
Python OpenCV – startWindowThread()
Python OpenCV – startWindowThread() 本文将讨论如何使用python OpenCV startWindowThread()函数。 你想通过OpenCV代码使用一个简化的界面来显示图像和视频吗?那...
Python OpenCV – startWindowThread() 本文将讨论如何使用python OpenCV startWindowThread()函数。 你想通过OpenCV代码使用一个简化的界面来显示图像和视频吗?那...
Python OpenCV – setWindowProperty 在这里,我们将简要地介绍SetWindowProperty()函数及其在python编程语言OpenCV包中的工作实例。 你想动态地改变一个窗口的参数吗?那么,...
Python OpenCV – setTrackbarMin() 在这篇文章中,我们将讨论如何设置轨迹条的最小位置。轨迹条的最小值可以通过python中OpenCV包的函数setTrackbarMin()来实现。这个函数在创建轨...
简单物体检测第四步——评估(Evaluation):Precision、Recall、F-Score、mAP 我们对检测效果作出评估。 对于检测效果,我们有Recall、Precision、F-Score、mAP等评价指标。 下面是相关术语...
简单物体检测第三步——非极大值抑制(Non-Maximum Suppression) 虽然使用Opencv 滑动窗口+HOG 中的方法可以粗略地检测出目标,但是 Bounding-box 的数量过多,这对于后面的处理流程是十分不便的。因此,...
简单物体检测第二步——滑动窗口(Sliding Window)+ NN 对于imorimany.jpg,将Opencv 滑动窗口+HOG 中求得的各个矩形的HOG特征值输入Opencv Training 中训练好的神经网络中进行蝾螈头部识别...
简单物体检测第一步—-滑动窗口(Sliding Window)+HOG 从这里开始进行物体检测吧! 物体检测是检测图像中到底有什么东西的任务。例如,图像在[x_1, y_1, x_2, y_2]处有一只狗。像这样把物体圈出来的矩...
神经网络(Neural Network)第二步——训练 将Opencv Random Cropping 中准备的200个训练数据的HOG特征值输入到Opencv Deep Learning 中的神经网络中进行学习。 对于输出大于 0.5 的...
神经网络(Neural Network)第一步——深度学习(Deep Learning) 将神经网络作为识别器,这就是现在流行的深度学习。 下面的代码是包含输入层、中间层(Unit 数:64)、输出层(1)的网络。这是实现异或逻辑的网络. ...
准备机器学习的训练数据第二步——随机裁剪(Random Cropping) 下面,通过从imori1.jpg中随机裁剪图像制作训练数据。 这里,从图像中随机切出200个60\times60的矩形。 并且,满足下面的条件: 使用np.rand...