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是使用

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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 3.4.

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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,都是一种提取特征的算

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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先决条

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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 co

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OpenCV学习笔记(7)——关于RGBA的存储

其实前面我已经说过OpenCV中关于RGBA的存储问题,但是为了强调,这里专门单独拿出来介绍一下。在OpenCV中有分别有1通道图,2通道图,3通道图,4通道图。我们最常用的是3通道图,即RGB图,4通道图是在3通道图的基础上多了一个Alpha分量,用于表示透明这个特性。虽然我们一般说的时候都是RGBA的顺序,但其实在内存里面,图像的存储顺序是BGRA BGRA BGRA …。而我们知道在Open

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OpenCV学习笔记(6)——绘图(包括字体和文字)

绘图是OpenCV经常使用的一个地方,很多时候我们需要绘制图像或者在已有的图像上方绘制一些图像。1. 绘制直线函数原型:<div id="scid:f32c3428-b7e9-4f15-a8ea-c502c7ff2e88:5d952840-7141-4460-8d1a-0948c8e044de" class="wlWriterEditableSmartConte

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OpenCV学习笔记(5)——ROI

在以前介绍IplImage结构的时候,有一个重要的参数——ROI。ROI全称是"Region Of Interest”,即感兴趣的区域。实际上,它是IPL/IPP(这两个是Inter的库)结构IplROI的实例。IplROI包含xOffset、yOffset、height、width和coi成员变量。其中COI代表channel of interest(感兴趣的通道)。ROI的思想是:一旦设定RO

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  • repostone: 非技术的路过。
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