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matlab遍历制作自己集 .mat

看到深度学习教学动不动就是拿MNIST集,或者是IMGPACK集来教学,这些都是已经制作好集,我们大家肯定都很疑惑怎么制作自己集呢? 接下来我就自己制作了一个集,片3600张,每张高宽分别为240-320 获取根目录下所有子夹: PathRoot = 'F:\process\finger_vein-master\db100 '; list = dir(PathRoot); 获取在下一层所有子夹,因为我们很多时候都是不在一个夹,或者是在一个大夹中很多小中,所以这时候就需要多重遍历,一层,一层遍历下去 ,拿到我们想要所有   至于这为什么是 3 开始?  db100 每一个小夹(001-002-003)中left  和 right 中 这用matlab 三重遍历提取  最后全部保存在 imgPack中 在用 save 集保存成

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使用python读取matlab.mat

由腾讯云+社区自动同步,原地址 https://stackoverflow.club/read-mat-file-in-python/ 两种在matlab和python间共享方法。 一是用scipy 二是用h5py scipy提供了loadmat和savemat来读写.mat import scipy.io as sio #matlab名 matfn=u'your_file_name ' data=sio.loadmat(matfn) #注意中括号名称是在.mat,在matlab生成时确定 xi = data['xi'] yi = data['yi'] python存储 .mat供matlab使用 import scipy.io as sio import numpy as np ###下面是讲解python怎么读取.mat以及怎么处理得到结果### load_fn ,python中组行排列 ###下面是讲解python怎么保存.mat供matlab程序使用### save_fn = 'xxx.mat' save_array = np.array([1,2,3,4

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    OpenCVMat类型以及基本函使用

    IplImage IplImage结构定义在opencv\build\include\opencv2\core\types_c.h中。 地位等同于Mat,可以说是历史版本了。 Mat Mat这个结构定义在opencv\build\include\opencv2\core\core.hpp这个。 protected: void initEmpty(); }; Mat是OpenCV最基本结构,Mat即矩阵(Matrix)缩写我们在读取时候就是将片定义为Mat类型,其重载构造函一大堆 其中有一个构造函可以很方便直接将IplImage转化为Mat Mat(const IplImage* img, bool copyData=false); 基本函使用 imread 功能:从一个中载入片 ■ 第二个参,InputArray类型img,一般填一个Mat类型就行了。

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    在Android实现双目测距

    在构造方法中配置StereoBM算法一下参,有些参是相机标定,具体用法参考《双目摄头测量距离》这篇章。 更加这篇教程,完成修改StereoBM算相机标定。 在MainActivity.java中,简单几步就完成了双目测距,在使用OpenCV之前一定要执行OpenCVLoader.initDebug(),然后读取assets夹中,分别是是左右目拍摄保存 计算完成之后,为了方便查看距离,把结果在ImageView上显示,然后为ImageView添加点击获取坐标事。 : [在这插入片描述] 使用摄头测距 上面是实现读取两张计算物体距离,并没有使用摄头拍摄,那么接下来我们就通过使用Android设备接双目摄头,实时拍摄计算物体距离。 ,使用StereoBMUtil工具类读取分割后左右目摄执行计算,把结果在ImageView上显示,然后为ImageView添加点击获取坐标事

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    一个人单挑滴滴Android开发团队?

    我使用是百度地LBS 版本5.3,海外话考虑到信息多少、性能、包大小、源等多方面因素推荐使用mapbox。 assets 司机证照片,也就是下面 getDriverLicenseFromMySample() 方法,可以立刻进行测试。 函将hsv彩色根阈值进行过滤,用来过滤掉对识别左上角标志区域帮助不大颜色 //并且把滤出保存到 binary面 // Scalar()是具有三个参结构体 extractFeatureData(Mat txtImage) 方法作用是证卡号识别特征提取,获取卡号每个黑色素点特征,作为每个号码特征和识别重要依。 服务器端还会对乘客发送过来进行整理和分析,也可以将“人车不符”和位置信息发送给合规部门。 ? 下是“人车不符”情况发生地区热力: ?

