OpenCV卷积第68页

在图像处理中应用深度学习技术

利用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)等深层神经网络的解决方案，可以逐渐取代基于算法说明的传统图像处理工作。尽管图

小白学视觉·2023-12-21 21:52

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2

laafeer·2023-12-21 21:51

互联网加竞赛 python+opencv+深度学习实现二维码识别

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是python+opencv+深度学习实现二维码识别学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

Mr.D学长·2023-12-21 21:51

竞赛 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2相关技术2.1VGG-Net模型GoogleDeepMind公司研究员与牛津大学计算机视觉组在2014年共同研发出了一种全新的卷积神

iuerfee·2023-12-21 21:21

大创项目推荐深度学习植物识别算法系统

laafeer·2023-12-21 21:21

互联网加竞赛 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2相关技术2.1VGG-Net模型GoogleDeepMind公司研究员与牛津大学计算机视觉组在2014年共同研发出了一种全新的卷积神

Mr.D学长·2023-12-21 21:50

OpenCV技术应用（9）— 视频的暂停播放和继续播放

前言：Hello大家好，我是小哥谈。本节课就手把手教大家如何控制视频的暂停播放和继续播放，希望大家学习之后能够有所收获~！目录1.技术介绍2.实现代码1.技术介绍在播放视频的过程中，能否通过按键指令，实现视频的暂停播放和继续播放呢？答案是肯定的。为了实现视频的暂停播放和继续播放，需要用到按键指令和continue关键字。例如，当按下空格键时，实现视频的暂停播放；当再次按下空格键时，实现视频的继续播

小哥谈·2023-12-21 21:50

大创项目推荐深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

laafeer·2023-12-21 21:50

OpenCV-4-绘图和函数对象

1绘图和注释OpenCV提供了一些列绘制线、矩形、圆形等类似图形的函数，其中大部分都支持设置颜色、线宽、抗锯齿类型和亚像素对齐。

RichardJieChen·2023-12-21 20:28

【Aileen送书福利第一期】—— OpenCV4工业缺陷检测的六种方法

机器视觉机器视觉是使用各种工业相机，结合传感器跟电气信号实现替代传统人工，完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产品缺陷检测，可以节约大量时间跟人员成本，实现生产过程的自动化与流水线作业。缺陷检测常见的工业品

Aileen_0v0·2023-12-21 19:19

《opencv实用探索·二十一》人脸识别

Haar级联分类器在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。用的最多的是Haar特征人脸检测。

梦回阑珊·2023-12-21 19:46

Open CV 图像处理基础：（二）从基本概念到实践操作

OpenCV图像处理基础：从基本概念到实践操作一、引言图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及对图像的各种操作和处理。了解图像的基本概念、读取和显示方法以及基本操作是图像处理的基础。

無间行者·2023-12-21 19:37

PyTorch深度学习实战（26）——卷积自编码器(Convolutional Autoencoder)

PyTorch深度学习实战（26）——卷积自编码器0.前言1.卷积自编码器2.使用t-SNE对相似图像进行分组小结系列链接0.前言我们已经学习了自编码器(AutoEncoder)的原理，并使用PyTorch

盼小辉丶·2023-12-21 19:36

conda 虚拟环境使用

pythoncondacreate-ntest123python=3.7激活虚拟环境（Toactivatethisenvironment）condaactivatetest123安装需要的包python-mpipinstallopencv-python

TYUT_xiaoming·2023-12-21 18:27

亮度归一化

Pycharm_python_opencv批量调节图片亮度至相近亮度值`importnumpyasnpimportcv2importos#调整最大值+MAX_VALUE=100defupdate(input_img_path

Discipline※·2023-12-21 18:15

C语言visual studio下配置opencv环境

文章目录前言一、下载opencv2二、安装opencv2三、环境变量添加四、visualstudio中添加目录1.添加包含目录2.库目录3.添加静态链接库4.添加动态链接库五、摄像头读取并显示视频前言在配置

flyingrtx·2023-12-21 17:50

c实现桌面截图鼠标周边区域及生成dll供python调用

文章目录前言一、动态链接库编写1.C实现截图功能2.生成动态链接库二、python调用1.使用方法2.截图计时前言为了方便opencv进行fps游戏指针附近目标检测，需要降低截图延迟。

flyingrtx·2023-12-21 17:17

人脸识别代码测试

人脸识别1:基于OpenCv的人脸识别（Python完整代码）-CSDN博客测试错误1：cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()AttributeError:module

笑傲江湖2023·2023-12-21 16:45

OpenCV | ROI ——region of interest 感兴趣的区域（车道线掩码）

importcv2importnumpyasnpedges_img.jpgedge_img=cv2.imread('edges_img.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)mask=np.zeros_like(edge_img)mask=cv2.fillPoly(mask,np.array([[[81,240],[212,143],[230,143],[386,238]]]),co

squirrel快乐敲码·2023-12-21 16:33

opencv入门到精通——OpenCV中的绘图功能

目录目标代码画线画矩形画圆圈画椭圆画多边形向图像添加文本：结果目标学习使用OpenCV绘制不同的几何形状您将学习以下功能：cv.line()，cv.circle()，cv.rectangle()，cv.ellipse

