如果你用Linux得设备,可能会用到这里来看有没有设备被安全挂载。因为没有一个图形化的页面来方便的查看。
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation),从而实现对模型的压缩与优化,方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例,实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。全部的过程可以分为三个部分,下面一一解析!
工作和学习中设计一个神经网络中经常需要设计一个数据载入器。首先第一件事我们要根据我们的任务要求确定一个数据提供的方法。如我们是一个分类任务,我们就需要读取数据和数据本身对应的标签。
在使用OpenCV进行图像处理时,可能会遇到一个常见的错误消息:"Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] !"。本文将详细解释这个错误的原因以及如何解决它。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 函数说明 OpenCV C++的图像对象Mat有一个函数convertTo可以把图像数据在不同的精度类型之间来回切换比如从字节到浮点数之间来回切换。非常方便,该函数的官方说明如下: 其中参数alpha可以让数据放缩到指定的范围内,比如从字节到浮点数类型 CV_8U 转换为CV_32Falpha=1.0/255.0时表示从0~255切换到0~1之间 浮点数类型到字节类型 CV_32F 转换为CV_8Ualph
除了opencv专门用来进行图像处理,可以进行像素级、特征级、语义级、应用级的图像处理外,python中还有其他库用来进行简单的图像处理,比如图像的读入和保存、滤波、直方图均衡等简单的操作,下面对这些库进行详细的介绍。
这篇文章介绍了怎么通过源码编译opencv。其实Opencv在3.3版本之后就加入了深度神经网络模块的支持,可以导入caffe,tensorflow,pytorch等主流框架的模型。
Opencv在3.3版本之后就加入了深度神经网络模块的支持,可以导入caffe,tensorflow,pytorch等主流框架的模型。
计算机视觉算法消耗并产生数据-它们通常将图像作为输入并生成输入的特征,例如轮廓,感兴趣的点或区域,对象的边界框或其他图像。 因此,处理图形信息的输入和输出是任何计算机视觉算法的重要组成部分。 这不仅意味着要读取和保存图像,还要显示有关其功能的其他信息。
Mask-RCNN可以看成是在Faster-RCNN的基础上多出一个分支实现的实例分割网络二值化mask层输出,而且这个分支mask分割网络是全卷积网络,结构显示如下:
就像许多开发人员一样,我也经常使用别人的工作成果(Medium 上的文章、GitHub 上的代码等),因此也很乐意与社区分享我的成果。写文章不仅是对社区的一种回报,还可以让你找到志趣相投的人,在一个狭小的领域内得到专业人员的指教,并进一步加深你对研究领域的理解。
昨天突然接到一个需求,识别井盖且判断是否有井盖或无井盖。而且时间紧急,比赛突然加的需求,只给一天时间。一天时间用深度学习方法大概率是来不及了,采集数据标注数据训练模型都要花时间。
我们都知道,一般情况下,一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵(RGB 格式),当然也有四个矩阵(RGBA 格式)或者一个矩阵(灰度图)的情形。然而,进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽,传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下,要想减少带宽占用和传输时延,只能对数据进行压缩。稍微想一下,对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗?矩阵压缩有很多种方法,在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。
在这篇文章中,我们将整理计算机视觉项目中常用的Python库,如果你想进入计算机视觉领域,可以先了解下本文介绍的库,这会对你的工作很有帮助。
盲水印,顾名思义就是看不见的水印。今天我们来说下频域加盲水印。相信大家做过图像处理的对频域、时域、空间域概念都有了一定的了解。
ROS2之OpenCV基础代码对比foxy~galactic~humble_zhangrelay的博客-CSDN博客
在使用OpenCV进行图像处理或计算机视觉任务时,你可能会遇到类似以下错误的错误信息:
图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效;另外,相比RGB,其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性,所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间,所以图像彩色互转是十分重要和关键的。
在本节中,您将加深对理论的理解,并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念,例如图像过滤,特征映射,边缘检测,卷积运算,激活函数,以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow,Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
Pillow是一个通用且用户友好的Python库,提供了丰富的函数集和对各种图像格式的支持,使其成为开发人员在其项目中处理图像的必要工具。
请先阅读我的上一篇文章《Visual Studio 2017 配置OpenVINO开发环境》,在VS2017中配置好OpenVINO环境。
当应用于矩阵时,src的每个元素都与upperb和lowerb中的对应元素进行校验。如果src中的元素在由upperb和lowerb给出的值之间,则dst的相应元素设置为255;否则设置为0。
导读:本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程,以及深度学习和OpenCV DNN(Deep Neural Networks,深度神经网络)模块的背景知识,让读者可以快速认识OpenCV,消除神秘感,同时对计算机视觉从传统算法到深度学习算法的演进历史有所了解。
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本章旨在与 OpenCV,其安装和第一个基本程序进行首次接触。 我们将涵盖以下主题:
OpenCV中有很多函数在图像处理时候都有一些参数可以有多个选择,这个时候开发者如果像快速试错,找到最佳的参数组合或者参数类型的时候。OpenCV中通过HighGUI的滚动条提供这样一种方便的调试方法,只是OpenCV官方教程里面滚动条的代码实现比较简单,甚至有些粗糙。本文讲会在官方教程的基础上进一步改进,获取的一个更加通用的版本代码。
Java是一门面向对象的编程语言,可以通过调用OpenCV库来实现人脸检测功能。OpenCV是一个开源计算机视觉库,其中包含许多用于图像处理和分析的函数和模块。下面我们将学习如何使用Java和OpenCV来实现人脸检测和标记出来。
