OpenCV卷积

opencv 安装

opencv安装工具sudoapt-getinstallcmake依赖包sudoapt-getinstallbuild-essentiallibgtk2.0-devlibavcodec-devlibavformat-devlibjpeg.devlibtiff4
FMsunyh·2023-12-16 10:22

OpenCV中vector＜Mat＞数据存储问题

问题：定义数组Mat后，通过指针/取元素对Mat数组数据进行修改，会遇到深浅拷贝问题。原因是：push_back调用的是Mat的浅拷贝函数来拷贝数据，数据共享。一、浅拷贝//注意：浅拷贝-不复制数据只创建矩阵头，数据共享（更改a,b,c的任意一个都会对另外2个产生同样的作用）1.Mat定义矩阵，直接矩阵相等:改变其中一个都会改变。Mata;Matb=a;//a"copy"tobMatc(a);//
azoo·2023-12-16 10:21

Python实现opencv积分图

下面是我调试的程序：importcv2importnumpyasnpfilename='C:/Users/lenovo/Desktop/opencv图片/测试图片/0.jpg'image=cv2.imread
轻院豪横同学·2023-12-16 10:19

Python+OpenCV实现角点、周长、面积检测

一、周长和面积检测importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("test1.png")img=img.astype(np.uint8)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)contours,hierarchy=
轻院豪横同学·2023-12-16 10:49

ubuntu opencv c++调用摄像头 unsuccessiful

multirotorThefirstday——12.10installvmware-workstationandubuntuswapsourcesand换输入法learngitgithub关联远程仓库installanduseTyporaGitcodemeaningmkdirtest创建目录cdtest进入目录gitinit初始化仓库ls；ls-ah查看目录touchtest.c新建项目add添加
stoAir·2023-12-16 09:12

数字图像处理：运动模糊、逆滤波和维纳滤波

在图像处理中，我们可以使用卷积运算来应用运动模糊。下面是一
XsiJava·2023-12-16 09:16

ControlNet Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models

它拷贝SD部分原权重作为一个新的分支进行微调训练，同时维持SD原权重分支不变，并在开始训练使用零卷积将二者相连。从而能利用已经
Adenialzz·2023-12-16 08:36

P21 卷积神经网络CNN

卷积参数共享Maxpool逐步限制neuron的弹性，感受野限制看的范围，参数共享限制参数由于上述限制，CNN的bias比较大，用在图像中，影响不大。如果用在其他方面，要注意一下。
闪闪发亮的小星星·2023-12-16 08:06

cpp:1:10: fatal error: opencv2/core.hpp: 没有那个文件或目录

前言：我按照官网方法安装了opencv，运行的也是官网的测试代码：#include#includeusingnamespacecv;intmain(){printf("helloworld")return0
犟小孩·2023-12-16 08:05

37、池化与卷积的区别

池化（Pooling）和卷积（Convolution）在某些情况下非常相似，但又有不少区别。其中一个比较大的区别在于两者虽然都有一个核函数，但是卷积核和池化核却相差很多，两者的作用也有很大的差别。
董董灿是个攻城狮·2023-12-16 08:28

30、卷积 - 参数 stride 的作用

在卷积运算中，还有一个参数叫做stride，它对卷积的运算以及运算结果影响也很大。还是先看卷积动图，从图上你能猜到stride参数在哪吗？
董董灿是个攻城狮·2023-12-16 08:56

2018-07-08

缺少多线程dll-取消cmake中的EnablePrecompiledheader选项-若用MinGW,CMAKE_BUILD_TYPE选项，调整debugrelease-编译WITH_QT-不要编译opencv_world
leica8244·2023-12-16 08:34

CNN中各个卷积层的设置详细讲解

转载（侵删）：https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/90646935我将从以下几个方面来进行解说：1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的计算
顾子豪·2023-12-16 08:12

OpenCV 优化

defoptimize_data(pts3d,weights=None):fromscipy.optimizeimportleast_squaresdefresidual_func(exp_pts3d):returnnp.mean([np.linalg.norm(exp_pts3d-s)forsinpts3d])x0=np.mean(pts3d,axis=0)res_lsq=least_squar
小小毛毛虫~·2023-12-16 07:27

大创项目推荐 深度学习 opencv python 实现中国交通标志识别

文章目录0前言1yolov5实现中国交通标志检测2.算法原理2.1算法简介2.2网络架构2.3关键代码3数据集处理3.1VOC格式介绍3.2将中国交通标志检测数据集CCTSDB数据转换成VOC数据格式3.3手动标注数据集4模型训练5实现效果5.1视频效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中国交通标志识别算法研究与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这
laafeer·2023-12-16 06:14

大创项目推荐 深度学习 opencv python 实现中国交通标志识别_1

文章目录0前言1yolov5实现中国交通标志检测2.算法原理2.1算法简介2.2网络架构2.3关键代码3数据集处理3.1VOC格式介绍3.2将中国交通标志检测数据集CCTSDB数据转换成VOC数据格式3.3手动标注数据集4模型训练5实现效果5.1视频效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中国交通标志识别算法研究与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这
laafeer·2023-12-16 06:07

