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教程 | 深度学习 + OpenCV,Python实现实时目标

在本文中我们将学习如何扩展原有的目标测项目,使用深度学习 OpenCV 将应用范围扩展到实时文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 使用深度学习 OpenCV 进行目标测为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标测器,我们需要有效地接入摄像头流,并将目标测应用到每一帧里。 首先,我们从流中读一帧(第 43 行),随后调整它的大小(第 44 行)。由于我们随后会需要宽度高度,所以我们在第 47 行上进行。 如果 confidence 高于最低阈值(第 63 行),那么我们提类标签引(第 67 行),并计算测到的目标的坐标(第 68 行)。 (请打开原文链接,进入「Downloads」部分,输入自己的邮箱地址,所需代码其他资料。)打开终端,执行下列命令:?

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深度学习 + OpenCV,Python实现实时目标

使用 OpenCV Python 上对实时流进行深度学习目标测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时,随后加入原有的目标测功能。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测项目,使用深度学习 OpenCV 将应用范围扩展到实时文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 使用深度学习 OpenCV 进行目标测为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标测器,我们需要有效地接入摄像头流,并将目标测应用到每一帧里。 由于我们随后会需要宽度高度,所以我们在第 47 行上进行。随后将 frame 转换为一个有 dnn 模块的 blob(第 48 行)。 (请打开原文链接,进入「Downloads」部分,输入自己的邮箱地址,所需代码其他资料。)

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    C++ OpenCV摄像头及操作类​VideoCapture介绍

    前言 前面的文章我们做了对图片的一些处理,OpenCV里面还有对动态的处理,通过动态图像每一帧生成的Mat再对图像可以进行处理。接下来我们学习一下OpenCV打开摄像头播放的基本操作。 通过对VideoCapture类的构造函数open函数分析,可以发现opencv读入的方法一般有如下两种。比如读当前目录下名为dog.avi的文件,那么这两种写法分别如下。 ----5.VideoCapture::grab bool VideoCapture::grab(); 功能:从文件或设备中下一个帧,假如调用成功返回true。 功能:解码并且返回刚刚帧,假如没有帧被(相机没有连接或者文件中没有更多的帧)将返回false。 ::retrieve()其中之一被调用,用于、解码返回下一个帧这是一个最方便的函数对于读文件或者数据从解码返回刚刚的帧,假如没有帧被(相机没有连接或者文件中没有更多的帧

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    向「假脸」说 No:用OpenCV搭建活体测器

    请参考本文的「限制后续工作」部分,来了解其他改善活体测模型的建议。你将在本教程剩下的部分学习如何我录制的数据集以及如何将它实际应用于通过 OpenCV 深度学习建立的活体测器。 3. liveness_demo.py:演示脚本,它会启动你的网络摄像头帧,可以进行实时的面部活体测。从训练()数据集中测并提面部 ROI ? 如果你要处理的中不止有一张面部,我建议你根据需要调整逻辑。因此,第 65 行了概率最高的面部引。66 行用这个引计算了测的置信度。接下来要过滤弱测并将面部 ROI 写进磁盘:? 确保你已经用这篇教程的「Downloads」部分了源代码输入样例。打开终端并执行下面的命令来提「伪造」类的面部:?也可以对「真实」类别的面部执行同样的操作: ? 43 行开启了无限的 while 循环块,从这里开始并调整各个帧的大小(46 47 行)。调整帧的大小后,帧的维度,以便稍后进行缩放(50 行)。

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    OpenCV 入门之旅

    第 1 步:我们首先拿到一个图像,然后创建一个级联分类器,它最终会给出我们人脸的特征第 2 步:这一步涉及使用 OpenCV,它将读图像特征文件,主要就是操作 NumPy 数组我们需要做的就是搜人脸 带有计算机网络摄像头的使用 OpenCV 使用 OpenCV 也非常简单一张一张地读图像,由于帧的快速处理已经我们眼睛的机制(生物学范畴☺)使单个图像移动起来,就生成了首先 ,我们定义了一个 NumPy 数组,我们用它来表示的第一张图像——存储在帧数组中我们还有一个 check 变量——这是一个布尔数据类型,如果 Python 能够访问 VideoCapture 对象的图像如上所示, imshow 方法用于的第一帧直接为了,我们将使用 while 循环我们使用 cvtColor 函数将每一帧转换为灰度图像waitKey(1) 将确保在每毫秒间隔后生成一个新帧这里还有一个用户事件触发器 VideoCapture 对象以确保我们使用网络摄像头

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    OpenCV实战:人脸关键点测(FaceMark)

    带有注释标签关键点的人脸图像公共数据集可以访问这个链接下载:https:ibug.doc.ic.ac.ukresourcesfacial-point-annotations4.从网络摄像头中帧并处理 我们既可以打开一个本地(.mp4),也可以打开网络摄像机(如果电脑有的话)来进行人脸关键点测。5. 测人脸我们对的每一帧运行人脸测器。 对于每张脸我们得,我们可以得68个关键点,并将其存储在点的容器中。因为帧中可能有多张脸,所以我们应采用点的容器的容器。7. 绘制人脸关键点根据得关键点,我们可以在帧上绘制出来并显示。 faceLandmarkDetection.cpp实现、人脸测、人脸关键点测;drawLandmarks.hpp实现人脸关键点绘制多边形线绘制。 32 facemark->loadModel(lbfmodel.yaml);3334 设置网络摄像头用来35 VideoCapture cam(0);3637 存储灰度图的变量38

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    如何利用Python在Jetson TX2上显示摄像头影像

    在本贴中,贴主“我”分享了如何使用python 代码(及 OpenCV)在Jetson TX2上显示摄像头影像,包括IP摄像头, USB 网络摄像头Jetson板载摄像头.这个简单代码也同样可以在 1 准备工作需要在Jetson TX2上安装 GStreamer 支持的 pythonOpenCV.。 我是安装opencv-3.3.0 python3.如果你是用 IP CAM, 你必须构建好,并且知道它的RTSP URI, 比如. rtsp:admin:XXXXX@192.168.1.64:554. tegra-cam.py 源代码 (因为顾虑到很多人访问不了,lady把代码copy到这里:http:www.jetsoner.comthread-148-1-1.html)按照下面步骤利用Jetson板载摄像头显示影像 (我还连接了一个更快的r - cnn模型来做人类头部测,并在图像上绘制边框,但是主显示代码是相同的。)?(点击阅读原文看代码吧...微信排版太麻烦了...lady真是已经尽力了)

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    教程 | 摄影爱好者玩编程:利用PythonOpenCV打造专业级长时曝光摄影图

    随后我们将编写为输入创建长时曝光效果的 Python OpenCV 代码。最后,我们将在一些样例上使用我们的代码,以创建酷炫的长时曝光图像。 我们看到,代码并不复杂,并且在应用于使用三脚架时(不要抖动相机)效果很好。 对于本教程,我们正在使用包含所有帧的文件,因此有必要在 21 行创建一个流的文件指针。 请注意循环语句退出条件 :如果未从文件流的末尾帧,我们将退出循环(31 行 32 行)。 图 6:通过使用 Python OpenCV 创建的梦幻般的长时曝光效果图。才外,我们还可以考虑通过有规律的间隔从输入,从中对帧进行采样而不是对所有帧平均值来构造不同的输出。

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    OpenCV+python实现实时目标测功能

    import FPSimport numpy as npimport argparseimport imutilsimport timeimport cv22.我们不需要图像参数,因为在这里我们处理的是 下一步,我们初始化流(来源可以是文件或摄像头)。 由于我们随后会需要宽度高度,接着进行(h, w) = frame.shape。 如果已经按下,则我们退出帧捉循环(if key == ord(q):break),最后更新 fps 计数器(fps.update())。8.退出了循环(「q」键或流结束),我们还要处理以下。 到此这篇关于OpenCV+python实现实时目标测功能的文章就介绍到这了,更多相关python实现目标测内容请搜ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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    OpenCv-Python 开源计算机觉库 (一)

    功能概览GUI支持: 显示保存图片,控制鼠标事件跟踪栏核心运算:图片像素编辑,对图像执行算术运算,性能优化图像处理:颜色空间变化,几何变换,图像阈值,平滑处理,渐变,边缘测,融合,轮廓线,直方图 ,傅立叶变化,余弦变换,模版匹配,霍夫线变换,霍夫圆变换,图像分割,前景提,特征测与描述:哈里斯角点测,托马斯角点测,SIFT,SURF,ORB,特征匹配,图像查找分析:背景分割,目标追踪, cv.destroyAllWindows()elif k == ord(s): # 按字母 s 键保存并退出 cv.imwrite(dog_gray.png,img) cv.destroyAllWindows()5.2 ,播放,保存5.2.1 实时流从笔记本电脑内置摄像头,实时流(一张张图片),并显示经过灰度处理后的帧,效果就是经过灰度处理后的。 ,如笔记本电脑内置摄像头,实时流输入,进行一帧帧处理后,保存到文件 output.avi 。

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    如何在Jetson TX2上使用CSI相机(续)

    从CSI相机的关键在于能够(1)在您的程序中使用gstreamer(2)使用高效的管道。? 虽然OpenCV4Tegra的运行速度比纯OpenCV 2更快,但OpenCV 2的所有版本都不支持从gstreamer中,所以我们无法从中轻松。 如果您使用正确的选项从源代码编译OpenCV 3,它支持从gstreamer。所以我们将用一个自编的OpenCV 3替换OpenCV4Tegra。 Cd 〜opencv buildsudo make install用OpenCV的GStreamer管道执行采集现在安装可捉gstreamerOpenCV,开始使用吧! 幸运的是,我有一个很好的Github上的C ++示例脚本旨在通过OpenCVgstreamer并输出在显示器上。让我们来看看。

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    基于OpenCV的车辆变道

    大家一定听说过使用OpenCV 的haar级联文件可以测到面部、眼睛等,但是如果目标是汽车,公共汽车呢?01. 数据集我们将道路上汽车的文件用作数据集。 输入第一步是提供要在本教程中使用的输入-OpenCV的haar级联文件,用于测汽车的坐标,道路上的汽车的文件- cascade_src = cascadecars.xmlvideo_src = datasetcars.mp4 = cv2.VideoCapture(video_src)car_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_src)cv2.VideoCapture()方法用于输入 输入后,使用循环提帧,并使用汽车的haar级联文件测到的坐标,我们在循环中在汽车周围绘制一个矩形,以在对的帧执行其他操作时得一致性。 通过将帧掩码之间的按位与运算应用于 ROI(感兴趣区域),可以生成结果帧。

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    基于OpenCV的车辆变道

    大家一定听说过使用OpenCV 的haar级联文件可以测到面部、眼睛等,但是如果目标是汽车,公共汽车呢?01. 数据集我们将道路上汽车的文件用作数据集。 输入第一步是提供要在本教程中使用的输入-OpenCV的haar级联文件,用于测汽车的坐标,道路上的汽车的文件- cascade_src = cascadecars.xmlvideo_src = datasetcars.mp4 = cv2.VideoCapture(video_src)car_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_src)cv2.VideoCapture()方法用于输入 输入后,使用循环提帧,并使用汽车的haar级联文件测到的坐标,我们在循环中在汽车周围绘制一个矩形,以在对的帧执行其他操作时得一致性。 通过将帧掩码之间的按位与运算应用于 ROI(感兴趣区域),可以生成结果帧。

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    神技能!在上司靠近座位时,用人脸识别技术及时屏幕切换

    · 网络摄像头实施捉影像· 学习模型侦测,识别捉的影像· 发现 Boss 来了,实现切换屏幕实现以上的操作需要如下技术:· 面部图像· 图像识别· 切换屏幕? 面部图像为了图像,我搞了个网络摄像机。?我们通过网络摄像机图像,由于我们是用来面部识别的,所以只需要截脸部这个范围即可。 我使用 Python OpenCV 来拍摄脸部图像,代码在下方哦!别心急!?BossSensorcamera_reader.py 我得了比我预期更清楚的图片。?? 收集图像我要收集 Boss 各种各样的面部图像,我采三个方法:· Google 图片· Facebook 上 Boss 的图片· 截图但是图片还是太少,样本不够,所以我就用我的网络摄像头盯着老板拍摄 目前,我用 OpenCV 测面部,但由于 OpenCV 中的面部测的准确性似乎不太好,我想尝试使用 Dlib 来提高准确性。

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    基于OpenCV处理管道

    首先,我们需要流。该管线任务将从文件或网络摄像头(逐帧)生成一系列图像。接下来,我们将测每个帧上的脸部并将其保存。 非常简单。 我们需要创建一个VideoCapture对象,其中参数是设备引(指定哪个摄像机的数字)或文件的名称。然后,我们可以逐帧流。 从版本3.3开始,OpenCV支持许多深度学习框架,例如Caffe,TensorFlowPyTorch,从而使我们能够加载模型,预处理输入图像并进行推理以得输出分类。 有一位优秀的博客文章中阿德里安·罗斯布鲁克(Adrian Rosebrock)解释如何使用OpenCV深度学习实现人脸测。