自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后,OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测,OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的,Caffe版本的模型是半精度16位的,tensorflow版本的模型是8位量化的。同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库,对很多常见视觉任务都可以做到快速演示支持。说起人脸的Lankmarks提取,最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型,另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件,然后速度感人,觉得还有很大的改进空间。好处是OpenCV自己提供了一个训练工具,可以自己训练模型。常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测,但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现,取35个人脸各部位关键点。
本篇内容介绍如何使用opencv,scipy,tensorflow来实现计算机人脸检测。(用一点也是用 =.=) 先声明一下,本篇内容是在图片中的人脸检测, 调动计算机摄像头的人脸识别链接: 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164
我写这篇文章是因为我很久以前写过一些文章,用了人脸检测,我当时用的都是HAAR级联检测器,导致最近几个人问我说这个HAAR级联不太准,我跟他们都解释了一下,OpenCV2.4.x跟OpenCV3.0的时候人脸检测都是基于HAAR没错,但是都2020年啦,OpenCV4发布以来,官方支持的人脸检测方法已经转换为基于深度学习的快狠准的方法了。就连HAAR级联训练的工具在OpenCV4中都被除名了。所以与时俱进很重要,希望这篇文章能帮大家厘清OpenCV现在使用的人脸检测技术。
我写这篇文章是因为我很久以前写过一些文章,用了人脸检测,我当时用的都是HAAR级联检测器,导致最近几个人问我说这个HAAR级联不太准,我跟他们都解释了一下,OpenCV2.4.x跟OpenCV3.0的时候人脸检测都是基于HAAR没错,但是都2020年啦,OpenCV4发布以来,官方支持的人脸检测方法已经转换为基于深度学习的狠准快的方法了。就连HAAR级联训练的工具在OpenCV4中都被除名了。所以与时俱进很重要,希望这篇文章能帮大家厘清OpenCV现在使用的人脸检测技术。
图像的直方图是像素强度分布的图形表示。它提供了像素值集中位置以及是否存在异常偏差的估计值。
本文为OpenCV DNN模块官方教程的扩展,介绍如何使用OpenCV加载TensorFlow Object Detection API训练的模型做实例分割,以Mask-RCNN为例来检测缺陷。TensorFlow Object Detection API的github链接地址如下:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
OpenCV由各种不同组件组成。OpenCV源代码主要由OpenCV core(核心库)、opencv_contrib和opencv_extra等子仓库组成。近些年,OpenCV的主仓库增加了深度学习相关的子仓库:OpenVINO(即DLDT, Deep Learning Deployment Toolkit)、open_model_zoo,以及标注工具CVAT等。
waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数,是刚开始学习opencv,还是使用opencv进行开发调试,都是waitKey函数的例子。然而最基础的东西可能容易看出忽略,在此可以忽略可以很好地了解这个基础又常用的waitKey函数。
近日,开始学习图像处理,思前想后决定以opencv作为实验基础。遂完成图片读取和显示功能。Imread作为常用的图像读取函数,虽然简单,但是参数的选择非常重要,直接影响到后期处理。同时在调试学习过程中也可以学习到图像处理的知识。 1. 函数原型
Tensorboard 是 TensorFlow 的一个附加工具,可以记录训练过程的数字、图像等内容,以方便研究人员观察神经网络训练过程。可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard 一样全面的类似工具,一些已有的工具功能有限或使用起来比较困难 (tensorboard_logger, visdom等) 。TensorboardX 这个工具使得 TensorFlow 外的其他神经网络框架也可以使用到 Tensorboard 的便捷功能。TensorboardX 的 github仓库在这里。
今天看了用主成分分析简化数据,就顺便用MNIST数据集做了下实验,想直观地看一下效果,并通过完成这个小demo深入理解下原理。 我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识,之所以把原理放在效果后面,是因为我比较喜欢先看看它的作用,可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣,加深对它意义的理解,后面看数学原理会容易,所以整篇文章就以这样的思路组织整理。 主成分分析是什么 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)
最近在做一个工业巡检的项目,主要涉及的内容是指针型表计的读取。本系列文章主要介绍实现表计读取的全流程开发(立个FLAG,想想真是肝...留下了不争气的眼泪),其中主要使用的工具为百度开发的PaddleX和Visual studio 2019。
使用OpenCV进行人脸检测我写过两篇文章《C++ OpenCV之级联分类器--人脸检测》和《Android NDK OpenCV级联方式实时进行人脸检测》,不过这两篇里面用到的检测方式都是HAAR级联检测器,现在OpenCV4里面官方支持的人脸检测方法也已经是基于深度学习的方法进行检测了,所以我们这篇主要就是看OpenCV下用DNN进行人脸检测。
最常见的色彩空间就是RGB,人眼也是基于RGB的色彩空间去分辨颜色的。 OpenCV默认使用的是BGR。BGR和RGB色彩空间的区别在于图片在色彩通道上的排列顺序不同。
在本章中,我将逐步介绍如何开始使用 OpenCV 开发具有视觉感知的 Android 应用。
numba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器,这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台,matlab提供强大的数据计算以及仿真功能。在Matlab中数据集通常保存为.mat格式。那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢?所以今天就给大家分享一个使用python加载.mat数据的方法。我将使用Stanford Cars Dataset数据集作为例子为大家演示使用方法。
opencv可以读取的图片类型比较多,但大多是比较常见的类型,比如”.jpg”和”.png”,但它不能直接读取YUV格式的文件,需要通过python读取YUV文件,并进行相应的转换后,才能被opencv读取,并进行后续相应的处理.
Harris 角点检测器是检测两个边缘角点的常用方法。 它寻找窗口(也称为邻域或补丁),其中窗口的小移动(想象摇动窗口)使窗口内的像素内容产生大的变化。
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