本教程针对Windows10实现谷歌公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中Win

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"

谷歌宣布开源其内部使用的 TensorFlow Object Detection API 物体识别系统.本教程针对ubuntu16.04系统,快速搭建环境以及实现视频物体识别系统功能. 本节首先介绍安装环境: 1.首先简单安装tensorflow,一般用户可以直接按照下面的命令进行安装,若不行请转到http://www.cnblogs.com/wmr95/p/7500960.html进行安装. pip install tensorflow   (# For CPU) pip install te

本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现 中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景. 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来,目标的识别可以基于颜色.纹理.形状.其中颜色属性运用十分广泛,也比较容易实现.下面就向大家分享一个我做的小实验---通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪. 下面就是我们完整的代码实现(已调试运行): i

摘要: 对于人物识别技术来说,动作和人体测量统计学对于光学差异并不敏感,甚至对于眼镜,头发,帽子的描述相当粗糙,现在的以步态为基础的识别技术都是基于对细节的精确描述和对步态周期的精确测量.这种方法需要运动主角在简单背景下反复的重复一个单一动作,并且需要昂贵的动作捕捉系统或者二维的视频系统,以便研究人员可以对运动物体进行分段和跟踪.现有的设备限制了人体测量统计学在实际场景中的运用,因为实际场景中的动作存在不同程度的复杂性.我们发展了一种新的人物识别方法,这种方法以动作和人体测量统计学为基础,并且所

此次主要学习了如何将BGR转成HSV,主要用到cv2.cvtColor()和cv2.inRange()函数来识别视频中的蓝色物体. code: import cv2import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0)#开启相机 while(1): _,frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #将BGR图转成HSV图 lower_blue = np.array([100,43

前言 大家应该都知道几个很常见的例子,比如在张学友的演唱会,在安检通道检票时,通过人像识别系统成功识别捉了好多在逃人员,被称为逃犯克星:人行横道不遵守交通规则闯红灯的路人被人脸识别系统抓拍放在大屏上以示警告:参加某次活动通过人脸进行签到来统计实时人流量等等, 我现在也来做一个通过电视直播,追踪画面中所有人脸信息,并捕获我需要的目标人物. 具体思路及流程 基于虹软人脸识别,对直播画面中的每一帧图片进行检测,得到图片中所有人脸信息.可以添加目标人物的照片,用目标人物的人脸特征值与直播画面帧图片中人脸

基于OpenCV实现图片及视频中选定区域颜色识别 近期,需要实现检测摄像头中指定坐标区域内的主体颜色,通过查阅大量相关的内容,最终实现代码及效果如下,具体的实现步骤在代码中都详细注释,代码还可以进一步优化,但提升有限. 主要实现过程:按不同颜色的取值范围,对图像进行循环遍历,转换为灰度图,将本次遍历的颜色像素转换为白色,对白色部分进行膨胀处理,使其更加连续,计算白色部分外轮廓包围的面积累加求和,比较每种颜色围起来面积,保存最大值及其颜色,所有颜色遍历完后,返回最大值对应的颜色,显示在图像上 如果

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验

php如何截取出视频中的指定帧作为图片 一.总结 一句话总结:截取视频指定帧为图片,php ffmpeg扩展已经完美实现,并且php ffmpeg是开源的 二.php如何截取出视频中的指定帧作为图片 截取视频指定帧为图片,php ffmpeg扩展已经完美实现:   1 2 3 4 5 6 $movie = new ffmpeg_movie($video_filePath); $ff_frame = $movie->getFrame(1); $gd_image = $ff_frame->toGD

原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1.目标-TensorFlow CNN 卷积神经网络 在之前的TensorFlow教程中,我们讨论了使用TensorFlow进行手写识别.今天我们讲学习怎样使用TensorFlow创建一个卷积神经网络关于CIFAR 10的分类模型

从视频中获取截图: NSString *movpath =[[NSBundle mainBundle] pathForResource:@”iosxcode4″ ofType:@”mov”]; mpviemController =[[MPMoviePlayerViewController alloc] initWithContentURL:[NSURL fileURLWithPath:movpath]]; MPMoviePlayerController *mp=[mpviemController

使用python的moviepy库来提取视频中的图片,按照视频每帧一个图片的方式来保存. extract images from video, than save them to disk from moviepy.editor import VideoFileClip clip1 = VideoFileClip('./project_video.mp4') i = 1 for frame in clip1.iter_frames(): im = Image.fromarray(frame) i

C++反汇编第三讲,反汇编中识别虚表指针,以及指向的虚函数地址 讲解之前,了解下什么是虚函数,什么是虚表指针,了解下语法,(也算复习了) 开发知识为了不码字了,找了一篇介绍比较好的,这里我扣过来了,当然也可以看原博客链接: http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7558868 一丶虚函数讲解(复习开发,熟悉内存模型) 1.复习开发知识 首先:强调一个概念定义一个函数为虚函数,不代表函数为不被实现的函数. 定义他为虚函数是为了允许用基类的

C++反汇编第四讲,反汇编中识别继承关系,父类,子类,成员对象 讲解目录: 1.各类在内存中的表现形式   备注: 主要复习开发知识,和反汇编没有关系,但是是理解反汇编的前提.     2.子类继承父类 2.1 子类中有虚函数,父类中有虚函数 : 都有的情况下    2.2 子类中没有虚函数,父类中有虚函数 : 子类没有,父类有的情况 2.1 2.2的情况都是一样的.     2.3   子类中有虚函数,父类中没有虚函数 : 子有父没有的的情况下    2.4 子类父类都没有虚函数的情况下 第二

在B站看到一个up发的病名为爱的钢琴曲,感觉很好听,然后当然是要加入歌单啊.然而不知道怎么转换成mp3,找来找去找到了EFFmpeg 这篇只是达到了我简单的需求,以后可能会有EFFmpeg更详细的使用案例.下面开始了. 一.下载B站视频, 链接:病名为爱 下载之后是 .blv 格式(我的手机是这个格式) 二.下载 EFFmpeg 官网直接搜索,我电脑是win10,下载之后解压将bin文件夹加入环境变量,在cmd中输入 ffmpeg -version  显示版本号即为安装成功. 三.文件转换 cm

最近因为要实现模板匹配,需要在视频中选中一个目标,然后框出(即作为模板),对其利用模板匹配的方法进行检测.于是需要首先选出视频中的一帧,但是在利用摄像头读视频的过程中我唯一能想到的方法就是: 1.在视频播放的过程中,当想选中哪幅图来标记目标时,按下暂停键. 2.框出你想要检测的目标. 那要怎么实现呢? 首先是暂停怎么实现呢?介于是摄像头直播,我们先将那副图像复制并在另一个窗口显示.然后关掉摄像头,就完成了暂停.后面标记完目标再打开摄像头就行了.那具体怎么实现呢... import cv2 dra

TensorFlow环境 人脸识别 FaceNet 应用(一)验证测试集 前提是TensorFlow环境以及相关的依赖环境已经安装,可以正常运行. 一.下载FaceNet源代码工程 git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git 二.下载数据集LFW LFW数据集是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的 下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz wg

1.vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') #进行视频的载入 2.vc.isOpened() # 判断载入的视频是否可以打开 3.ret, frame = vc.read()  #进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase, frame表示读入的图片 4.cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #表示将图片转换为灰度图 代码: import cv2 vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')