作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写的是图像，视频的加载与保存 1.图像，数字图像，像素 1.图像 图像：定义为二维函数f...huidu.png cv.imshow("gray",gray) 原图与灰度图对比： ?...十进制表示 break 5.视频保存 def save_video(): cap = cv.VideoCapture(0) #FourCC是用于指定视频编解码器的...（最好使用XVID。MJPG会生成大尺寸的视频。...帧的大小也就是图像的的大小即图像的宽，高 OpenCv中读取的视频是没有声音的 结语 以上内容仅是自我学习时记录的笔记，欢迎大家批评指正，一起学习进步。
早在2016年，Google在一篇名为“ Show and Tell”的论文中就展示了如何将卷积神经网络（CNN）与长期短期记忆（LSTM）网络结合使用，以提供图像的自动字幕（文字描述）。...该项目将使用Tensorflow 2.01，Keras 2.1和OpenCV 4.1。前提是必须安装Cuda10.0和Visual Studio Express 17.0以利用GPU速度的提高。...上面的代码段显示了与LSTM串联在一起的经过编辑的InceptionV3 CNN。这实现了编码器-解码器体系结构。 完成此操作后，我们必须遍历训练和测试图像文件夹，并对每个图像进行预处理。...至此，您已经导出了带有权重的Keras模型以及用于测试和训练的pickle文件。/ Captioning文件夹下的所有数据都可以使用WinSCP上传到Jetson Nano上。...为了演示视频的实时图像字幕，我们必须将文本覆盖在实时视频源的顶部。也可以使用OpenCV API来完成。首先，我们需要安装正确的版本。 安装OpenCV OpenCv4.1是从源代码编译的。
将Keras权值矩阵保存为简短的动画视频，从而更好地理解你的神经网络模型是如何学习的。下面是第一个LSTM层的例子，以及一个经过一个学习周期训练的6级RNN模型的最终输出层。...keras_weight_animator pip install -r requirements.txt 为了从保存的权值图像中渲染视频，你还必须在你的机器上安装以下包: GNU Parallel...它公开了一个可以在任何模型fit(.)方法中包含的Keras回调函数。...Keras模型和一个output_directory，可以定期地保存权值图像。...在默认情况下，keras_weight_animator将每100个批处理的层权值以PNGs格式保存在名为epoch_XXX-layer_NAME-weights_YY.的文件夹中的output_directory
图 1：用 OpenCV 进行活体检测。左图是我的实时（真实）视频，而右图中我拿着自己的 iPhone（欺骗）。 人脸识别系统与以往任何时候相比都更加普遍。...请参考本文的「限制和后续工作」部分，来了解其他改善活体检测模型的建议。 你将在本教程剩下的部分学习如何获取我录制的数据集以及如何将它实际应用于通过 OpenCV 和深度学习建立的活体检测器。...图 6：LivenessNet 的训练过程。同时用「真实」图像和「伪造」图像作为数据集，可以用 OpenCV、Keras 和深度学习训练活体检测模型。...最后一步是将各个部分组合在一起： 访问网络摄像头/视频流 将面部检测应用到每一帧 对面部检测的结果应用活体检测器模型 打开 liveness_demo.py 并插入以下代码： ?...值得注意的是： 会使用 VideoStream 来访问相机馈送 使用 img_to_array 来使帧采用兼容的数组形式 用 load_model 来加载序列化的 Keras 模型 为了方便起见还要使用
图 1：用 OpenCV 进行活体检测。左图是我的实时（真实）视频，而右图中我拿着自己的 iPhone（欺骗）。 人脸识别系统与以往任何时候相比都更加普遍。...请参考本文的「限制和后续工作」部分，来了解其他改善活体检测模型的建议。 你将在本教程剩下的部分学习如何获取我录制的数据集以及如何将它实际应用于通过 OpenCV 和深度学习建立的活体检测器。...建立活体检测图像数据集 图 4：OpenCV 面部活体检测数据集。我们要用 Keras 和 OpenCV 来训练并演示活体模型。...确保你已经通过本教程的「Downloads」部分下载了源代码和数据集，执行以下命令： 图 6：用 OpenCV、Keras 和深度学习训练面部活体模型的图。...值得注意的是： 会使用 VideoStream 来访问相机馈送 使用 img_to_array 来使帧采用兼容的数组形式 用 load_model 来加载序列化的 Keras 模型 为了方便起见还要使用
那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。...这两种模型，可以只使用一种就可以。 save_use_params_model.py加载之前训练保存的参数模型，对应的保存接口是fluid.io.save_params。...save_infer_model.py保存预测模型，之后用于预测图像。通过使用这个方式保存的模型，之后预测是非常方便的，具体可以阅读预测部分。...=save_path) 预测 在训练的时候使用fluid.io.save_inference_model接口保存的模型，可以通过以下use_infer_model.py程序预测，通过这个程序，读者会发现通过这个接口保存的模型...，读者可以使用这个方式保存之前学过的模型。
