You only look once(你只需看一次),或者YOLO,是目前比较快的目标对象检测算法之一。虽然它不再是最精确的目标对象检测算法,但是当您需要实时检测时,它是一个非常好的选择,不会损失太多精确度。
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中,我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 深度学习计算机视觉的惊人成绩让计算机视觉的传统算法在目标检测领域逐渐淡出人们的视野,但是在许多应用程序中,这些传统算法依旧发挥着重要的作用。 它们在出现伊始也产生了轰动的效果,如 HOG 算法在行人检测方面的巨大优势,因此,若想深入学习图像处理,还是很有必要重温这些传统算法的。 OpenCV 中的 objdetect 模块封装了传统计算机视觉的目标检测算法,引入该模块需要包含头文件"opencv2/objdetect.hpp",通过该头文件,读者可以了解
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
计算机视觉是人工智能的一个重要领域。计算机视觉是一门关于计算机和软件系统的科学,可以让计算机对图像及场景进行识别和理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等分支领域。因为有众多的现实需求,目标检测可能是计算机视觉中最有价值的的领域。在本教程中,我会简要介绍目标检测的概念、开发者面临的挑战和我们提供的解决方案包括高效率的目标检测代码。
在 TensorFlow 众多功能和工具中,有一个名为 TensorFlow 目标检测 API 的组件。这个库的功能正如它的名字,是用来训练神经网络检测视频帧中目标的能力,比如,一副图像。
侦察是每个bug bounty或渗透测试中最为重要的阶段之一。侦察工作做得到不到位,可能会对最终的结果产生直接影响。侦察可以分为两类:即主动和被动侦察。在主动侦察中端口扫描是最常用的方法之一。通过端口扫描渗透测试人员或漏洞猎人可以确定在目标主机或网络上打开的端口,以及识别在这些端口上运行的服务。
程序员的一生中,错误几乎每天都在发生。在过去的一个时期, 错误要么对程序(可能还有机器)是致命的,要么产生一大堆无意义的输出,无法被其他计算机或程序识别,连程序员自己也可能搞不懂它的意义。一旦出现错误,程序就会终止执行,直到错误被修正,程序重新执行。所以,人们需要一个”柔和”的处理错误的方法,而不是终止程序。同时,程序本身也在不断发展,并不是每个错误都是致命的,即使错误发生,编译器或是在执行中的程序也可以提供更多更有用的诊断信息,帮助程序员尽快解决问题。然而,错误毕竟是错误,一般都是停止编译或执行后才能去
人类总是具有识别和区分面部的天生能力。现在计算机能够做到这一点。这开辟了大量的应用程序。人脸检测和识别可以用来改善访问和安全性,就像最新的Apple Iphone一样,允许在没有物理卡的情况下处理付款 - iphone也这样做!,启用犯罪识别并允许个性化的医疗保健和其他服务。人脸检测和识别是一个研究很多的话题,网上有大量的资源。已经尝试了多个开源项目,以找到最准确实现的项目。还创建了一个管道,用于在加载图像后只需8行代码就任何输入图像进行检测,识别和情感理解!代码是开源的Github。
程序员编写特定的代码,专门用来捕捉这个异常(这段代码与程序逻辑无关,与异常处理有关)如果捕捉成功则进入另外一个处理分支,执行你为其定制的逻辑,使程序不会崩溃,这就是异常处理
绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术,绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测,当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
在python中不同的异常可以用不同的类型(python中统一了类与类型,类型即类)去标识,不同的类对象标识不同的异常,一个异常标识一种错误
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口(Object Detection API),能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”,一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标?我们现在就可以实现! TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序,它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品(如杯子,苹果或香蕉)来移动光标,他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
OpenPose代表了第一个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点(共 135 个关键点)的实时多人系统。
当看到ThinkPHP十年磨一剑的提示,那么今天这里分享的工具就可以派上用场了,一键检测ThinkPHP全版本漏洞。
计算机视觉是AI的一个重要领域。计算机视觉是计算机和软件系统的科学,能够识别和理解图像和场景。计算机视觉还包括图像识别,对象检测,图像生成,图像超分辨率等多个方向。由于实际使用案例数量众多,对象检测可能是计算机视觉最深刻的一个方向。在本教程中,我将简要介绍现代对象检测的概念,软件开发人员面临的挑战,我的团队提供的解决方案以及用于执行高性能对象检测的代码教程。
"You Only Look Once"是一个实时对象检测算法,它避免了在生成区域建议上花费太多的时间。它不能完美地定位物体,而是优先考虑速度和识别。
上面那句话因为缺少冒号:,导致解释器无法解释,于是报错。这个报错行为是由Python的语法分析器完成的,并且检测到了错误所在文件和行号(File "<stdin>", line 1),还以向上箭头^标识错误位置(后面缺少:),最后显示错误类型。
对象检测是一种属于计算机视觉领域的技术。它处理识别和跟踪图像和视频中存在的对象。物体检测具有多种应用,例如面部检测,车辆检测,行人计数,自动驾驶汽车,安全系统等。
摄像头是一种视觉传感器,它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化,甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。
异常和错误 part1:程序中难免出现错误,而错误分成两种 1.语法错误(这种错误,根本过不了python解释器的语法检测,必须在程序执行前就改正) #语法错误示范一 if #语法错误示范二 def test: pass #语法错误示范三 print(haha 2.逻辑错误(逻辑错误) #用户输入不完整(比如输入为空)或者输入非法(输入不是数字) num=input(">>: ") int(num) #无法完成计算 res1=1/0 res2=1+'str' part2:什么是异常 异常就是程
