若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106144767各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实…

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前言   红胖子,来也!  做图像处理,经常头痛的是明明分离出来了(非颜色的),分为几块区域,那怎么知道这几块区域到底哪一块是我们需要的,那么这部分就涉及到需要识别了.  识别可以自己写模板匹配.特征点识别.级联分类器训练识别.  本文章就是讲解级联分类器的训练与识别. 明确目标   目标是识别视频中的歌手,我们先手动采集数据集合.  视频为<绿色>,如下图:   训练分类器前的准备工作 采集正样本图片   正样本的尺寸不是必须一致的,但是要和生成的正样本矢量文件中的宽高有相同的比例(因为训练…

前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,本章使用opencv通过tensorflow深度学习,检测已有模型的分类.   Demo       可以猜测,1其实是人,18序号类是狗,因为笔者未找到对应的分类具体信息.   Tensorflow模型下载   https://github.com/opencv/opencv_extra  (注意:未找到对应的分类具体信息.)   OpenCV深度识别基本流程   opencv3.4.x支持了各种模型. 支持的模型   opencv…

  前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,上一章节使用了dnn中的tensorflow,本章使用yolov3模型,识别出具体的分类.   Demo   320x320,置信度0.6  608x608,置信度0.6(.cfg里面是608)   yolov3模型下载 coco.names:模型具体的分类信息.https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names yolov3.weights:权重文件ht…

前言   树莓派使用数据库时,优先选择sqlite数据库,但是sqlite是文件数据库同时仅针对于单用户的情况,考虑到多用户的情况,在树莓派上部署安装mysql服务,通过读写锁事务等使用,可以实现多进程可以操作同一个数据库的同一个表的读写并行操作.   树莓派安装mysql 步骤一:安装mysql服务器   (前面一更新原来有的mariadb现在都没了,–__–!!)  原来(未update前的) sudo apt-get install mysql-server     经查询,mariadb…

上一篇博客中说了基于“泵”的UDP通讯,附上了一个Demo,模拟飞鸽传书的功能,功能不太完善,主要是为了说明“泵”在编程中的应用.本篇文章我再附上一个关于TCP通讯的两个Demo,也都采用了“泵”模式: 1.由于我把通讯部分的代码写在了一个dll中,这个demo只是简单的应用这个dll,主要完成发送字符串.字节流.可序列化对象等功能,效果图如下: 图1 服务端 图2 客户端 2. 一个简单的屏幕监控程序,主要有屏幕监控.键盘鼠标监控.键盘鼠标控制等功能.监控服务端可以同时监控多个客户端,效果图如…