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    想要训练专属人脸识别模型?先掌握构建人脸数据集的三种绝招

    我们可以自己训练定制化的人脸识别模型,但在训练模型识别图片或中的人脸之前,最重要的一个步骤是收集人脸数据集。 如何创建定制的人脸识别数据集首先我将介绍使用 OpenCV 一颗摄像头来流中的人脸,并将带有人脸的图像帧保存到硬盘上。接下来我会列举几种用程序自动从网上下载人脸图片的方法。 这个 detector 将会在接下来每帧的循环中测人脸;在 24 行会初始化并开启流 VideoStreem;如果使用的是树莓派的话,注释掉第 24 行的代码,使用第 25 行的代码;第 26 行让摄像头先热个身 具体使用哪些 API 主要决于想要收集的人的人脸信息,比如一个人经常在 Twitter 或者 Instagram 上发自拍,那么我们就可以使用这些平台的 API 来图片。 还可以使用 Google Bing 等搜引擎来:在这篇博文中,可以找到使用 Google Images 手动或者使用脚本来下载图片的方法。

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    python深度学习库系列教程——pyt

    highgui:提供了用户界面文件读的基本函数,比如图像显示窗口的生成控制,图像文件的IO等。如果不考虑应用,以上三个就是最核心常用的模块了。 针对一些特别的觉应用,OpenCV也提供了强劲的支持:video:用于分析的常用功能,比如光流法(Optical Flow)目标跟踪等。 flann:最近邻算法库,Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,用于在多维空间进行聚类,经常关键点匹配搭配使用。 相机功能一个是VideoCapture,用于相机设备并图像,或是从文件中。还有一个VideoWriter,用于生成。 方便后面使已经好的部分可以顺利生成 print(Stopped! {}{} frames captured!.

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    opencv︱图片与的读入、显示、写出、放缩与基本绘图函数介绍

    opencv加载一个灰度图案例二:opencv+matplotib绘图二、的读、显示、保存1、摄像头2、从文件中播放3、保存三、opencv中的绘图函数1、画线:cv2.line ----二、的读、显示、保存1、摄像头为了,你应该创建一个 VideoCapture 对象。他的参数可以是设备的引号,或者是一个文件。设备引号就是在指定要使用的摄像头。 之后,你就可以一帧一帧的了。但是最后,别忘了停止。 2、从文件中播放与从摄像头中一样,你只需要把设备引号改成文件的名字。 在播放每一帧时,使用 cv2.waiKey() 设置适当的持续时间。 下面的代码是从摄像头中,沿水平方向旋转每一帧并保存它。

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    OpenCV 系列教程1 | OpenCV 的 GUI 特性

    因此,如果使用 OpenCV图像,Matplotlib 中的彩色图像将不能正确显示。 入门学习目标:显示、保存从相机进行cv2.VideoCapture(), cv2.VideoWriter() 函数使用从相机笔记本自带摄像头 # 创建一个 VideoCapture 如果帧被正确读,它将为真。通过查这个返回值来的结尾。有时,cap 可能没有初始化。在这种情况下,这段代码显示错误。可以通过方法 cap.isOpened() 查它是否初始化。 可以通过 cap.get(propId) 的一些属性,propId 值为:0 to 18。 例如:可以通过 cap.get(3) cap.get(4) 查帧的宽高,默认是 640x480。

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    如何用OpenCV制作一个低成本的立体相机

    其实,这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来的。 本文,我们将学习如何DIY一个低成本的立体相机(使用一对网络摄像头)以及如何使用OpenCV3D。 但基本要求是保持摄像机严格固定平行。固定好相机并确保正确对齐后,我们完成了吗?我们准备好生成差图3D了吗?No, no, no! 二、立体相机标定校正的重要性为了理解标定校正的重要性,我们试着用刚DIY好的立体相机到的图像生成一个没有标定校正过的差图。? 左图是立体相机到的左右图像;右图是用没有标定过的左右图像生成的差图。我们观察到,使用未校准的立体相机生成的差图非常嘈杂且不准确。为什么会这样?相应的关键点应具有相等的Y坐标,以简化点对应搜。 下载2:Python觉实战项目31讲在「小白学觉」公众号后台回复:Python觉实战项目31讲,即可下载包括图像分割、口罩测、车道线测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪测、文本内容提

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