1. ORK 网址:https://wg-perception.github.io/object_recognition_core/ ORK (Object Recognition Kitchen) 是 ROS 集成的物体识别库,当前 Kinetic 版本的 ROS 只集成了部分功能包的二进制安装文件,所以需通过源码编译安装. 安装依赖库 sudo apt-get install meshlab sudo apt-get install libosmesa6-dev sudo apt-get i

使用很easy,  frame 就是当前帧,  foreground 是取得的, binary 型背景, 0.03是学习速率能够依据实际调整. cv::BackgroundSubtractorMOG mog; mog(frame, foreground, 0.03);

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

视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别,下面将详细介绍整个实现过程. 关键词:物体识别:TensorFlow 1.引言 随着人们工作.生活智能化的不断推进,作为智能化承载者----摄像头,充当起了非常重要的"眼"的作用. 物体识别技术能够进一步实现了"脑"

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

1.度娘:“OpenCV 物体识别” 1.1.opencv实时识别指定物体 - 诺花雨的博客 - CSDN博客.html(https://blog.csdn.net/qq_27063119/article/details/79247266) ZC:主看这个,讲的比较细致,操作一般都是使用的 OpenCV里面的exe,一些代码是 java的 可以搞定,最后一段测试代码 是Python 但是比较短 应该可以转成C++的来测试. ZC:照着做了,还需研究 1.2.利用深度学习和OpenCV实现物体检测

让我们对卷积神经网络如何工作形成更好直观感受.我们先看下人怎样识别图片,然后再看 CNNs 如何用一个近似的方法来识别图片. 比如说,我们想把下面这张图片识别为金毛巡回犬.   一个需要被识别为金毛巡回犬的图片   人类是怎么做的呢? 一种做法是我们识别狗的特定部位,例如鼻子,眼睛,毛发.我们把图片分成小片,识别小片,然后把这些结合在一起,得到一个狗的概念. 这种情况下,我们可以把图片分成下列组合: 一个鼻子 两只眼睛 金色毛发 如下图所示:   狗的眼睛   狗的鼻子   狗的毛发   再进一

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/107837715各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实

最近项目时间很紧,抓紧时间集中精力去研究android平台的opencv里的物体跟踪技术 其他几篇文章有时间再去完善吧 从网上找到了一些实例代码,我想采取的学习方法是研究实例代码和看教程相结合,教程是ndk编程方面的编程规则等.opencv人脸识别.物体跟踪这一块的教程 (1)人脸检测与跟踪库 asmlibrary   分析和研究 http://www.oschina.net/p/asmlibrary http://yaohan.sinaapp.com/topic/3/asmlibrary#co

细粒度识别一般需要模型识别非常精细的子类别,它基本上就是同时使用图像全局信息和局部信息的分类任务.在本论文中,研究者们提出了一种新型层次语义框架,其自顶向下地由全局图像关注局部特征或更具判别性的区域. 人类在识别物体类别时,往往不仅仅根据其外观信息,还依赖于在日常生活以及专业学习过程中获取的先验知识.如何有效利用这些先验知识引导和约束网络学习是目前一个重要的研究难点.针对于精细化物体识别,其类别可以按照不同程度进行概念抽象,并形成了层次化的分类结构.这种结构是层级间丰富语义知识的集中体现,如层级

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

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

import cv2 as cvimport tensorflow as tfimport numpy as npimport random ##以下为数据预处理,分类为cata,总共样本为cata*num_batch,总共图像为cata*num_imgcata=2 #需要分的类别num_img=49 #图像个数#该函数返回x与y,输入批量,产生cata*num_batchdef XANDY(num_batch): x_mouse=np.zeros([num_batch,500,500,1])

这是基于颜色识别的物体追踪 不废话 直接看代码 这是Opencv3的代码 //---------------------------------[头文件.命名空间包含部分]---------------------------- // 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间 //------------------------------------------------------------------------------------------------- #include "op

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

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

摘要: 了解通用目标检测与识别一站式方案的功能与特性,还有实现流程,以及可定制点. 本文分享自华为云社区<玩转CANN目标检测与识别一站式方案>,作者: Tianyi_Li. 背景介绍 目标检测与识别是计算机视觉领域中的关键技术,随着深度学习技术的发展,目标检测与识别的应用场景也越来越广泛.当前, 主要有以下几个应用场景: 安全领域:指纹识别.物体识别等. 交通领域:车牌号识别.无人驾驶.交通标志识别等. 医疗领域:心电图.B超.健康管理.营养学等. 生活领域:智能家居.智能购物.智能测肤等.

1.什么是条形码及其应用 条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白,按照一定的规则排列,用来表示一组信息的图形标识符.常见的条形码是由反射率相差很大的黑条和白条排成的平行线图案. 条形码可以表示出物品的生产国,制造厂家,商品名称,生产日期,图书分类号,邮件起止地点,类别,日期等许多信息,因而在商品流通,图书管理,邮政管理,银行系统等许多领域得到广泛的应用. 2.条形码-识别原理 要将按照一定规则排列出来的条形码转换成有意义的信息,需要经过扫描和译码两个过程. 众所周知,物体的颜色是由

从这个博客转载 http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17409717 请其它同学转载时注明原始文章的出处! Delaunay三角剖分是1934年发明的将空间点连接为三角形.使得全部三角形中最小角最大的一个技术. 假设你熟悉计算机图形学,你便会知道Delaunay三角剖分是变现三维形状的基础.假设我们在三维空间渲染一个,我们能够通过这个物体的投影来建立二维视觉图,并用二维Delaunay三角剖分来分析识别该物体,或者将它与实物相比較.Dela

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur