方法一,如果有多个识别对象,在Update中循环识别对象数组,获取TrackableBehaviour组件 foreach (var item in trackObjects) { var mTrackableBehaviour = item.GetComponent<Vuforia.TrackableBehaviour>(); ) { if (mTrackableBehaviour.transform.name == "追踪物体的Name") { } Debug.Log(

本系列文章旨在学习如何在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.该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 本文主要对步骤1.步骤2进行说明. 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 1)正样本的采集: 所谓正样本,是指只包含待识别的物体的图片,一般是一些局部的图片,且最好能转化为灰度图.比如,若你想识别人脸,则正样本应尽可能只包

  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

在前两篇文章中,我介绍了<训练自己的haar-like特征分类器并识别物体>的前三个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ============== 本文将着重说明最后一个阶段——目标识别,也即利用前面训练出来的分类器文件(.xml文件)对图片中的物体进行识别,并在图中框出在该物体.由于逻辑比较简单,这里直接上代码: int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { char *cascade_name

在上一篇文章中,我介绍了<训练自己的haar-like特征分类器并识别物体>的前两个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 今天我们将着重学习第3步:基于haar特征的adaboost级联分类器的训练.若将本步骤看做一个系统,则输入为正样本的描述文件(.vec)以及负样本的说明文件(.dat):输出为分类器配置参数文件(.xml). 老规矩,先介绍一下这篇文章需要的工具,分别是(1)训练用的open

加州大学洛杉矶分校在PLOS Computing Biology上发表了一篇文章,分析了深度卷积网络(DCNN)和人类识别物体方法的不同:深度卷积网络(DCNN)是依靠物体的纹理进行识别,而人类是依靠物体的轮廓进行识别.如对下面的图a,人类依靠轮廓很快就能识别出这是一只熊,速度和准确性超过深度卷积网络(DCNN):但是如果把熊的图片分成若干部分,再打乱,如图b所示,人类要识别出这是一只熊就很困难了,而深度卷积网络(DCNN)可以很容易的识别出来.这是因为人类是依靠物体的全局信息和轮廓去识别一个物

使用Vuforia SDK开发时,如果从其他非识别场景切换回识别场景,可能会出现黑屏问题. 解决方法是在切换到其他场景时,先将当前场景的Tracker信息全部Stop.代码如下: IEnumerator LoadScenes(string sceneName) { if (TrackerManager.Instance.GetTracker<MarkerTracker>() != null) { MarkerTracker marker = TrackerManager.Instance.Ge

前言:人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 前提:已下载并编译了相关功能包集,如还未下载,可通过git下载:https://github.com/huchunxu/ros_exploring.git 一.人脸识别 启动命令 cd ~/catkin_ws/src/robot_perception/robot_vision/

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codabar是比较常见的条形码编码规则类型的一种.如何在C#,vb等.NET平台语言里实现快速准确读取codabar条形码呢?答案是使用SharpBarcode! SharpBarcode是C#快速高效.准确的条形码,线性条码,QR二维码的读取和生成类库.接口调用简单,文档齐全. 初识SharpBarcode 您可以点击下面的链接了解更多信息: 1.SharpBarcode简介 2.一张图看懂SharpBarcode 读取codabar 本博文主要介绍如何借助SharpBarcode实现读取c

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