在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果.比如检测人气密度的热度图: (来自sensetime) 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib,因为可以很方便作几乎任何图图,但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作. 1. 获取人群密度 输入一张图片我们首先需要获取里面有多少人以及每个人所在的位置信息.这个工作比较复杂,这里不展开讲了,不过提一下集中模式:一种是人群密度不高的场景,可以利用行人检测识别图片中的人及其所在位置,这个方法有很多了,像MT

虽说我主要做的硬件,平时的兴趣爱好比较关注移动互联网,混迹于虎嗅.爱范儿.雷锋网.36Kr.cnBeta.瘾科技.i黑马.TechWeb等这类科技以及创业媒体,遗憾的是系统的去写的并不多,好在还算充分的利用了碎片化的时间,在阅读的过程中去思考,去记录. 我是虎嗅的第一批会员,最早是在天涯IT中发现这个网站,在这个网站上线十余天之后我就注册成为会员,虎嗅的文章相对不错,我也逐渐养成了评论.思考的习惯,我也很荣幸成为虎嗅几次活动的获奖者,期间也陆续被创业家杂志.DoNews.i黑马等杂志.网站约稿,

Hash表也称散列表,也有直接译作哈希表,Hash表是一种根据关键字值(key - value)而直接进行访问的数据结构.它基于数组,通过把关键字映射到数组的某个下标来加快查找速度,但是又和数组.链表.树等数据结构不同,在这些数据结构中查找某个关键字,通常要遍历整个数据结构,也就是O(N)的时间级,但是对于哈希表来说,只是O(1)的时间级. 注意,这里有个重要的问题就是如何把关键字转换为数组的下标,这个转换的函数称为哈希函数(也称散列函数),转换的过程称为哈希化. 1.哈希函数的引入 大家都用过

常用的市场调研工具和方法 用户调查:第一,设计调查问卷需要技巧和经验,不是一件容易的事:第二,调查结果为获得解决方案提供了一要途径,但不是解决方案本身 产品使用分析:使用分析工具记录用户使用产品的行为,不断地观察学习,然后调整产品.应该明确告知用户分析工具只收集统计数据,不涉及用户隐私 数据挖掘:想知道同时使用几项服务的用户性别比例?想知道特定人物角色的活跃程度和分布情况?数据分析工具可以轻松回答这类问题 拜访用户:没有一种方法可以替代前往用户使用产品的场所实地考察的作用,但出于对资金和时间成本

最近由于“武汉肺炎”疫情在家办公,也没闲着,最近学习了一下asp.net core mvc的一些网页开发的的基础知识,话不多说直接上教程! 一.创建Web应用程序 1)创建新项目--->找到 “ASP.NET Core Web 应用程序” 类型的项目(也可以模糊查询:语言选择c#,项目类型选择Web): 2)选择Web 应用程序 (模型视图控制器)--->修改名称--->创建: 3)新建完成后,解决方案出现如图显示 wwwroot 存放网站的 js.css 等前端文件, Models-模

网安需求: 1:IFTTT:随着物联网的兴起,if this then that .如果出现这种情况,那么及时反映做出对应的操作. 判断手机号黑白名单,mac地址黑白名单.如果是碰到手机号或者mac地址黑名单,需要立即报警,通知当地网安部门.实现实时的黑白名单过滤.2:路由器数据上报的方式:每三分钟上报一次,将最近三分钟所有人上网的情况以txt格式的形势进行上报.因为上传比较频繁,所以上传的数据全部都是以小文件的形势进行上传的,基本上不会有超过1M的文件. 且要保证做到所有的数据不丢不漏,不重不

大家好,我是小栈君,因为个人和工作的缘故,所以拖更了一点时间,但是关于拖更的内容小栈君会在后续的时间中补回来,还希望大家继续支持和关注小栈君.当然,在国内疫情稍微减缓的情况下,小栈君在这里也多说两句,在非常时刻,我们应当保持警惕,清洗手,多通风,避免人群聚集,希望大家平安健康, 闲话不多说,我们直接进入正题,今天给大家分享的事关于Go语言中的GC,本期的分享并没有多少代码可言,都是一些理论知识,希望大家耐心且看完,因为能力有限,所以这边小栈君会尽量用大白话来进行叙述,如有错误之处,还请多多谅解.

近日,方正璞华向金鸡湖社区卫生服务中心捐赠了人脸识别测温系统.该设备集人员识别.体温检测等功能于一体,在人员进出的时候完成体温的检测,从而判断是否有异常人员等问题,有效节省人力成本.减少人员接触风险,提高人员管理和防疫效率. (安装现场) 方正璞华基于"守于拙璞,志在光华"的初心,热心参加社会公益,积极履行作为企业市民的社会责任.本次捐赠的ForeC WelComID是方正璞华自研的远望(ForeC)系列产品之一,主要负责人脸识别.体温检测.AI认证的人员进出管理,在楼宇管理.安防管理

内容涉及:二值图像转换 / 检测连通区域面积 / 在原图上画框等 import cv2 import numpy as np for n in open('list.txt'): # list.txt为目标文件列表 path = n[:-1] # 去除文件路径的换行符 img = cv2.imread(path) gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像转灰度 ret, binary = cv2.threshold(gray, 75, 25

