机器视觉实战5:安卓端目标检测App开发

上篇文章《机器视觉实战4:OpenCV Android环境搭建(喂饭版)》中介绍了如何使用Android Studio搭建OpenCV开发环境,本节基于之前搭建好的环境开发一个基于神经网络的目标检测App。准备模型首先从这里下载已经训练好的模型文件:deploy.prototxt:神经网络结构的描述文件mobilenet_iter_73000.caffemodel:神经网络的参数信息这个模型...

机器视觉实战4:OpenCV Android环境搭建(喂饭版)

本文介绍如何构建OpenCV Android开发环境,在OpenCV与Android Studio集成的过程中,看了很多文章,但实际操作的时候都还是多多少少碰到了一些问题,所以写一篇文章,总结记录一下,也希望能够帮助到他人。我使用的环境是:MacOS 10.15.3Android Studio 3.6.1(下载,包含MacOS Android SDK)OpenCV Android SDK 3...

机器视觉实战3:基于Hog特征的目标检测

上篇文章《机器视觉实战2:基于Haar特征的目标检测》中介绍了如何使用Haar特征进行目标检测,本文介绍另外一种目标检测算法:基于HOG特征的目标检测。该算法是在Dalal和Triggs于2005年发表的论文 Histogram of Oriented Gradients for Human Detection 中提出的,他们当时正在研究行人检测。HOG特征和Haar特征类似,都是一种提取特...

机器视觉实战2:基于Haar特征的目标检测

Haar Cascades是Paul Viola和Michael Jones在2001年发表的论文"Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features"中提出的一种目标检测算法。论文中写的非常细致,网上相关的文章也很多,作为一个非学院派、业余AI爱好者就只简单说一下其原理。我们知道一个好的分类模型一般至少需要两个...

机器视觉实战1:Ball Tracking With OpenCV

本文是机器视觉实战系列第1篇,实现的一个通过颜色来小球的检测和运动轨迹跟踪,效果如下:原文出处:Ball Tracking with OpenCV.项目学习代码学习我使用的环境是:MacOS+Python3.7.4+OpenCV 4.2.0.相比于原文,我对代码做了一些小修改,并且加了一些中文注释,方便你理解。整个项目代码如下:import argparse import time from...

机器视觉实战0:开篇

本系列主要是分享一些网上的机器视觉实战项目,会长期更新,以下是本系列的一些信息,供参考。项目来源?项目主要收集自互联网上公开的教程(大多会是国外网站上的英文教程),仅做学习使用,每篇文章会附上原始出处。有兴趣的可阅读原文,就当是练习英语水平了。有没有GitHub项目?文章中会有完整的代码,我也建了一个对应的项目:machine-vision-in-action.涉及了哪些知识?机器视觉主要涉...
站点总览
  • 文章总数:272篇
  • 分类总数:15个
  • 评论总数:441条
  • 运行时间:6年266天
最近评论
多多非常好的文章,学习到了👍
窗外一叶我认为这本书里吹嘘的成分比较多,没有多少干货。移动通信网络(5G6G)和WiFi的界限会越来越...
aa懵逼
yhm流痞
马旭鹏路过
lukez比如ignore_older参数比clean_inactive长..其中逻辑请参考官方文档
QwQ按照教程配置IIS8.5主机环境Typecho伪静态问题终于解决了,救活了我的垃圾小站。
W_Z_C果然可以,看了半天文档竟然没有发现这个插件,也是醉了……
xiongjunkunhi, 你好, 能够详细解释一下导致filebeat重传的第二种情况吗?
Aidan博主您的博客写的非常好,相见恨晚ps: 不好意思,有点激动,前两条评论要不语义不通要不手误打错...