Haar级联检测器第82页

ORB-SLAM3算法学习—Frame构造—ORB特征提取和BRIEF描述子计算

提取Fast特征点并使用OctTree进行均匀化分布2.1特征点提取2.2特征均匀化分布3.利用灰度质心法，计算旋转角度4.计算旋转后的BRIEF描述子4.1BRIEF描述子4.2rBRIEF0总述特征检测器实现函数

我是快乐的小趴菜·2022-11-26 01:00

np.concatenate()函数

提到numpy的数组操作，我们就不得不说到np.concatenate()函数，concatenate在英文中是级联的意思，我们可以简单地理解为连接。

勤奋的大熊猫·2022-11-26 01:52

OpenCV基础（19）使用 OpenCV 和 Python 检测 ArUco 标记

OpenCV和Python检测ArUco标记在本教程的第一部分，您将了解OpenCV的cv2.aruco模块以及如何通过以下方式检测图像和实时视频流中的ArUco标记：1.指定您的ArUco字典2.为ArUco检测器创建参数

求则得之，舍则失之·2022-11-26 00:42

Fast and Accurate Plane Segmentation in Depth Maps for Indoor Scenes

原始的工作通过平滑的二阶多项式和后续的一阶或二阶导数的计算，使用局部图像逼近实现阶梯边缘检测器。我们只使用0和1来加快这个过程。由于Kinect深度图像存在较大的结构噪声，

double立li·2022-11-25 17:27

jQuery 三级联动

1.Javascript代码$(function(){varjson=[{"cityname":"北美","cityid":"001","list":[{"cityname":"美国","cityid":"1","list":[{"cityname":"亚拉巴马州","cityid":"101","list":[]},{"cityname":"阿拉斯加州","cityid":"102","list

爱吃炒饭的逗比小豆豆·2022-11-25 17:24

语音活性检测器 webrtcvad

目录概述安装使用脚本1.测试静音片段2.清理静音片段概述WebRTC是一个免费、开放的框架/项目。使web浏览器通过简单的JavaScriptapi接口实现实时通信功能。WebRTC：AnopenframeworkforthewebthatenablesReal-TimeCommunications(RTC)capabilitiesinthebrowser.端点检测是语音信号处理中的重要一环，是各

Robin_Pi·2022-11-25 16:11

基于小波变换的数字水印技术研究

摘要：算法基于Haar小波变换，把小波系数分块，并计算每个块的平均值。在一系列信号处理之后，这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变，否则，重构的图像就与原始图像有很大差别。

xuanyuanaosheng·2022-11-25 15:28

基于小波变换的数字水印研究

摘要：算法基于Haar小波变换，把小波系数分块，并计算每个块的平均值。在一系列信号处理之后，这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变，否则，重构的图像就与原始图像有很大差别。

lufengok·2022-11-25 15:24

Nuscenes SOTA！BEVFormer v2: 通过透视监督使流行的图像Backbones适应BEV识别！

论文主要思路作者提出了一种具有透视监督的新型鸟瞰图（BEV）检测器，它收敛更快，更适合目前的图像主干网络。

自动驾驶之心·2022-11-25 13:33

Python_OpenCV调用摄像头完成人脸识别

核心是找到haarcascade_frontalface_default.xml这个文件，一般来说下载了OpenCV库都有，直接去自己电脑找就行了importcv2#调用模型库文件face_cascade

独憩·2022-11-25 12:29

目标检测—RetinaNet与Focal loss分析与实现

针对此现象，一些研究者分析了one-stage网络检测准确率的主要原因，为密集检测器在训练时所遭遇的前景-背景类数量

海的白帆·2022-11-25 11:11

基于Flask/Opencv/Dlib课堂人脸签到系统

简介本项目主要采用了Python语言基于Flask框架开发，利用Dlib库中68特征点检测器和深度残差网络模型，欧氏距离，目标跟踪方法实现了人脸识别，采用MySQL数据库记录系统相关数据，并用Bootstrap

IT-黑子·2022-11-25 11:01

Focal Loss 笔记

文章标题：《FocalLossforDenseObjectDetection》文章地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002Abstracttwo-stage的目标检测器（如

Yemiekai·2022-11-25 11:56

Visual Studio 2017下使用OpenCV做的人脸识别

usingnamespacestd;CascadeClassifierface_cascader;CascadeClassifiereye_cascader;//记得是/而不是\//位置确定，在opencv中找到这两个文件，//haarcascade_frontalface_alt.xm

Shirlim·2022-11-25 10:13

关于Visual Studio的人脸检测代码

VisualStudio2022opencv-4.6.0-vc14_vc15在下面的代码中我们使用OpenCV本身自带的面部识别分类器：Stringfacefile="E:\\opencv\\build\\etc\\haarcascades

桃之夭夭12138·2022-11-25 10:39

TeaseR++：快速鲁棒的C++点云配准库介绍+英文版视频教程

TruncatedLeastSquaresTLS）代价函数重新构造配准问题，该代价是的估计点对时能够对大部分的不正确的对应点不加入计算，然后使用了一个通用的图论框架来分离尺度，旋转和平移，从而允许对这三个变换矩阵进行级联求解

Being_young·2022-11-25 10:08

YOLOv5 + StrongSORT with OSNet

项目简介YOLOv5+StrongSORTwithOSNet：YOLOv5检测器+StrongSORT跟踪算法+OSNet行人重识别模型项目地址：https://github.com/mikel-brostrom

BestSongC·2022-11-25 09:48

[YOLOv7]基于YOLOv7的反光衣检测系统(源码＆部署教程＆数据集)

YOLOv7]基于YOLOv7的反光衣检测系统(源码＆部署教程＆数据集)_哔哩哔哩_bilibili3.YOLOv7算法简介YOLOv7在5FPS到160FPS范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在

群马视觉·2022-11-25 09:15

【论文笔记】：CenterNet :Objects as Points

检测器采用关键点估计来找到中心点，并回归到其他目标属性，例如尺寸，3D位置，方向，甚至姿态。

Activewaste·2022-11-25 08:40

CenterNet：Objects as Points学习笔记

ObjectsasPoints论文链接代码链接Abstract本文将目标建模为一个点，即其边界框的中心点，本文的检测器CenterNet采用关键点估计来找到中心点，并回归到其他目标属性，例如尺寸，3D位置

_liuzt·2022-11-25 08:38

CenterNet :Objects as Points阅读笔记（未完待续）

检测器采用关键点估计来找到中心点，并回归到其他目标属性，例如尺寸，3D位置，方向，甚至姿态。论文创新点：第一，我们分配的锚点仅仅是放在位置上，没有尺寸框。没有手动设置的阈值做前后景分类。

gbyy42299·2022-11-25 08:30

论文解读笔记--CenterNet :Objects as Points

ObjectsasPointsAbstractIntroductionTheworkdetailsPerformance论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNetAbstract大多数成功的目标检测器穷举出几乎详尽的潜在目标位置

Fannie_Peng·2022-11-25 08:25

CenterNet: Objects as Points 姿态估计阅读笔记

摘要：目标检测将物体视作一个axis-alignedbox，大多目标检测器枚举潜在物体的位置并对位置进行分类，这种做法冗余，无效，且需要额外的后处理。

AnZhiJiaShu·2022-11-25 08:22

OpenCV学习——摄像头人脸识别

图像脸部识别_笨小古的博客-CSDN博客先学一下脸部储存，需要借助Pillow库importcv2fromPILimportImagepictPath=r'data\opencv\sources\data\haarc

笨小古·2022-11-25 06:26

基于OpenCV的简单人脸识别

haarcascade_frontalface_default.xml文件根据实际途径更改，输入id数字会与识别代码中的names对应，例0,

尘光123·2022-11-25 06:51

【QT+OpenCV】人脸识别简易版

通过OpenCV自带的特征分类器和函数，实现一个简易版的人脸识别，在程序执行前，先了解一下OpenCV相关知识haar特征分类器的使用：1.图像识别理论：知识+经验2.haar特征分类器正样本+负样本进行训练

多学多练·2022-11-25 06:49

关于OpenCV的人脸识别并标注

1、找到OpenCV人脸检测识别分类器，如下：打开OpenCV——sources——data——haarcascades——haarcascade_frontalface_alt.xml复制路径。

小胆胆20·2022-11-25 06:43

DETR与Deformable DETR小结

它没有现在主流的目标检测器中的anchor、labelassign、nms等操作，做到了真正的end-to-end。它主要采用了Transformer的编解码结构，它在序列预测

Laughing-q·2022-11-25 05:06

DEFORMABLE DETR详解

1.解决问题DETR需要比现有的目标检测器更长的训练时间来收敛。DETR在检测小物体方面的性能相对较低，并且无法从高分辨率特征地图中检测到小物体。

樱花的浪漫·2022-11-25 05:05

为什么特征融合是如此重要？（详细）

由于目标检测包括目标识别和目标定位两个子任务，因此对检测器来说，同时学习不变性和等变性是至关重要的，通俗理解分类只需要了解物体特征就行，学习高级特征就足以帮助网络分类，而目标定位则需要知道物体和背景的情况

liiiiiiiiiiiiike·2022-11-25 03:46

Equalized Focal Loss for Dense Long Tailed Object Detection 论文解读

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读对FocalLoss做了改进，使之可以在一阶段物体检测器中适用于长尾分布数据集的场景。效果提升明显。

ronghuaiyang·2022-11-25 01:08

RepPoints网络模型详解

RepPoints是采用点集的方式来预测目标，属于anchor-free目标检测器的一种，实质和DCN类似，也可以称为DCNV3版本，下

目标检测小白·2022-11-25 01:53

yolov5网络结构代码解读

yolov5的网络结构1.yolov5s的配置文件2.网络模型的初始化和训练过程3.backbone4.head1.三层预测2.4层预测5.detect总结前言yolov5已经很成熟了，作为一个拥有发展系列的检测器

AI、明察秋毫·2022-11-25 01:23

目标检测之DetectoRS

detectors_resnetdetectors_resnet的前向传播SACRFPRFP中使用的ASPP改善代码实验细节和结果RFP和SAC的消融实验RFP和SAC细节上的消融实验SAC的作用可视化与最先进的一些检测器的性能比较总结前言

AI、明察秋毫·2022-11-25 01:22

yolov5使用自己的数据集相关代码

文章目录前言yolo格式的数据集准备1.voc格式转yolo2.coco格式转yolo制作自己数据集的yaml文件总结前言yolov5已经很成熟了，作为一个拥有发展系列的检测器，它拥有足够的精度和满足现实中实时性要求

AI、明察秋毫·2022-11-25 01:52

Qt-OpenCV学习笔记--视频中的人脸检测

关于视频的读取，可以参照：Qt-OpenCV学习笔记--读取视频--VideoCapture()关于人脸的识别，可以参照：Qt-OpenCV学习笔记--人脸识别--基于Haar特征的cascade分类器测试代码

ssismm·2022-11-25 00:29

OpenCv学习笔记6--人脸检测之Haar分类器

此opencv系列博客只是为了记录本人对>的学习笔记,所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.欢迎star,不定时更新...人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前人脸检测的方法主要有两

ren_dong1996·2022-11-25 00:57

OpenCV结合Qt----人脸识别小demo

前不久用OpenCV的Haar级联分类器做了一个人脸识别的小demo，为了更直观方便地演示效果，将核心代码放在Qt里面做成一个完整的窗口项目。也是第一次使用Qt开发，遇到一些坑记录在这里。

К свободе·2022-11-25 00:27

Qt-OpenCV学习笔记--人脸识别--基于Haar特征的cascade分类器

概述基于Haar特征的cascade分类器(classifiers)是PaulViola和MichaelJone在2001年，论文”RapidObjectDetectionusingaBoostedCascadeofSimpleFeatures

ssismm·2022-11-25 00:52

【计算机视觉】Harris-SIFT特征点检测

Harris角点检测器可以给出图像中检测到兴趣点，但它并没有提供在图像间对兴趣点进行比较的方法，我们需要在每个角点添加描述子，以及对这些描述子进行比较，在图像中搜索有价值的特征点时，使用角点是一种不错的方法

打代码能当饭吃？·2022-11-24 23:09

计算机视觉之正负样本不均衡问题

Anchor-based的目标检测器通过Anchor来得到一系列密集的候选框，然后按照一定阈值将候选框分成真样本（前景）和负样本（背景），最后按照一定的采样策略来进行训练。

黄小黄i·2022-11-24 19:48

Vue尚品汇后台系统实现三级联动平台属性及解决400报错

需求：1、平台属性有三级分类，我们应该保证点击一级分类后才能获取到二级分类的数据，确认了二级分类后才能获取到三级分类的数据。2、并且修改完前一级的分类后，后面的分类应该被重置。3、直到选择了三级分类后再向服务器发请求，获取该分类下的所有平台属性。需求1:首先该组件一挂载完毕，先获得一级分类的数据。然后对一级分类绑定change事件，若发生变化，进行事件的回调asynchandler1(){//解构

Eric加油学！·2022-11-24 19:27

【目标检测】综述阅读笔记：A Survey of Deep Learning-based Object Detection

随着深度学习的快速发展，目标检测器的性能得到了极大的提高。为了全面、深入地了解目标检测领域

pelenjiang·2022-11-24 18:01

2021年11月7日-地平线视觉算法工程师面试题4道

这里不要求同学们说的多么仔细，我建议可以这样回答1.它基于的历史：双阶段检测器faster-rcnn+语义分割分支2.它的最大几个idea，让

julyedu_7·2022-11-24 18:28

xuxiaoxu1·2022-11-24 18:17

element el-cascader 下拉选择树

下级选项禁止选择代码实现方法群组下拉树结构constgetUserGroupFW=()=>{listGroupRange().then(response=>{userGroupFW.value=response.data;});}级联选择器子项禁用或者解禁用

CMaggie·2022-11-24 16:58

一是数据库系统备份，二是数据本身的备份

2）在开启极致RTO时，不支持级联备机。因为在极致RTO开启情况下，备机不支持连接，所以无法与级联备机同步数据。3）对于同一数据库，上一次主备切换未完成，不能执行下一次切换。

zcypaicom·2022-11-24 16:40

MiltonY·2022-11-24 15:34

OpenCV 级联检测器Cascadedetect人脸检测源码理解与分析

OpenCV的级联分类器分为两部分，训练与检测。训练那块代码在apps目录下，有旧分类器haartraining和新分类器traincascade各自的代码。

hushanpa·2022-11-24 14:20

OpenCV中Haar-like特征人脸检测函数介绍

CvHaarFeature,CvHaarClassifier,CvHaarStageClassifier,CvHaarClassifierCascadeBoostedHaar分类器结构的几个结构体是树型结构

小洲实验室·2022-11-24 14:48

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