第 38 和 39 行硬编码了我们训练好的 Keras 模型与音频文件的路径。 我们也初始化了用于检测的参数，其中包括 TOTAL_CONSEC 和 TOTAL_THRESH。...我们后面会在脚本使用 SANTA 变量作为状态标志来辅助我们的逻辑。 接下来，我们加载我们之前训练的 Keras 模型并初始化我们的圣诞树： ? Keras 让我们可以将模型保存下来以备后来使用。...之后我们会将该帧与一个文本标签一起展示在屏幕上。 因此，让我们预处理图像并将其传递给我们的 Keras 深度学习模型进行预测： ? 第 70-73 行是对 image 进行预处理，准备用于分类。...图 9：使用深度学习、Python、Keras 和树莓派成功检测到视频流中的圣诞老人 当检测到圣诞老人时，3D 圣诞树灯点亮，音乐开始播放。...在圣诞节之前，我可能还会修改一下这个脚本（调用一下 cv2.imwrite 或更好是保存视频），以确保我将圣诞老人的影像保存到磁盘上留作证据。要是有其他人在我的圣诞树下放了礼物，我一定会知道的。
作者：Adrian Rosebrock 翻译：张一然 校对：冯羽 本文约8800字，建议阅读10+分钟 本文为大家介绍了如何使用Opencv，Keras/Tensorflow构建一个口罩检测模型，以及如何将该模型应用到图片和视频中...上周我写了一篇关于利用深度学习在X光图像中检测COVID-19的博客，读者反馈很喜欢这种及时且具有实际意义的应用，因此今天我们学习另一个与COVID相关的计算机视觉应用，即利用Opencv，Keras/...我们的最后一步是绘制精度和损失曲线： 准备好绘图后，第152行使用--plot文件路径将图像保存到磁盘。...使用OpenCV在实时视频流中实现我们的COVID-19口罩检测器 至此，我们知道可以对静态图像应用口罩检测了，但是在实时视频流该如何做呢？ 我们的COVID-19口罩检测模型是否可以实时运行？...将目标检测器与戴口罩类结合使用将在以下两个方面改进模型。 首先，目标检测器将能够自然地检测戴着口罩的人，否则由于过多的面部被遮盖，人脸检测器将无法检测到这些对象。
图片 搭建和部署完成后，你可以通过摄像头，轻松测试模型，如下图所示，快来一起试试吧。这个动图中的手势代表的单词，见文末哦！...我们准备使用的解决方案是基于视觉数据的神经网络 深度学习与计算机视觉 人工智能和计算机视觉的最典型的模型是卷积神经网络（CNN），它在典型的计算机视觉应用中（如图像识别、目标检测等）应用广泛。...③ ResNet为何有效 ResNet的效果核心有2点： ① 它使用我们上面提到的跳跃连接，它跳过层来解决梯度消失的问题。 ② 它通过让模型学习恒等函数来确保最高层的性能至少与最低层一样好。...部署与实时测试 在这里我们做一个简单的测试，使用 OpenCV 的视频录制功能，通过 python 收集我们的摄像头的镜头采集的图像并进行实时预测。...大小并使用我们的模型进行测试（之前保存到 .h5 文件）。
传统的监控手段难以高效地识别和处理这些违法行为，而人工智能技术的引入为解决这一问题提供了新的可能性。 技术方案 视频分析 使用计算机视觉技术对监控摄像头拍摄的视频进行实时分析是关键的一步。...代码案例：行人违规行为检测与罚单生成 在这个示例中，我们将使用深度学习模型进行行人违规行为检测，并根据检测结果生成罚单。我们将使用 TensorFlow 和 OpenCV 进行实现。...主程序部分： 使用 OpenCV 打开视频文件 'traffic_video.mp4'。 进入循环，读取视频的每一帧。...释放视频捕获对象并关闭窗口。...代码案例：实时行人违规检测与罚单生成 在这个示例中，我们将使用 TensorFlow、OpenCV 和 Flask 构建一个实时的行人违规检测系统，并提供一个简单的 Web 界面，用于查看实时监控画面和生成罚单
导读 本文主要介绍如何使用 Python、OpenCV、TensorFlow和Keras实现一个睡意检测系统。...（公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 如今，司机的嗜睡是造成交通事故的主要原因之一。长时间开车的司机在方向盘后打瞌睡是很常见的但却非常危险。...这里主要关注在解决一个问题时获得的知识，它适用于不同但相关的问题。 实现方法 该项目的方法是使用网络摄像头捕获第一个视频，并使用 Harcascade 算法从视频中检测第一张脸，然后检测眼睛。...我们现在要使用的 OpenCV 将通过附加的网络摄像头监控和收集驾驶员的图像，并将它们输入深度学习模型，然后模型会将驾驶员的眼睛分类为“睁眼”或“闭眼”。...导入模型并更改最后一个全连接（fc）层并构建新模型。然后使用二元交叉熵损失函数和adam优化器编译模型，然后将模型训练5个epoch，然后保存模型，这样就不需要一次又一次地训练。
videoio：视频 I/O。 视频捕获和视频编解码器的接口。 highgui：高级 GUI。 UI 功能的接口。...在第 5 章，“图像处理技术”中，将详细说明主要颜色模型（也称为颜色空间）。 RGB 模型是一种加色模型，其中将原色(R, G, B)*混合在一起以再现各种颜色。...在以后的章节中，将显示更详细的处理算法。 读取相机帧和视频文件 在某些项目中，您必须捕获相机帧（例如，使用笔记本电脑的网络摄像头捕获的帧）。...在 OpenCV 中，我们具有cv2.VideoCapture，该类用于从不同来源（例如图像序列，视频文件和相机）捕获视频。 在本节中，我们将看到一些示例，向我们介绍此类用于捕获相机帧的类。...要从摄像机逐帧捕获素材，我们调用capture.read()方法，该方法从摄像机返回帧。 该框架与 OpenCV 中的图像具有相同的结构，因此我们可以以相同的方式使用它。
本期我们将一起学习如何使用计算机视觉技术识别棋子及其在棋盘上的位置 ? 我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。...自定义数据集的细分 为了构建该数据集，我首先创建了capture_data.py，当单击S键时，该视频从视频流中获取一帧并将其保存。...棋盘检测 对于棋盘检测，我想做的事情比使用OpenCV函数findChessboardCorners复杂的多，但又不像CNN那样高级。...完整的棋盘检测过程 03. 棋盘分类 项目伊始，我们想使用Keras / TensorFlow创建CNN模型并对棋子进行分类。...此应用程序保存实时视频流中的原始帧，每个正方形的64个裁剪图像以及棋盘的最终2D图像。 print('Working...
本期我们将一起学习如何使用计算机视觉技术识别棋子及其在棋盘上的位置 我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。...自定义数据集的细分 为了构建该数据集，我首先创建了capture_data.py，当单击S键时，该视频从视频流中获取一帧并将其保存。...棋盘检测 对于棋盘检测，我想做的事情比使用OpenCV函数findChessboardCorners复杂的多，但又不像CNN那样高级。...完整的棋盘检测过程 03. 棋盘分类 项目伊始，我们想使用Keras / TensorFlow创建CNN模型并对棋子进行分类。...此应用程序保存实时视频流中的原始帧，每个正方形的64个裁剪图像以及棋盘的最终2D图像。 print('Working...
如何才能区分出这些「伪造的」与「真实的/合法的」人脸呢？ 如何才能将反人脸欺骗算法应用到你的人脸识别应用中呢？ 答案是使用 OpenCV 进行活体检测，这正是本文要讨论的内容。...图 4：我们的 OpenCV 人脸活体检测数据集。我们将使用 Keras 和 OpenCV 训练一个活体检测模型的演示样例。 请确保你使用了本教程「下载」部分的链接获取到了源代码以及输入视频的示例。...同时使用「真实」人脸和「欺骗性/伪造」人脸图像作为我们的数据集，我们可以使用 OpenCV、Keras 框架以及深度学习技术训练一个活体检测模型。...图 6：使用 OpenCV、Keras 以及深度学习技术训练一个人脸活体检测模型的训练过程示意图。 如结果所示，我们在验证集上实现 99% 的活体检测准确率。...「load_model」：加载我们的序列化 Keras 模型。 「imutils」：包含一些方便使用的工具函数。 「cv2」：绑定 OpenCV。
另外再安装一个tensorflow，pip，keras，sklearn，PIL，numpy，opencv等。其中keras要安装2.0版本的，opencv安装3.3.1版本的。...因为我装的是tensorflow因此我直接使用了keras的Tensorflow版，同时，为了验证其它深度学习库的效率和准确率，我还使用了Theano，利用CNN——卷积神经网络来训练我的人脸识别模型。...，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) #告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier...2.模型训练 训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络（CNN），程序利用这个网络训练我的人脸识别模型，并将最终训练结果保存到硬盘上。.../model/liziqiang.face.model.h5') #框住人脸的矩形边框颜色 color = (0, 255, 0) #捕获指定摄像头的实时视频流 cap = cv2
基于卷积神经网络的人脸识别的实现 利用opencv获取人脸，采集人脸数据，将收集到的人脸数据加载到内存，搭建属于自己的卷积神经网络，并用人脸数据训练自己的网络，将训练好的网络保存成模型，最后再用opencv...与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。...2.3 系统功能需求 通过电脑本地的摄像头，拍摄实时人脸照片，与训练好的卷积神经网络模型中存放的人脸信息进行比对，同时在桌面上显示识别出的人脸标签值。...3.关键步骤 3.1 人脸数据的获取 利用opencv来调用摄像头，获取实时视频流，通过opencv自带的人脸分类器haar来识别并标注出人脸区域，将当前帧保存为图片存到指定的文件夹下面。.../number1.h5') color = (0, 255, 255)#框住人脸的矩形边框颜色 cap = cv2.VideoCapture(0)#捕获指定摄像头的实时视频流
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