目录 1 背景 2 实现 3 结果和代码 4 参考 手部关键点检测是在手指上找到关节以及在给定图像中找到指尖的过程.它类似于在脸部(面部关键点检测)或身体(人体姿势估计)上找到关键点.但是手部检测不同的地方在于,我们将整个手部视为一个对象. 美国卡耐基梅隆大学智能感知实验室(CMU Perceptual Computing Lab)发布了手的关键点检测模型.详情见: https://arxiv.org/pdf/1704.07809.pdf 我们将在本文介绍如何调用该模型. 1 背景 上图出自上面…

目录 1 什么是对象跟踪和GOTURN 2 在OpenCV中使用GOTURN 3 GOTURN优缺点 4 参考 在这篇文章中,我们将学习一种基于深度学习的目标跟踪算法GOTURN.GOTURN在Caffe中搭建,现在已移植到OpenCV Tracking API,我们将使用此API在C ++和Python中使用GOTURN. 1 什么是对象跟踪和GOTURN 对象跟踪的目标是跟踪视频序列中的对象.使用视频序列的帧和边界框初始化跟踪算法,以获得我们感兴趣的对象的位置.跟踪算法输出所有后续帧的边界框…

目录 1 网络加载 2 读取图像 3 前向传播 4 处理输出 3结果和代码 3.1结果 3.2 代码 参考 在这篇文章中,我们将逐字逐句地尝试找到图片中的单词!基于最近的一篇论文进行文字检测. EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector. https://arxiv.org/abs/1704.03155v2 https://github.com/argman/EAST 应该注意,文本检测不同于文本识别.在文本检测中,我们只检测文本周围的…

目录 1基于CNN的性别分类建模原理 1.1 人脸识别 1.2 性别预测 1.3 年龄预测 1.4 结果 2 代码 参考 本教程中,我们将讨论应用于面部的深层学习的有趣应用.我们将估计年龄,并从单个图像中找出该人的性别.模型由GilLevi和TalHassner训练(https://talhassner.github.io/home/publication/2015_CVPR).本文介绍了如何在OpenCV中使用该模型的步骤说明.Opencv版本3.4.3以上.代码教程代码可以分为四个部分: 1…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/272 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

上一篇博文中讲到如何用OpenCV实现物体分类,但是接下来这篇博文将会告诉你图片中物体的位置具体在哪里. 我们将会知道如何使用OpenCV‘s的dnn模块去加载一个预训练的物体检测网络,它能使得我们将输入图像通过网络并且获得每个物体在图像中的输出位置. 最后我们将使用MobileNet Single Shot Detector在示例的输入图像中查看结果.下面给出具体的教程: 一 结合MobileNets and Single Shot Detectors实现更快更有效的基于物体检测的深度学习 我…

目录 1 彩色图像着色 1.1 定义着色问题 1.2 CNN彩色化结构 1.3 从 中恢复彩色图像 1.4 具有颜色再平衡的多项式损失函数 1.5 着色结果 2 OpenCV中实现着色 2.1 模型下载 2.2 加载量化信息 2.3 将图像转换为CIE Lab颜色空间 3 代码 3.1 图像着色代码 3.2 视频着色代码 4 参考 技术有时会提高艺术,但有时也会破坏艺术.着色黑白电影是一个可以追溯到1902年的古老想法.几十年来,许多电影创作者反对将黑白电影着色的想法,并将其视为对艺术的破坏.但…

以作备份,来源http://jiasuhui.com/archives/178954 本文由“新智元”(微信ID:AI_era)编译,来源:dawn.cs.stanford.edu,编译:刘小芹 斯坦福大学的新研究构建一个名为 NoScope 的深度学习视频对象检测系统,利用视频的局部性对 CNN 模型进行优化,相比当前性能最好的 YOLOv2 或 Faster R-CNN 速度加快了1000倍,同时仍保持高精度.这一系统在安防.交通等领域有着巨大的应用价值和潜力. 视频数据正在爆炸性地增长——…

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-…

语义分割:基于openCV和深度学习(一) Semantic segmentation with OpenCV and deep learning 介绍如何使用OpenCV.深度学习和ENet架构执行语义分段.阅读完今天的文章后,能够使用OpenCV对图像和视频应用语义分割.深度学习有助于提高计算机视觉的前所未有的准确性,包括图像分类.目标检测,现在甚至分割. 传统的分割方法是将图像分割为若干部分(标准化切割.图形切割.抓取切割.超像素等):然而,算法并没有真正理解这些部分所代表的内容. 另一方…