目前,人脸识别的使用率正在不断上升,随之而来关于面部识别道德问题的争论也愈发激烈。从机场到社交媒体,面部识别的应用无处不在。因此,想让自己的脸不被扫描几乎是不可能的。
pip是Python包管理工具,提供了对Python包的查找,下载,安装,和卸载的功能。学会了pip,对于大部分Python包的安装你基本不用愁了。本文主要针对Windows用户,因为pip的使用在Windows系统上相对难度大一些,可能会遇到一些难题。不过Linux和MacOS用户也可以观看。
原文:Github 项目 - OpenPose 在 Ubuntu 的安装 - AIUAI
作者: Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向,被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外,它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始,进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南,它并没有详细介绍主流的目标检测算法,这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点
为了代码的稳定性、鲁棒性、异常处理就显得尤为重要了。通过异常处理,可以帮助开发人员更好的监控服务、定位问题,等等。那就让我们进入本章的学习吧
实时对象检测是一个非常有趣的话题。 我们应如何可靠地检测视频输入中的人和其他现实生活中的物体? 最近我设法构建了一个非常简单的应用程序,只需连接到用户的电脑网络摄像头就可自动检测对象。 我想与大家分享一下我是如何构建这个应用程序以及我在此过程中遇到的一些有趣的问题和挑战。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域(ROI)。
1.复现环境: • windows2003 sp2 x86 • windows2003 配置域服务器 2.环境搭建: 从 https://yadi.sk/d/NJqzpqo_3GxZA4下载本次泄露的文件 在 linux下通过密码: Reeeeeeeeeeeeeee 和以下命令解压这三个文件 $ gpg windows.tar.xz.gpg gpg: AES 加密过的数据 请输入密码: $ tar xvf windows.tar.xz 本次泄露
1.语法错误(这种错误,根本过不了python解释器的语法检测,必须在程序执行前就改正)
口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一,然而,这也导致了基于面部特征(包括鼻子、嘴和下巴线)的面部识别算法的失效。
APT-Hunter是用于Windows事件日志的威胁搜寻工具,该工具能够检测隐藏在Windows事件日志中的APT运动,如果您是弄威胁情报的人,那么我保证您会喜欢使用此工具的,为什么?我将在本文中讨论原因,请注意,此工具仍为测试版,并且可能包含错误。
计算机视觉是人工智能的一个重要领域,是关于计算机和软件系统的科学,可以对图像和场景进行识别、理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等多个领域。由于存在大量的实际需求,目标检测可能是计算机视觉中最有意义的领域。
在前面介绍Python语法的过程中,我们已经接触到了解释器给的错误和异常,但并没有详细讲解它们。现在我们就全面的来学习Python是对语法错误等错误进行定义和处理的,这包括至少有两种可以区分的错误,它们是语法错误和异常。
原文链接:https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/108153075 创作不易,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。
APT-Hunter是Windows事件日志的威胁猎杀工具,它由紫色的团队思想提供检测隐藏在海量的Windows事件日志中的APT运动,以减少发现可疑活动的时间,而不需要有复杂的解决方案来解析和检测Windows事件日志中的攻击,如SIEM解决方案和日志收集器。
所有目标检测已成为动作识别研究的重要垫脚石,即训练AI对行走和坐下等一般动作进行分类。为了使AI能够理解接收到的输入,我们需要教它检测特定的图案和形状,并制定自己的规则。
在上一节内容中,介绍了如何将YOLO应用于图像目标检测中,那么在学会检测单张图像后,我们也可以利用YOLO算法实现视频流中的目标检测。
今天是大年初三,按照传统习俗,从这天开始,就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”,毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中,我们会讲述Python的各种进阶操作,包括Python对文件、数据的处理,Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言,让它能为我所用。
https://towardsdatascience.com/object-detection-with-10-lines-of-code-d6cb4d86f606
(1)首先下载opencv(网址:opencv),在这里我选择的是opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 。 (2)下载好后,把它放到任意盘中(这里我放的是D盘),切换到安装目录,执行安装命令:pip install opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
主要是用于对网站子域名、开放端口、端口指纹、c段地址、敏感目录、链接爬取等信息进行批量搜集。
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来,让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧!
霍尔传感器是根据霍尔效应制作的一种磁场传感器。霍尔效应是磁电效应的一种,这一现象是霍尔(A.H.Hall,1855—1938)于1879年在研究金属的导电机构时发现的。后来发现半导体、导电流体等也有这种效应,而半导体的霍尔效应比金属强得多,利用这现象制成的各种霍尔元件,广泛地应用于工业自动化技术、检测技术及信息处理等方面。
看完了代码,下面容我们聊聊目标检测背后的技术背景,并解读这10行Python代码的由来和实现原理。
哈喽,大家好,今天我们一起来做一个人脸检测的小应用案例,看看现在满大街普及的人脸检测到底是个什么玩意儿。其实,这个技术没那么唬人,现在技术已经非常成熟啦。小白同学可以跟着我一步一步操作,就能够实现。
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