1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

没有目标就失去一切 刚毕业那会儿,幼稚得可笑,老跟同学打电话,明面上聊聊近况,暗地里比较.你要比我工资多一百块,心里特不平衡,凭什么呀,在学校那会儿公认的我比你强.你要带个头衔,而我啥也不是,普通员工一个,感觉特没面子,又特羡慕.同学小聚,如果你递来一张名片,我没有,级别太低公司不给印,心里特不是滋味,觉得白混了.如果情况正好反过来,自己比别人强一点,嘴上虽然在安慰同学,心里偷着乐:就是嘛,这个社会还是公平的,我觉得我就是比你强.现在回头看,大家都是在些不入流的小企业混,有什么好比的,但也就为这

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一

currentTarget   指的是触发事件的当前对象,可以是冒泡和捕获的对象,不一定是点击或者鼠标移入等事件的直接触发对象.可以是他的父元素等. target 指的是事件触发的直接对象.IE有兼容问题. srcElement 和target相同,firFox不兼容. 获取直接目标对象的兼容写法 var target = e.target || e.srcElement target 触发事件的源组件. currentTarget 事件绑定的当前组件. 如果你在父容器上绑定了事件并传参,当你点

基本概念 首先您需要了解什么是并发用户.TPS 和它们之间的关系. 并发用户:指的是现实系统中同时操作业务的用户,在性能测试工具中一般称为虚拟用户(Virutal User).一般是站在客户侧评估的角度,但是不便于服务端的一些容量评估和高可用评估. 并发用户跟注册用户.在线用户有很大差别.并发用户一定会对服务器产生压力,在线用户数只是 “挂” 在系统上,对服务器不产生压力,而注册用户一般指的是数据库中存在的用户. TPS:Transaction Per Second, 每秒事务数, 是衡量系统性

文章目录 1 目标检测简介 2 lmdb数据制作 2.1 VOC数据制作 2.2 lmdb文件生成 lmdb格式的数据是在使用caffe进行目标检测或分类时,使用的一种数据格式.这里我主要以目标检测为例讲解lmdb格式数据的制作. 1 目标检测简介 [1]目标检测主要有两个任务: 判断图像中对象的类别 类别的位置 [2]目标检测需要的数据: 训练所需的图像数据,可以是jpg.png等图片格式 图像数据对应的类别信息和类别框的位置信息. 2 lmdb数据制作 caffe一般使用lmdb格式的数据,

咸鱼了半年,年底了,把这半年做的关于目标的检测的内容总结下. 本文主要有两部分: 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题,R-CNN,SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目标检测中,使用一个矩形的边框来表示.在图像中,可以基于图像坐标系使用多种方式来表示矩形框. 最直接的方式,使用矩形框的左上角和右下角在图像坐标系中的坐标来表示. 使用绝对坐标的\((x_{min},y_{min},x_{max},y_{max})\). 但是这种绝对坐标的表示方式,是以原始图像的像素

currentTarget   指的是触发事件的当前对象,可以是冒泡和捕获的对象,不一定是点击或者鼠标移入等事件的直接触发对象.可以是他的父元素等. target 指的是事件触发的直接对象.IE有兼容问题. srcElement 和target相同,firFox不兼容. 获取直接目标对象的兼容写法 var target = e.target || e.srcElement

今天是leetcode第一天,但是不太顺利.做这些,想不到 原题目: 我给的答案: class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { vector<int> result; ; i <nums.size() ; i ++){ ; j <nums.size() ; j ++){ if( nums[i] + nums[j] == target){ re

一般来说,脚手架是帮你减少「为减少重复性工作而做的重复性工作」的工具. gulp和gulp-cli的区别可以看这个task - what does gulp-"cli" stands for? . 它跟前端常说的脚手架(scaffold)不是一个东西. CLI只是Command Line Interface的缩写. ==== 举个例子你要写一个项目0,源语言为ES6,用了sass, 后端是node. 你每次完成一部分功能,你都要用把ES6编译到ES5.编译sass.压缩html文件.

1.   序 最近在折腾各种.so,碰到了一些问题,一开始对于很多错误也没有头绪,茫然不知所措.索性化了一天多时间将<<程序员的自我修养—链接.装载与库>>中部分内容略读了一遍,主要是关于编译,链接和加载这块的.于是顺便做个笔记,方便以后回顾.基本上知道了这些,对于编译,链接和加载过程中产生的各种问题,应该就能从根本上理解并解决了.其实以前上学时也看过那本经典的<<Linker and loader>>,当时还写了篇<<链接器和加载器原理>

摘 要:以用户为中心的设计(UCD, User-Centered Design)是保障产品具有较好用户体验(User Experience)的基本活动,其中可用性目标是有效衡量 UCD 活动最终效果的重要指标.本文将介绍一种可用性目标的制定过程,包括可用性目标维度及衡量指标,以及可用性目标与其他设计指标结合时其优先级的确定,可用性目标描述规范等. 关键字:以用户为中心:可用性目标:用户体验 作为一名研发咨询顾问,在为客户进行培训和咨询服务时通常遇到这样的问题: 1)究竟什么是UCD,产品的UCD

KCF目标跟踪方法分析与总结 correlation filter Kernelized correlation filter tracking 读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置

第2章 通用目标文件格式介绍 汇编器和连接器可以产生在TMS320C54x器件上执行的目标文件,这些目标文件的格式称为通用目标文件格式(COFF).采用COFF格式有利于程序的模式化编程,因为它支持用户在编写汇编语言程序时使用代码块和数据块,这些块称为段(section).汇编器和连接器都提供了多个伪指令用来创建和管理段.本章对COFF段进行简要介绍. 2.1 COFF文件类型 COFF文件包括三种类型,分别是COFF0.COFF1和COFF2.每种类型具有不同形式的文件头,但是数据块的格式相同

http://blog.chinaunix.net/uid-24227137-id-3595610.html 窥探 kernel --- 进程调度的目标,nice值,静态优先级,动态优先级,实时优先级 本系列文章由张同浩编写,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/muge0913/article/details/7562133 邮箱:muge0913@sina.com 进程调度的目标: 1.高效性:高效意味着在相同的时间下要完成更多的任务.调度程序会被频繁的执行,所以调度程序

maven用可以利用如下配置进行资源过滤,pom.xml的配置如下: <build> <!-- 主资源目录 --> <resources> <resource> <!-- 设定主资源目录  --> <directory>src/main/resources</directory> <!-- maven default生命周期,process-resources阶段执行maven-resources-plugin插件的

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在

此示例演示如何使用名为“更快r-cnn(具有卷积神经网络的区域)”的深度学习技术来训练对象探测器. 概述 此示例演示如何训练用于检测车辆的更快r-cnn对象探测器.更快的r-nnn [1]是r-cnn [2]和快速r-nnn [3]对象检测技术的引伸.所有这三种技术都使用卷积神经网络(cnn).它们之间的区别在于它们如何选择要处理的区域以及如何对这些区域进行分类.r-cnn和快速r-概算在运行美国有线电视新闻网之前使用区域建议算法作为预处理步骤.提议算法通常是技术例如edgox [4]或选择性搜

在一个月前,我就已经介绍了yolo目标检测的原理,后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍.但是由于这个暑假事情比较大,就一直搁浅了下来,趁今天有时间,就把源码解析一下.关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章:第三十五节,目标检测之YOLO算法详解. 一 准备工作 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC