DNN模块介绍: Tiny-dnn模块 支持深度学习框架 - Caffe - TensorFlow - Torch/PyTorch DNN运用 图像分类 对象检测 实时对象检测 图像分割 预测 视频对象跟踪

@ 目录 前言 一.OpenCV DNN模块 1.OpenCV DNN简介 2.LabVIEW中DNN模块函数 二.TensorFlow pb文件的生成和调用 1.TensorFlow2 Keras模型(mnist) 2.使用Keras搭建cnn训练mnist(train.py),训练部分源码如下: 3.训练结果保存成冻结模型(pb文件)(train.py),训练结果保存为冻结模型的源码如下: 4.python opencv调用冻结模型(cvcallpb.py) 三.LabVIEW OpenCV

OpenCV框架介绍 概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage

前言 一.故事背景 NDK方法人脸识别 OpenCV4Android系列: 1. OpenCV4Android开发实录(1):移植OpenCV3.3.0库到Android Studio 2.OpenCV4Android开发实录(2): 使用OpenCV3.3.0库实现人脸检测 轻量化卷积模型 纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet.MobileNet.ShuffleNet.Xception 移动设备集成OpenCV DNN Official tutorials, which looks g

配置环境:OpenCv3.4, vs2013(x64),Win7.用OpenCv dnn module 实时检测摄像头,视频和图像的分类示例原代码为:https://docs.opencv.org/3.4.0/da/d9d/tutorial_dnn_yolo.html,https://github.com/pjreddie/darknet/tree/master/data,可以下载分类文件.根据不同的model,选择不同的names.https://pjreddie.com/darknet/yo

一.opencv的示例模型文件   使用Torch模型[OpenCV对各种模型兼容并包,起到胶水作用], 下载地址: fast_neural_style_eccv16_starry_night.t7 http://cs.stanford.edu/people/jcjohns/fast-neural-style/models/eccv16/starry_night.t7 和 fast_neural_style_instance_norm_feathers.t7 http://cs.stanford

深度神经网络(DNN,Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客(数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍)中介绍的神经网络:为了解决M-P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时,我们提出了多层感知机,在输入层和输出层中间添加一层隐含层,这样该网络就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数. 然后在数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST博客中,我们使用类似上图的神经网络结构对MINIST数据集进行了训练,最

  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

@ 目录 前言 一.什么是图像分类? 1.图像分类的概念 2.MobileNet简介 二.使用python实现图像分类(py_to_py_ssd_mobilenet.py) 1.获取预训练模型 2.使用opencv_dnn进行推理 3.实现图像分类 (代码汇总) 三.使用LabVIEW dnn实现图像分类(callpb_photo.vi) 1.读取待分类的图片和pb模型 2.将待分类的图片进行预处理 3.将图像输入至神经网络中并进行推理 4.实现图像分类 5.总体程序源码: 四.源码下载 总结

依据机器学习算法如何学习数据可分为3类:有监督学习:从有标签的数据学习,得到模型参数,对测试数据正确分类:无监督学习:没有标签,计算机自己寻找输入数据可能的模型:强化学习(reinforcement learning):计算机与动态环境交互,学习错误反馈达到更优的目的. 依据机器学习期望结果来分类:分类:输入被分为N个类别的一种:回归:输出是连续值:如依据房子的大小,时间,位置来预测房子的价格:聚类:使用无监督学习将输入聚为N类:密度估计(density estimation):找到输入可能的分

opencv主要模块介绍: [calib3d]——其实就是就是Calibration(校准)加3D这两个词的组合缩写.这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容.基本的多视角几何算法,单个立体摄像头标定,物体姿态估计,立体相似性算法,3D信息的重建等等.[contrib]——也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写, 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能,不用去多管.2.4.8里的这个模块有新型人脸识别,立体匹配,人工视网膜模型等技术. [core]——核心

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

前言 今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载 一.物体识别算法原理概述 1.物体识别的概念 物体识别也称目标检测,目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题.但是,这个问题并不是很容易解决.形态不合理,对象出现的区域不确定,更不用说对象也可以是多个类别. 目标检测用的比较多的主要是RCNN,spp- net,fast- rcnn,faster- r

QString modelPrototxt = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\lenet.prototxt"; QString modelBin = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\snapshot_iter_10000.caffemodel"; QString imageFile = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\

这里要感谢这篇博主的文章 部分内容转载自此 opencv在2.3版本之前 都是用的c语言实现的 而在2.3以后的版本 做了很多重大的改变 其中最主要的是用c++重写大部分结构 然后文件的结构和2.0之前的也有很多不同 然后对库的结构进行了合理的规划拆分 core——定义了基本数据结构,包括最重要的Mat和一些其他的模块 imgproc——该模块包括了线性和非线性的图像滤波,图像的几何变换,颜色空间转换,直方图处理等等 video——该模块包括运动估计,背景分离,对象跟踪 calib3d——基本的

这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究 https://docs.opencv.org/master/examples.html下的 6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的. 在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题:由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,因此需要预先下载准备:此外如果出现各种报错,需要对症下药. 此外,由于需要使用common.hpp文件,所以需要引入dnn目录到include中 用到的数据集都放在: 链接:https://p

本文翻译自 Vishwesh Shrimali 的  "Using OpenVINO with OpenCV" 原文链接: https://www.learnopencv.com/using-openvino-with-opencv/ 翻译:coneypo 在这篇文章中,我们会介绍如何利用 Intel 的 OpenVINO 软件包来,发挥 OpenCV 中 Deep Neural Network (DNN) / 深度神经网络 模块的的最大性能: 我们也对 CPU 上 OpenCV 和其

最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大家,因为本人也是个小白,所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正! 一.安装OpenCV和搭建环境 首先呢,大家得安装OpenCV,这里网络上有很多相关的教程,这里就不赘述了!我本人用的是OpenCV3.10+VS2015. 这里就贴出几个教程: 下载地址:http://opencv.org/

经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和

一.OpenCV简要介绍 OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,可以运行在Windows.Linux.MacOS等操作系统上.OpenCV提供了众多语言的接口,其中就包含了Python,Python是一门上手容易.使用起来十分让人愉悦的语言,利用Python学习OpenCV,相信能获得不错的效果. 二.从官网上下载源码或安装包 OpenCV的官方下载网址是http://opencv.org/releases.html,我选择的是最新3.2.0版本. 三.编译安装前的准备工作 对于Windows