸进行比对,判定人脸相应的人是谁(此处以白色文本显示). 人脸预处理 如今你已经得到一张人脸,你能够使用那张人脸图片进行人脸识别. 然而,假如你尝试这样简单地从一张普通图片直接进行人脸识别的话,你将会至少损失10%的准确率! 在一个人脸识别系统中,应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的.多数人脸识别算法对光照条件十分敏感,所以假如在暗室训练,在明亮的房间就可能不会被识别出来

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

OpenCV人脸识别的原理 . 在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下: void GetImageRect(IplImage* orgImage, CvRect rectInImage, IplImage* imgRect,double scale) { //从图像orgImage中提取一块(rectInImage)子图像imgRect IplImage *result=imgRect; CvRect size; size.x=rectInI

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

OpenCV基础 OpenCV是一个开源的计算机视觉库.提供了很多图像处理常用的工具 批注:本文所有图片数据都在我的GitHub仓库 读取图片并显示 import numpy as np import cv2 as cv original = cv.imread('../machine_learning_date/forest.jpg') cv.imshow('Original', original) 显示图片某个颜色通道的图像 blue = np.zeros_like(original) bl

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

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

基于Java简单的人脸和人眼识别程序 使用这个程序之前必须先安装配置OpenCV详细教程见:https://www.cnblogs.com/prodigal-son/p/12768948.html 注意: D:/1-NCVT/1.2/1.JavaProgramming/OpenCV/opencv/*前面这部分地址是看你存放的位置决定的*/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml/*后面的地址不变固定在这个地方*/ pack

在本文中,我们将研究一个卷积神经网络来解决硬币识别问题,并且我们将在Keras.NET中实现一个卷积神经网络. 在这里,我们将介绍卷积神经网络(CNN),并提出一个CNN的架构,我们将训练它来识别硬币. 什么是CNN?正如我们在本系列的前一篇文章中提到的,CNN是一类经常用于图像分类任务的神经网络(NN),比如物体和人脸识别.在CNN中,并非每个节点都连接到下一层的所有节点.这种部分连通性有助于防止在完全连接的网络神经网络中出现的过拟合问题,并且加速了神经网络的收敛速度. 围绕CNN的核心概念是

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A