OpenCV卷积

【机器学习】卷积神经网络（二）-典型网络（LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet）

该网络是卷积神经网络(CNN)。CNN是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在3个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。
十年一梦实验室·2024-01-02 05:01

【机器学习】卷积神经网络----GoogLeNet网络（pytorch）

代码是一个使用PyTorch实现的GoogLeNet模型，该模型是一个深度卷积神经网络（CNN）用于图像分类任务。
十年一梦实验室·2024-01-02 05:31

计算图与动态图机制

一、计算图计算图是用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点（Node）和边（Edge）结点表示数据，如向量，矩阵，张量边表示运算，如加减乘除卷积等用计算图表示：y=(x+w)*(w+1)a=x
-恰饭第一名-·2024-01-02 04:32

Tesseract 简单文字识别

最近一直在搞图形图像处理与识别，之前做了人脸检测识别和车牌识别，用的是C++和OpenCV，最终只实现了人脸检测和车牌的简单处理，最后的人脸识别和车牌号码的正确识别没有成功，搞了一段时间也没有头绪，只好先继续做其它的
hkmaike·2024-01-02 03:07

CNN神经网络层次分析

https://blog.csdn.net/liulina603/article/details/44915905一.CNN简介CNN（卷积神经网络）是传统神经网络的变种，CNN在传统神经网络的基础上，
happyGirl122·2024-01-02 02:04

cv2.error: OpenCV(4.8.1) D:xxxerror: (-2:Unspecified error) The function is not implemented.报错

在用harries角点检测算法的过程中，遇到了这个报错:cv2.error:OpenCV(4.8.1)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui
ros275229·2024-01-02 01:27

CRAS-YOLO：多类别船舶检测与分类模型

我们进一步提出了一种新的多类船检测，称为CRAS-YOLO，它由卷积块注意力模块（
小白学视觉·2024-01-01 20:05

YOLOv8改进之多尺度转换模块C2f-EMSC和C2f-EMSCP

一、EfficientMulti-Scale-Conv和EMSCPEfficientMulti-Scale-Conv是一种多尺度卷积网络架构，它通过在不同尺度上的输入图像上应用多尺度卷积操作来捕捉图像中的不同特征
学yolo的小白·2024-01-01 20:32

YOLOv8改进之C2f-DBB(C2f模块中融合多元分支模块Diverse Branch Block )

它类似于Inception模块，由多个分支组成，每个分支使用不同大小的卷积核进行特征提取。主要由多分支设计：DBB由多个卷积分支组成，每个分支使用不同大小的卷积核来捕获不同尺度下的特征。
学yolo的小白·2024-01-01 20:31

(Matlab)基于CNN-LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、代码实际运行结果展示：三、部分代码展示：四、本文完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络
神经网络与数学建模·2024-01-01 20:57

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

传统上，卷积神经网络（CNN）在计算
@默然·2024-01-01 16:53

第二十一周：机器学习和深度学习基础回顾

算法总结摘要本周复习回顾了Transformer、GAN、RMSProp优化算法，Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，引发了自然语言处理领域的一系列重要突破，相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络
@默然·2024-01-01 16:23

第二十二周：深度学习基础

第二十二周：深度学习基础摘要Abstract1.网络中的卷积及1x1卷积2.迁移学习3.数据扩充总结摘要在本文中，我们将探讨卷积神经网络中常用的两个核心概念：卷积和1x1卷积。
@默然·2024-01-01 16:23

第二十六周：学习笔记

第二十六周：学习笔记摘要Abstract全卷积网络FCN1.CNN与FCN2.全连接层-->成卷积层3.FCN的缺点摘要全卷积神经网络（FullyConvolutionalNetwork，FCN）是一种用于图像分割和语义分割任务的深度学习模型
@默然·2024-01-01 16:50

LDC: Lightweight Dense CNN for Edge Detection

摘要本文提出了一种用于边缘检测的轻量级密集卷积（LDC）神经网络。所提出的模型是对两种最先进方法的改编，但与这些方法相比，它所需的参数不到4%。
努力的小柚·2024-01-01 16:39

[C#]OpenCvSharp结合yolov8-face实现L2CS-Net眼睛注视方向估计或者人脸朝向估计

源码地址：github地址：https://github.com/Ahmednull/L2CS-NetL2CS-Net介绍：眼睛注视（eyegaze）是在各种应用中使用的基本线索之一。它表示用户在人机交互和开放对话系统中的参与程度。此外，它还被用于增强现实，用于预测用户的注意力，从而提高设备的感知能力，降低功耗。因此，研究人员开发了多种方法和技术来准确估计人类的凝视。这些方法分为两类:基于模型的方
FL1623863129·2024-01-01 16:06

[C#]使用ONNXRuntime部署一种用于边缘检测的轻量级密集卷积神经网络LDC

源码地址：github.com/xavysp/LDCLDC:LightweightDenseCNNforEdgeDetection算法介绍：由于深度学习方法的快速发展，近年来，用于执行图像边缘检测的卷积神经网络
FL1623863129·2024-01-01 16:34

YOLOv8独家原创改进： 多种新颖的改进方式 | 保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv) | 全局感受野的空间金字塔 (Improve-SPPF)算法 | CA注意力改进版

深度可分离卷积本文自研创新改进：改进1）保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv)，解决了不能与原始特征层通道之间的信息交互的问题(如经典的深度可分离卷积)；改进2）提出快速的全局感受野的空间金字塔
AI小怪兽·2024-01-01 15:57

YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | 可变形大核注意力（D-LKA Attention），大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制

本文自研创新改进：可变形大核注意力（D-LKAAttention）高效结合SPPF进行二次创新，大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制。
AI小怪兽·2024-01-01 15:27

YOLOv8独家原创改进：轻量化自研设计双卷积，重新设计backbone和neck结构，完成涨点且计算量和参数量显著下降

本文自研创新改进：双卷积由组卷积和异构卷积组成，执行3×3和1×1卷积运算代替其他卷积核仅执行1×1卷积，YOLOv8Conv，从而轻量化YOLOv8，性能如下表，GFLOPs8.1降低至7.6，参数量
AI小怪兽·2024-01-01 15:27

YOLOv8独家原创改进：创新自研CPMS注意力，多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力，全面升级CBAM

本文自研创新改进：自研CPMS,多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力,全面升级CBAM1）作为注意力CPMS使用；推荐指数：五星CPMS|亲测在多个数据集能够实现涨点，对标CBAM。
AI小怪兽·2024-01-01 15:26

YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野

本文自研创新改进：SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积，使SPPF增加大kernel，提升感受野，最终提升检测精度收录YOLOv8原创自研https://blog.csdn.net
AI小怪兽·2024-01-01 15:26

【Python】基于socket函数的TCP通信

基于socket函数的TCP通信1引言1.1通信协议函数(客户端)1.2通信协议函数(服务端)2传输文件（以txt文件为例）2.1发送端（客户端）2.2接受端（服务端）3传输图片（基于OpenCV）3.1
摇曳的树·2024-01-01 15:46

android上使用opencv4android实现人脸监测

【嵌牛导读】：安卓上使用opencv实现人脸监测。opencv上提供训练好的人脸模型，使用Haar分类器进行匹配。都是库的调用，不过其中还有一些小细节，比如：摄像头预览的旋转，.so文件的调用等。
小怪兽大作战·2024-01-01 14:02

机器环境无法访问GitHub情况下linux安装OpenCV执行cmake无法下载ADE文件v0.1.1f.zip

☞░前往老猿Python博客░https://blog.csdn.net/LaoYuanPython一、引言在CSDN的博文《构建VisualStudio2019+OpenCV4.3的C++windows
LaoYuanPython·2024-01-01 14:39

opencv连rtsp

importcv2defwatch_video():source="rtsp://admin:[email protected]:554/Streaming/Channels/802"cap=cv2.VideoCapture(source)cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE,0)_,img=cap.read()whilecap.isOpened():ba
苏坡爱豆的笑容都没你的甜·2024-01-01 14:57

深度学习 | 注意力机制、自注意力机制

卷积神经网络的思想主要是通过卷积层对图像进行特征提取，从而达到降低计算复杂度的目的，利用的是空间特征信息；循环神级网络主要是对序列数据进行建模，利用的是时间维度的信息。
西皮呦·2024-01-01 14:50

图卷积神经网络之 - 图拉普拉斯矩阵的解释

图拉普拉斯矩阵是图论和谱图理论中的一个核心概念，它在图卷积神经网络（GCN）的设计中起着重要的作用。下面我将详细解释图拉普拉斯矩阵和归一化图拉普拉斯矩阵。
UCAS_sqs·2024-01-01 13:22

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现
机器学习之心·2024-01-01 13:49

分类预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】

分类预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention
机器学习之心·2024-01-01 13:19

图卷积神经网络之 - 图傅立叶变换的解释

L=np.array([[2,-1,0,-1],[-1,2,-1,0],[0,-1,2,-1],[-1,0,-1,2]])上述4个节点的简单无向图进行图傅立叶变换：我们计算了图拉普拉斯矩阵LLL的特征值和特征向量。特征值是：λ=[0,2,2,4]\lambda=\begin{bmatrix}0,&2,&2,&4\end{bmatrix}λ=[0,2,2,4]特征向量UUU（归一化后）是：U=[−0
UCAS_sqs·2024-01-01 13:48

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。首先，我们
小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。
夏天7788·2024-01-01 12:00

Keras加载预训练模型

常用的预训练模型VGG16：VGG16是一个用于图像分类的卷积神经网络模型，由牛津大学的VisualGeometryGroup开发。它使用连续的小滤波
缘起性空、·2024-01-01 12:50

可做毕设/基于opencv的手势识别完整项目/python3.9/万字长文手把手带你学

可做毕设/基于OpenCV的手势识别/python3.9前言正文图片获取与处理特征提取模型训练界面设计后语前言在一切的开始前，我想先感谢@Brielleqqqqqqjie大神，没有ta三年前的文章指导，
天真且kk·2024-01-01 11:36

Opencv 4.1 使用CV_BGR2GRAY报错：CV_BGR2GRAY未声明的标识符

opencv4.1使用CV_BGR2GRAY提示：未声明的标识符添加以下引用include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"include"opencv2/imgproc/types_c.h
陈年小白·2024-01-01 11:36

编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一：前言与Minst数据集

https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265前言卷积神经网络是深度学习的基础，但是学习CNN却不是那么简单，虽然网络上关于CNN的相关代码很多
非鱼知乐·2024-01-01 10:55

python的视觉库学习 又名：学计算机视觉理论，做DEMO（第二天）

python的视觉库学习又名：学计算机视觉理论，做DEMO（第二天）目录1.1.1使用OpenCV显示图像1.1.2使用Matplotlib显示图像1.2.1使用OpenCV读取图像1.2.2使用Matplotlib
Wade_Crab·2024-01-01 10:59

OpenCv 008---通道分离与合并

1所用到的主要OpenCvAPI/**@overload@paramminputmulti-channelarray.输入一副多通道图片@parammvoutputvectorofarrays;thearraysthemselvesarereallocated
weixin_30902251·2024-01-01 10:26

opencv学习记录——（11）通道的分离与合并

//三通道分离Matdstimg;intContrastValue=20;intBrightValue=20;voidmain(){Matimg=imread("E:\\1.png");imshow("原图",img);Matbluechannel,greenchannel,redchannel;vectorchannels;split(img,channels);bluechannel=chan
蜡笔小新qqq·2024-01-01 10:56

openCV-色彩通道的分离与合并

title:openCV(色彩通道的分离与合并)author:BbiHHtags:Naoqi机器人categories:openCV图片变化date:2019-08-1811:36:00(原创)本篇来看一下
BbiHH_·2024-01-01 10:56

opencv 图像多通道的分离、合并

小白学视觉，笔记1分离2合并1分离#include"opencv2/opencv.hpp"#includeusingnamespacecv;
R-G-B·2024-01-01 10:25

OpenCV系列四 --- 颜色通道分离与多通道图像混合

实现的话，我们可以通过OpenCV的split函数与merge函数可以很方便的达到目的。接下来我们正式进入颜色通道分离与多通道图像混合的内
奕星星奕·2024-01-01 10:25

OpenCV--分离颜色通道&多通道颜色混合

split() 通道分离用到split()函数，该函数用于将多个通道数组分离成几个单通道数组，该函数的C++版本有两个原型：voidsplit(constMat&src,Mat*mvbegin);voidsplit(InputArraym,OutputArrayOfArraysmv); 第一个参数，InputArray类型的m或者是constMat&类型的src，填的是我们所要分离的多通道数组。 
Poke-code·2024-01-01 10:25

OpenCV汇总关于图片颜色通道的分离与合并操作

关于图片颜色通道的分离与合并操作spilt函数为通道分离，merge为通道合并，具体用法如下：代码实现：#颜色通道的分离和合并，split和mergeimg=cv2.imread('cat.jpg')b,g,r=cv2.split(img)#通道分离cv2.imshow('cat',img)cv2.imshow('blue',b)cv2.imshow('green',g)cv2.imshow('r
夏帆er·2024-01-01 10:25

OpenCV-11颜色通道的分离与合并

示例代码如下：importcv2importnumpyasnpimg=np.zeros((480,640,3),np.uint8)#创建一张全黑的图片b,g,r=cv2.split(img)#按照OpenCV
一道秘制的小菜·2024-01-01 10:55

opencv 各种输出格式

#include#include"opencv2/opencv.hpp"#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**
MyyyZzz·2024-01-01 10:50

DrGraph原理示教 - OpenCV 4 功能 - 单通道图

通道OpenCV的核心处理对象是Mat，大体是一个二维数组，加上了各种功能函数。很多的图像处理，会在单通道或二值化的基础上进行，比如连通域、目标识别等。这里的通道就是channels。
DrGraph·2024-01-01 09:46

车牌识别系统 opencv

两个关键子系统：车牌定位和字符识别一，主要步骤原始车辆图像采集汽车牌照区域定位汽车牌照内字符的分割汽车牌照内字符的识别车牌定位方法：基于边缘检测的车牌定位方法基于遗传算法的车牌定位方法基于纹理特征的车牌定位方法基于数学形态学的车牌定位方法基于小波分析和变换的车牌定位方法基于神经网络的车牌定位方法车牌定位技术：车牌图像的滤波车牌图像的二值化车牌图像的边缘检测车牌图像的灰度映射车牌图像的改进型投影法定
daizikui·2024-01-01 08:41

[python][转载]关于使用opencv旋转后坐标位置变化研究

旋转一定角度的方法有两种方法一：M=cv2.getRotationMatrix2D((cx,cy),angle,1)(im_h,im_w)=image.shape[:2](cX,cY)=(im_w//2,im_h//2)#img=np.array(img)cos_=np.abs(M[0,0])sin_=np.abs(M[0,1])nW=int((im_h*sin_)+(im_w*cos_))nH=
FL1623863129·2024-01-01 07:35
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