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 准备:图像转数组,数组转图像 将RGB图像转换为一维数组的代码如下: # 图像二维像素转换为一维 img = cv2.imread(filename=img_path) data = img.reshape((-1, 3)) data = np.float32(data) print(img.shape

logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法. Reference: denny的学习专栏  // 臭味相投的一个博客 Xml保存图片的方法和读取的方式. Mat显示内部的多个图片. Mat::t() 显示矩阵内容. 本文用它来进行手写数字分类. 在opencv3.0中提供了一个xml文件,里面存放了40个样本,分别是20个数字0的手写体和2

概述 对焦,这里所说的“焦”是指“焦距”.在拍照时,一定是需要调焦的.一般会在目标位置最清晰的时候会停止对焦.最近在处理OpenCV进行图像识别时,需要连续的调焦(对焦),并在对焦完成后进行拍照,获取图片后进行图像识别.识别完成后摄像头不关闭继续进行扫描识别.整理成本文. 概念 焦距,也称为焦长,是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式,指从透镜中心到光聚集之焦点的距离.亦是照相机中,从镜片光学中心到底片.CCD或CMOS等成像平面的距离.具有短焦距的光学系统比长焦距的光学系统有更佳聚集光的能力

http://hujiaweibujidao.github.io/blog/2013/11/18/android-ndk-and-opencv-development-3/ Android Ndk and Opencv Development 3 NOV 18TH, 2013 Android NDK 和 OpenCV 整合开发总结(3) 终于写到第三节啦,虽然很累,但是还是要坚持,坚持写完这3篇文章. 这一节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用,包括下面几个方面的内容:

Android NDK 和 OpenCV 整合开发总结(3) http://hujiaweibujidao.github.io/blog/2013/11/18/android-ndk-and-opencv-development-3/ 终于写到第三节啦,虽然很累,但是还是要坚持,坚持写完这3篇文章. 这一节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用,包括下面几个方面的内容: 如何实现Static Initialization从而不需要安装OpenCV Manager运行含Ope

项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸追踪检测 摄像头人脸检测 人脸切割显示 实时面部识别 样本自动采集 基于面部识别的程序锁 系统框图 人脸检测 人脸识别 系统截图 本程序以用户体验为中心,界面简洁.明了.易于操作.即使第一次使用该应用,也可以流利的操作. 1.主界面 2.人脸检测效果图--标准正脸 3.人脸检测效果图--人脸集 4.

logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法. Reference: denny的学习专栏  // 臭味相投的一个博客 Xml保存图片的方法和读取的方式. Mat显示内部的多个图片. Mat::t() 显示矩阵内容. 本文用它来进行手写数字分类. 在opencv3.0中提供了一个xml文件,里面存放了40个样本,分别是20个数字0的手写体和2

本笔记重点记录OpenCV中的颜色转换和利用色彩空间的特性进行皮肤检测 颜色转换 实现原理 之所以要引入色调/饱和度/亮度的色彩空间概念,是因为人们喜欢凭直觉分辨各种颜色,而它与这种方式吻合.实际上,人类更喜欢用色彩.彩度.亮度等直观的属性来描述颜色,而大多 数直觉色彩空间正是基于这三个属性. 色调(hue)表示主色,我们使用的颜色名称(例如绿色. 黄色和红色)就对应了不同的色调值: 饱和度(saturation)表示颜色的鲜艳程度,柔和的颜色饱 和度较低,而彩虹的颜色饱和度就很高 亮度(bri

http://m.blog.csdn.net/blogercn/article/details/75004162 1.高端数码相机都具有背景虚化功能.背景虚化就是使景深变浅,使焦点聚集在主题上.一般的相机最好的虚拟方法便是用微距拍摄,如果主景与背景相距比较远,由于光学透镜对非焦点处景物的不能清晰成像的特点,可以免强实现类似虚化效果.如下. 2.相机拍摄背景虚化照片一般需要经过四个步骤: (1)使变焦倍率(焦距)尽可能大: (2)拍摄物与背景尽可能距离远: (3)镜头与拍摄物尽可能距离近: (4)

原文作者 : Satya Mallick 译者 : aleen42 原文  https://aleen42.gitbooks.io/personalwiki/content/translation/opencv_vs_matlab/opencv_vs_matlab.html  https://blog.csdn.net/lhbbzh/article/details/52049478   我们经常会为自己的技能选择合适工具而感到疑惑.虽然,工具能够帮助你锻炼技能,但它们并不能使你成为一位能者(Cr

OpenCV,是Inter公司开发的免费开源专门因为图像处理和机器视觉的C/C++库,英文全称是Open Source Computer Vision. 1. 可视化语言Matlab与OpenCV都能够用于图像处理,学哪种比較好? Matlab是主要面对高校做科研的一种可视化数学处理工具箱.OpenCV在有关图像的项目研发方面应用广泛. 想做模式识别和机器视觉方向的,我的导师建议两者都要学好.不论发表paper,还是做项目. 2.OpenCV是基于C/C++的函数库.有什么优势? 使用C编写的库