陈子迩·2023-12-21 16:53

c++ opencv中unsigned char *、Mat、Qimage互相转换

unsignedchar*转Matunsingedchar*data=img.data;Matmat=(h,w,cv_8UC3,data,0);void*转Qimageuchar*bit=(uchar*)pRknnInputData;QImageimage=QImage(bit,2048,1536,QImage::Format_RGB888);qimage转MatQImageimage=QImag

初学者5213·2023-12-21 16:20

大创项目推荐深度学习机器视觉车位识别车道线检测 - python opencv

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习机器视觉车位识别车道线检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate简介你是不是经常在停车场周围转来转去寻找停车位。如果你的车辆能准确地告诉你最近的停车

laafeer·2023-12-21 16:19

Opencv 入门三（视频滑动条窗口）

视频滑动条窗口源码如下：#include"opencv2\highgui\highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include#includeusingnamespacestd

怕什么真理无穷·2023-12-21 16:18

Opencv入门五（显示图片灰度值）

源码如下：#includeintmain(intargc,char**argv){cv::Matimg_rgb,img_gry,img_cny;cv::namedWindow("ExampleGray",cv::WINDOW_AUTOSIZE);cv::namedWindow("ExampleCanny",cv::WINDOW_AUTOSIZE);img_rgb=cv::imread(argv[1

怕什么真理无穷·2023-12-21 16:18

使用opencv实现图像中几何图形检测

1几何图形检测介绍1.1轮廓(contours)什么是轮廓，简单说轮廓就是一些列点相连组成形状、它们拥有同样的颜色、轮廓发现在图像的对象分析、对象检测等方面是非常有用的工具，在OpenCV中使用轮廓发现相关函数时候要求输入图像是二值图像

智慧医疗探索者·2023-12-21 16:46

论文解读：SwinTransformer-减少Q、K、V的运算规模

概述以及要解决的问题什么是Bankbone:不论什么模型，用这个backbone提特征，效果大概率非常好直接套用在各种下游任务中要解决的问题：一个block要完成的任务整体网络架构H*W*3卷积->还是

十有久诚·2023-12-21 16:15

论文解读：On the Integration of Self-Attention and Convolution

自注意力机制与卷积结合：OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution(CVPR2022)引言1：卷积可以接受比较大的图片的，但自注意力机制如果图片特别大的话

十有久诚·2023-12-21 15:12

centos安装opencv并在springboot中使用

使用conda安装opencv，并在docker运行的容器中使用，这里以运行则springboot应用的容器为例步骤一：安装在conda中安装#安装依赖condainstallnumpymatplotlib

fooleryang·2023-12-21 15:11

python（opencv + pyaudio + moviepy）实现录制音视频文件并合并

使用opencv录制视频文件defrecord_webcam(filename):"""cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)参数1：打开前置摄像头参数是0,打开后置摄像头参数是

の娟子·2023-12-21 15:10

python 音视频合并

目录moviepyffmpeg命令合成：添加字幕文件：添加字幕文本：pipeline添加字幕：moviepypython（opencv+pyaudio+moviepy）实现录制音视频文件并合并_ubuntu

AI视觉网奇·2023-12-21 15:37

c# 使用OpenCV

C#和OpenCV的结合主要通过一个名为OpenCVSharp的库实现。OpenCVSharp是一个C#包装器，它提供了对OpenCV（一个开源的计算机视觉和机器学习库）功能的访问。

wangyue4·2023-12-21 15:30

【AI-1】卷积神经网络

分享些AI的知识点，主要聊一下深度学习中的卷积神经网络。机器学习分哪些分支？

W Y·2023-12-21 15:00

tensorflow 中的深度可分离卷积接口 slim.separable_conv2d()

我在前面的一篇博客深入浅出谈谈深度可分离卷积中介绍了深度可分离卷积的原理，然后用tensorflow实现了下。

木水_·2023-12-21 14:55

什么情况下卷积层等价于全连接层？

先说答案：当卷积层的卷积核尺寸等于输入特征图的尺寸（Kw,Kh=lwin,lhinK_w,K_h=l_w^{in},l_h^{in}Kw,Kh=lwin,lhin），卷积核的输出通道数就等价于全连接的输出神经元个数

qiaoqiao2332·2023-12-21 14:01

浅谈深度学习中的不同归一化层

其中一些设计决策包括网络中要使用的网络层类型，例如卷积层、线性层、循环层等，以及我们的网络应该有多少层？我们应该使用什么样的归一化层？正确的优化损失函数应该是什么？