Appium 图像识别技术 OpenCV

Appium在V1.9.0中有给我们带来了针对于图像识别的全新图片元素定位的方法:-image安装在Appium中用到的图像识别库是OpenCV，因为在AppiumV1.9.
qq_492448446·2023-12-16 06:44

使用opencv的Canny算子实现图像边缘检测

1边缘检测介绍图像边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的问题，也是经典的技术难题之一。如何快速、精确地提取图像边缘信息，一直是国内外的研究热点，同时边缘的检测也是图像处理中的一个难题。早期的经典算法包括边缘算子方法、曲面拟合的方法、模板匹配方法、阈值法等。近年来，随着数学理论与人工智能技术的发展，出现了许多新的边缘检测方法，如Roberts、Laplacan、Canny等图像的边缘检测方
智慧医疗探索者·2023-12-16 05:29

基于树莓派4B的远程监控（集成APP）

此外，使用Python中的Opencv库同样可以实现拉流播放。应用场景基于家庭防盗、店铺值守等应用场景进行设计，树莓派端需要具备开始停止推流功能。技术思路树莓
小小小秃头·2023-12-16 05:54

MacOS下载配置OpenCV

主要参考的是OpenCV官方的这篇文章：OpenCV:InstallationinMacOS安装OpenCV需要下载一些安装包：CMake3.9、Git、Python这些我之前已经下载好，这里就不过多阐述了
lune_one·2023-12-16 05:23

实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + y源码)

导读本文主要介绍基于OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数应用，并给详细步骤和代码。背景介绍实例图片来源于网络，目标是分割下图中圆形目标并计数。
Color Space·2023-12-16 05:51

Qt图像处理-基于OpenCv的图像二值化处理

本文讲解Qt图像处理-基于OpenCv的图像二值化处理一、概述图像二值化原理图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。
未来无限·2023-12-16 05:21

使用opencv的Laplacian算子实现图像边缘检测

1边缘检测介绍图像边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的问题，也是经典的技术难题之一。如何快速、精确地提取图像边缘信息，一直是国内外的研究热点，同时边缘的检测也是图像处理中的一个难题。早期的经典算法包括边缘算子方法、曲面拟合的方法、模板匹配方法、阈值法等。近年来，随着数学理论与人工智能技术的发展，出现了许多新的边缘检测方法，如Roberts、Laplacan、Canny等图像的边缘检测方
智慧医疗探索者·2023-12-16 05:20

使用OpenCV和PIL库读取图片的区别

OpenCV和PIL（Pillow）是两个不同的图像处理库，它们使用不同的数据结构来表示图像。OpenCV格式图像：OpenCV中的图像通常表示为NumPy数组。
BugMaker2002·2023-12-16 05:20

使用opencv的Sobel算子实现图像边缘检测

1边缘检测介绍图像边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的问题，也是经典的技术难题之一。如何快速、精确地提取图像边缘信息，一直是国内外的研究热点，同时边缘的检测也是图像处理中的一个难题。早期的经典算法包括边缘算子方法、曲面拟合的方法、模板匹配方法、阈值法等。近年来，随着数学理论与人工智能技术的发展，出现了许多新的边缘检测方法，如Roberts、Laplacan、Canny等图像的边缘检测方
智慧医疗探索者·2023-12-16 05:19

标准卷积

标准卷积假设特征图大小为Ci×H×WC_i\timesH\timesWCi×H×W,需要输出的特征图大小为×H×W\timesH\timesW×H×W,卷积核大小为3×33\times33×3,pandding
Ming Xu·2023-12-16 03:27

卷积运算

卷积层卷积的本质是用卷积核的参数来提取数据的特征，通过矩阵点乘运算与求和运算来得到结果。
Ming Xu·2023-12-16 03:57

每天五分钟计算机视觉：Inception网络是由多个Inception模块构成

Inception模块如上就是Inception模块的通过一个1*1的卷积层，输出为28*28*64先通过一个1×1的卷积层通道降低到96，再通过一个3*3的卷积层，输出
幻风_huanfeng·2023-12-16 02:23

每天五分钟计算机视觉：GoogLeNet的核心模型结构——Inception

本文重点当构建卷积神经网络的时候，我们需要判断我们的过滤器的大小，这往往也作为一个超参数需要我们进行选择。过滤器的大小究竟是1×1，3×3还是5×5，或者要不要添加池化层，这些都需要我们进行选择。
幻风_huanfeng·2023-12-16 02:52

JavaCV之rtmp推流（FLV和M3U8）

除了FFmpeg，Javacv封装了以下库：OpenCV：JavaCV封装了OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary），这
程序员白日梦·2023-12-16 02:47

ubuntu22.04安装 nvidia-cudnn

它包含了针对深度神经网络中常用操作（如卷积、池化、归一化、激活层等）的高度优化的实现。这些操作都是为了在NVIDIA的GPU上进行高效计算而特别优化的，从而大大加快深度学习模型的训练和推断速度。
MonkeyKing_sunyuhua·2023-12-16 01:41

Python将Labelme文件的标注信息绘制到图片上

更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看YOLOv8Ultralytics：使用Ultralyt
FriendshipT·2023-12-16 01:56