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    基于opencv库,tess-two,Zxing在Android实现人工智能身份证号识别

    基于opencv库和tess-two,Zxing在android平台上实现身份证号识别! 实现原理分析 :通过zxing库捕捉相机获得,或者从相册获取片,再对进行处理. 最后将sdk目录中nativelibs复制到主工程mainjniLibs目录下,jniLibs目录需自己创建.这样opencv库就装载成功了! 2. tesseract库使用,本章不对tesseract如何编译做详细介绍,可以使用tess-two,有编译好,解压后,把Jar添加到项目,把libs目录复制到jniLibs目录下这样 语言包放置,可以从tesseract-ocr官网下载中或者英,但是针对只是身份证号识别,打算自己训练,官方下载语言包都过大,本篇章不对如何训练做详细介绍. 4. zxing库引用 (ICPretreatment.doICPretreatmentTwo(bitmap)); //返回有效 行识别结果 } 先加载语言包,将assets目录下语言包保存到sd目录下,再对源进行比例方法缩小

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    学习KNN(二)KNN算法手写字识别OpenCV实现

    学习KNN(一) 分类与KNN原理 学习KNN(二)KNN算法手写字识别OpenCV实现 学习KNN(三)KNN+HOG实现手写字识别 简介 在OpenCV安装路径/opencv/sources ); imwrite(ad,tmp); } } return 0; } 截取之后每个以字命名夹内就都有500张片了,需要注意是 OpenCVimwrite是没有自动创建夹功能,所以路径应该提前存在。 在之前,我们已经把5000张分别放进了10个了,现在我们把其中每个类别中前400张拿出来做训练,其余测试,代码如下: #include <iostream> #include <opencv2 最后是一些个人想法,为什么KNN在手写库中表现优异,我觉得主要是因为较简单,字在位置很规则,都在中间,这两个特点非常利于KNN做距离计算。

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    OpenCV | 基于Android系统详析Mat与Bitmap对象(创建、初始化、使用与转换 | 附大量demo)

    Mat对象 Mat是OpenCV中用来存储信息内存对象; 当通过Imgcodecs.imread()方法从读入一个时,imread方法就会返回Mat对象实例; 或者通过Utils.bitmatToMat 下形象地展示了一张各个素点是如何存储, 因为本身素点比较多,下显示只是片左上角20×20大小部分: ? ---- 1.2 Mat创建与初始化 综上,Mat对象中包含了各种基本信息与Mat是由头部与部分组成,其中头部还包含一个指向指针。 ---- 2.1 与资源加载 在Android系统中, 可以把给定路径或者资源ID作为参, 通过调用API来实现加载,使目标片成为一个Bitmap实例对象。 BGR顺序, 这也是OpenCV加载Mat对象时候使用默认通道与通道顺序。

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    Android NDK OpenCV稠密光流调用

    经过自己测试,Android利用NDK方式实现稠密光流还是可以,不过和我在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》提到过,稠密光流算法(即上所有素点光流都计算出来),由于要计算上所有点光流 创建C++ 我们在CPP下面新建了opticalflow和源 ? 头中两个方法,一个是native-lib中调用方法,一个是在源上进行绘制方法 ? ? Opticalflow.cpp 定义两个Mat,一个是上一帧灰度,一个是稠密光流处理。 ? 绘制结果函 ? 外部调用稠密光流方法 ? ,但是我们这个Demo中显示只有一个,摄头也随时可以移动,所以用那篇中只对比第一帧情况是不行,所以我这改为都是当前帧对比前一帧。 定义 Mat flowdata; //绘制结果 void opticalflow::drawcalcFlowHF(Mat &flowdata, Mat &image, int step) {

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    在Android实现双目测距

    在构造方法中配置StereoBM算法一下参,有些参是相机标定,具体用法参考《双目摄头测量距离》这篇章。 更加这篇教程,完成修改StereoBM算相机标定。 (rec, R); //Rodrigues变换 //校正之后,会对进行裁剪,这validROI就是指裁剪之后区域 在MainActivity.java中,简单几步就完成了双目测距,在使用OpenCV之前一定要执行OpenCVLoader.initDebug(),然后读取assets夹中,分别是是左右目拍摄保存 计算完成之后,为了方便查看距离,把结果在ImageView上显示,然后为ImageView添加点击获取坐标事。 ,使用StereoBMUtil工具类读取分割后左右目摄执行计算,把结果在ImageView上显示,然后为ImageView添加点击获取坐标事

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    OpenCV处理专栏十七 | 清华大学《基于单幅快速去雾》C++复现(有一定工程意义)

    雾天退化模型 之前在介绍何凯明博士暗通道去雾论OpenCV处理专栏六 | 来自何凯明博士暗通道去雾算法(CVPR 2009最佳论)时候已经讲到了这个雾天退化模型,我们这再来回顾一下。 模型表达式为: 其中,是空间坐标,是观察到有雾,是待恢复无雾,表示大气散射系,代表景物深度,是全局大气光,通常情况下假设为全局常量,与空间坐标无关。 已知有: 根(4)和(5)推出: 因此初略估计透射率计算公式: 最后为了保证自然性,增加一个参来调整透射率 : 好了,上面复习完了何凯明博士暗通道去雾,我们一起来看看清华大学这篇论 一些推导 我们知道去雾步骤主要就是估计全局大气光值和透射率,因此,本就是根输入估计和(这篇论使用了来代替),然后根雾天退化模型求取去雾后。 为了防止去雾后出现整体画面偏暗,这均值来调整,即: 其中是中所有元素均值,是调节因子。 因此可以得到透射率计算公式: 结合公式(1)推出: 。

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    harris角点检测简要总结

    之前可以参看笔者写几篇处理章,将会有助于更深入了解harris角点检测实现。 2) 学模型 根上述算法思想,可以构建学模型,窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v)为: ? 其中w(x,y)是一种加权函,几乎所有应用都把它设为高斯函。 根上述原理,Harris角点检测算法关键是计算M矩阵,M矩阵是I(x,y)偏导矩阵,也就是要先求出梯度。 1) 详细步骤 1.计算I(x,y)在X,Y方向梯度。 在这是通过卷积函filter2D实现,具体原理可以看(1)中提到相关章。 在这非最大值抑制是通过膨胀实现。比较膨胀前后响应值矩阵,得到局部最大值。

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    Java版人脸跟踪三部曲之三:编码实战

    // histSize表示这个直方分成多少份(即多少个直方柱),就是 bin MatOfInt histSize = new MatOfInt(25); // 只要头区域 hue通道中计算反向投影。 (); } 接下来是output方法,定义了拿到每一帧视频后做什么事情,这调用了detectService.convert检测人脸并识别性别,然后在本地窗口显示: @Override /boling_cavalry/75121158,我这下载后放在:C:\study\javacv\lib\opencv_java453.dll 人脸检测模型,在GitHub下载,地址是:https /blog_demos.git 该项目源码仓库地址,ssh协议 这个git项目中有多个夹,本篇源码在javacv-tutorials夹下,如下红框所示: javacv-tutorials

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    【失败也分享】C++ OpenCV人脸Delaunay三角形提取及仿射变换使用

    给定平面中一组点,三角测量指是将平面细分为三角形,将点作为顶点。在1中,我们在左上看到一组界标,以及在中间三角测量。 DelaunayCore类中,在获取三角形还有插入矩形点都用到了泛型模版,主要原因也同上面一样,获取到人脸68个特征点为vector<Point2f>,而凸包为vector<Point>, 如果按两个不同类型计算获取三角形,就要写两个函,这直接用泛型方式就直接写一个函同时调用即可。 在泛型模版中要注意问题就是实现方法也要写在头.h中,而无法写入.cpp,因为模版需要单独编译,模板是实例化式多态。当然也可以在头中声明模板,在一个模板中实现那些类。 然后在头尾部包含具体实现,如:#include “xxxx.cpp” 。

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    计算机视觉 OpenCV Android | 特征检测与匹配之角点检测——Harris角点检测与Shi-Tomasi角点检测

    API,返回/输出是一个与输入大小一致Mat对象, 这个Mat对象每一个坐标(i,j)都是对应输入对应坐标(i,j)响应值R, 要先将这个Mat对象归一化, 再循环每一个Mat 基于角点周围素块生成特征描述子可以更好地表述特征。 本首先笔记如何提取角点特征。 1 Harris角点检测 关于角点特征提取最经典算法之一就是Harris角点检测。 本章完整代码在末GitHubFeature2dMainActivity.java中,后续对此不再说明。 ,用灰度; corners:输出得到角点组,注意类型; maxCorners:表示获取前N个最强响应R值角点。

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    实践|OpenCV4.2使用DNN进行人脸检测一(片篇)

    实现DNN人脸检测,需要先下载模型,在OpenCV\sources\samples\dnn\face_detector目录下,有一个download_weights.py脚本,可以通过Pycharm blobFromImage 3 setInput 4 forward 01 readNetFrom 根我们用模型不同改为不同,后面就是加载模型 //Tensorflow cv:: const Size & size = Size(), //返回Mat尺寸 const Scalar & mean = Scalar(), //关于mean crop = false, //裁剪标志,指示是否在调整大小后裁剪 int ddepth = CV_32F //类型,目前仅支持32F和8U ) 03 setInput , 创建项目 新建一个C++项目,配置OpenCV可以看《VS2017配置OpenCV通用属性》,然后把我们需要用模型和要检测片拷贝进去 ?

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    C++ OpenCV Contrib模块LBF人脸特征点检测

    上面GIF中可以看出来,除了第一张多人面有侧脸,检测特征点时有点差,基本检测都还挺不错。章最后有DemoGitHub源码地址。 以前Demo中只是加载了一张片,这次是直接加了一个目录下。定义了目录后,使用cv::glob可以把所有名存放到vector<string>变量。 05 关于缩放问题 ? ? 上面两个中可以看到,素差别好大,如果不用缩放话,第二张只能看到左上角片,为了解决这个问题,所以写了一个函用于处理绽放问题。 # 缩放思路 1 设定横向最大宽度、纵向最大高度 2 根输入判断是横向还是纵向 3 横向如果宽度超过最大宽度,按最大宽度除当前宽度算出比例,然后进行Resize缩放(纵向就是高度超过最大高度处理 LBF模型还有DNN模型都在代码面。 源码地址 https://github.com/Vaccae/OpenCVDnnfacedecet.git

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    Android NDK OpenCV级联方式实时进行人脸检测

    前言 前面章《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》我们已经搭好一个利用NDK方式实时处理摄程序了,今天我们就在看看OpenCV中通过级联方式实时进行人脸检测 haarcascade_frontalface_alt2.xml 级联检测,这个是OpenCV已经训练好,我们直接拿来就可以用,在OpenCV源码下data\haarcascades 夹下,网上也可以找到这个下载链接。 找到后我们需要把这个存放到Android项目资源下,在res下新建一个raw类型 ? ? 加载训练,这单独列出加载训练是因为我们打开摄头时就先加载过来,后面直接进行检测即可,如果每一帧都要重新加载,被影响速度。 ?

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    Mat对象与它各种用法

    Mat对象起源: 当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象,是个C语言风格结构IPlImage来表示内存中对象,但是OpenCV开发者在做复杂处理算法分析与计算时候,创建了很多IplImage 它是C++风格结构,自动实现内存分配与回收,这样OpenCV开发者就再也不用担心因为使用OpenCV对象结构而导致内存泄漏问题了。 ()方法需要传入String类型值,一般都是路径。 Mat对象只会复制头部分和指向指针,不会真正复制部分。 Mat作为OpenCV 2.0之后推出新内存对象结构,是每个学习OpenCV开发者都必须熟知与掌握基本API知识点。

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    计算机视觉 OpenCV Android | Mat素操作

    素读写 Mat作为容器,其部分存储了,我们可以通过相关API来获取部分; 在获取时候,知道Mat类型与通道目关重要, 根Mat类型与通道目,开辟适当大小内存空间 默认情况下,imread方式将Mat对象类型加载为CV_8UC3, 本系列笔记跟随原著默认提到加载均为Mat对象、类型均为CV_8UC3、通道顺序均为BGR。 px一个channel而已; 1.2 从Mat中每次读取一行 首先需要定义每一行长度,这宽度乘以每个通道目。 ,这宽度×高度×通道目, 然后一次性获取全部, 即get前面两个参row=0、col=0,表示从第一个第一个channel开始读取。 , 然后再合并, 最后通过Android ImageView组显示结果, 如此便是通道分离与合并基本用法; 2.2 .均值与标准方差计算与应用 接下来内容是关于Mat简单统计

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