Garry1248·2023-12-21 14:23

简单的几个基础卷积操作

当构建卷积神经网络时，我们可以使用不同的卷积操作来提取图像特征。以下是一些常见的卷积操作，以及它们的PyTorch实现：标准卷积层：通过nn.Conv2d实现标准的卷积操作。

赢勾喜欢海·2023-12-21 12:44

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone（轻量化网络结构）

这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。

Snu77·2023-12-21 12:43

YOLOv5改进 | 卷积篇 | 通过RFAConv重塑空间注意力（深度学习的前沿突破）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为Receptive-FieldAttentionConvolution，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv5在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFAConv如何在YOLO

Snu77·2023-12-21 12:34

OpenCV-Python11：程序性能检测及优化

目录背景说明学习目标及环境Python程序性能检测方法及说明介绍OpenCV检测程序效率OpenCV中的默认优化在IPython中检测程序效率更多IPython的魔法命令效率优化技术背景说明在实际图像处理中程式每秒都要做大量的运算

图灵追慕者·2023-12-21 11:11

OpenCV-Python12:教学工具

在OpenCV-Python中，有许多数学工具可用于图像处理和计算机视觉任务。

图灵追慕者·2023-12-21 11:40

极智项目 | 实战OpenCV戴口罩检测

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多项目分享大家好，我是极智视界，本文来介绍实战OpenCV戴口罩检测项目。

极智视界·2023-12-21 10:49

深度学习---从入门到放弃（七）CNN进阶，迁移学习

从上图中可以看出现代卷积神经网络主要被用于各类图像识别和捕捉，而这些应用也归功于我们之后要讲到的Large-scaleCNNs以及迁移学习了。在CNN网络结构

佩瑞·2023-12-21 09:25

深度学习之CNN深度卷积神经网络-DenseNet（进阶）

1.简介DenseNet是在ResNet发表后深受其影响，同时又更为优秀的一种网络结构，由康威大学清华大学、facebook的三位作者共同提出，论文发表于2017，获得了CVPR2017的最佳论文奖。其核心即denseblock稠密块继承和发扬了ResNet中shortcut这一设计使得layer之间可以“稠密”互联，同时，正如其名，不只是层于层间的连接，而且是稠密连接(也借鉴了Inception

辣椒种子·2023-12-21 09:51

深度学习之CNN深度卷积神经网络-GoogLeNet（进阶）

1.简介GoogLeNet是2014年ChristianSzegedy等人在2014年大规模视觉挑战赛(ILSVRC2014)上使用的一种全新卷积神经网络结构，于2015年在CVPR发表了论文《GoingDeeperwithConvolutions

辣椒种子·2023-12-21 09:50

深度学习进阶 - 卷积的原理

Hi,你好。我是茶桁。在结束了RNN的学习之后，咱们今天开始来介绍一下CNN。CNN是现代的机器深度学习一个很核心的内容，就假如说咱们做图像分类、图像分割，图像的切分等等。其实这些过程就是你让计算机能够自动识别，不仅能够识别图像里有什么，还能识别图像里这些东西分别是在什么地方。这种复杂操作其实都是基于啊CNN的变体。要给计算机有识别图像的能力。再比方说大无人驾驶汽车，它要识别行人在哪里。再比如安防

茶桁·2023-12-21 09:20

31. 深度学习进阶 - 全连接层及网络结构

之前的课程咱们学习了卷积以及池化，那到底卷积是如何构成卷积神经网络的呢？我们这节课来好好讲一下。全连接层整个卷积的运算就是经过卷积，再经过pooling，再经过卷积。会把这个图形变的很小。

茶桁·2023-12-21 09:17

Python Opencv实践 - 手势音量控制

本文基于前面的手部跟踪功能做一个手势音量控制功能，代码用到了前面手部跟踪封装的HandDetector.这篇文章在这里：PythonOpencv实践-手部跟踪-CSDN博客文章浏览阅读626次，点赞11

亦枫Leonlew·2023-12-21 09:11

人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别篇）

上期文章我们分享了人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别的训练模型），本期我们使用预训练模型对图片进行识别：KerasCNN卷积神经网络模型训练导入第三方库fromkeras.preprocessing.imageimportimg_to_arrayfromkeras.modelsimportload_modelimportnumpyasnpimportimutilsimpor

人工智能研究所·2023-12-21 09:05

池化层(pooling)

、平均池化层3、总结二、代码实现1、最大池化与平均池化2、填充和步幅(padding和strides)3、多个通道4、总结一、池化层1、最大池化层2、平均池化层3、总结池化层返回窗口中最大或平均值环节卷积层对位置的敏感性同样有窗口大小

奉系坤阀·2023-12-21 09:24

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进：融合高效轻量级网络结构GSConv，减轻模型复杂度的同时保持检测精度！（内含源代码，超详细改进代码流程）

通过GSConv替换普通的卷积结构，减轻模型复杂度的同时保持检测精度。（通

弗兰随风小欢·2023-12-21 08:59

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