《opencv实用探索·十八》Camshift进行目标追踪流程

CamShift（ContinuouslyAdaptiveMeanShift）是一种用于目标跟踪的方法，它是均值漂移（MeanShift）的扩展，支持对目标的旋转跟踪，能够对目标的大小和形状进行自适应调整。cv::CamShift和cv::meanShift区别：cv::meanShift：这是一种用于均值漂移目标跟踪的算法。它基于颜色直方图的均值漂移，寻找输入图像中与模板颜色直方图最相似的区域。
梦回阑珊·2023-12-16 01:48

图像恢复：图像去模糊算法

以下是一些常见的模糊图像恢复算法：卷积神经网络（CNN）：基于深度学习的方法在图像恢复中取得了显著的进展。
LittroInno·2023-12-16 00:56

【Pytorch】Transposed Convolution

文章目录1卷积2反/逆卷积3MaxUnpool/ConvTranspose4encoder-decoder5可视化学习参考来自：详解逆卷积操作–Up-samplingwithTransposedConvolutionPyTorch
bryant_meng·2023-12-16 00:50

目标检测：根据检测坐标取出图像数据

一旦您有了这些坐标，您可以使用图像处理库（例如OpenCV）来裁剪图像并提取目标框中的数据。
湫兮之风·2023-12-16 00:57

十三 动手学深度学习v2计算机视觉 ——语义分割

文章目录分割图像分割语义分割实例分割分割图像分割指的是使用边界、色彩梯度等特征对图像进行划分，但只能是进行划分，算法并不对划分出的部分有语义上的理解；而随着计算能力提高以及卷积神经网络的发展，能够理解分割后图像语义的算法逐渐出现
王二小、·2023-12-15 23:13

十五 动手学深度学习v2计算机视觉 ——全连接神经网络FCN

文章目录FCNFCN全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征，然后通过卷积层将通道数变换为类别个数，最后通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。
王二小、·2023-12-15 23:13

深度学习疲劳检测 驾驶行为检测 - python opencv cnn 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习加驾驶疲劳与行为检测**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：4分工作量：3分创新点：5分更多资料
Mr.D学长·2023-12-15 22:08

大创项目推荐 卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4
laafeer·2023-12-15 22:36

深度学习中，网络、模型、算法有什么区别

常见的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。模型：模型是指网络结构和参数的组合，它可以对数据进行预测和分类。在深度学习中，模型的训练过程就是不
无妄无望·2023-12-15 22:03

十四 动手学深度学习v2计算机视觉 ——转置矩阵

文章目录基本操作填充、步幅和多通道再谈转置卷积不填充，步幅为1填充为p，步幅为1填充为p，步幅为s基本操作填充、步幅和多通道填充：与常规卷积不同，在转置卷积中，填充被应用于的输出（常规卷积将填充应用于输入
王二小、·2023-12-15 22:01

卷积神经网络实现手势图像的识别

提取码：pcoi一、原理和框架这篇文章的卷积网络模型基于LeNet-5，也就是input→conv1→relu→maxpool1→conv2→relu→maxpool2→fc3→fc4→output(softmax
Mr.zwX·2023-12-15 22:21

ubuntu22.04在opencv4的基础上安装opencv3

安装opencv4首先在ubuntu22.04上安装opencv4，可以参考之前的博客ubuntu22.04安装opencv4和opencv_contrib-CSDN博客安装opencv3由于有使用opencv3
MclarenSenna·2023-12-15 22:48

深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-12-15 22:07

视觉学习笔记10——opencv的卸载、安装与多版本管理

系列文章目录参考文献参考文献参考文献参考文献文章目录系列文章目录前言一、opencv卸载二、opencv安装1、下载opencv2、cmake-gui编译3、终端编译安装4、配置环境变量报错一报错二报错三报错四
RanceGru·2023-12-15 22:05

每天五分钟计算机视觉：稠密连接网络（DenseNet）

特点DenseNet是一种卷积神经网络，它的特点是每一层都直接连接到所有后续层。这意味着，每一层都接收来自前一层的输出，并将其作为输入传递到下一层。
幻风_huanfeng·2023-12-15 22:01

激活函数数学详解以及应用场景解释

文章目录激活函数1.Sigmoid激活函数例子及推导过程代码2.ReLU激活函数例子及推导过程3.Tanh激活函数例子及推导过程代码4.Softmax激活函数例子及推导过程代码CNN中的卷积层工作原理卷积计算过程卷积后的输出及
h52013141·2023-12-15 22:29

深度可分离卷积

文章目录深度可分离卷积深度卷积逐点卷积优势深度可分离卷积的非零计算结果例子深度卷积的计算步骤示例数据逐点卷积的计算步骤示例数据代码深度可分离卷积深度可分离卷积是一种高效的卷积操作，它将传统的卷积操作分解为两个部分
h52013141·2023-12-15 22:29

卷积详解和并行卷积

model=models.Sequential([layers，layers])而不是model=models.Sequential(layers，layers)文章目录卷积操作及其计算过程的详细解释卷积的基本操作
h52013141·2023-12-15 22:59
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