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

Python教程系列:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 与C++的不同之处:http://developer.51cto.com/art/201003/187863_all.htm python接口功能的类似功能的介绍其中包括迭代访问.切片方式.如果你对python接口功能想有所了解的话,你可以浏览以下文章,会对你有所帮助. AD:2013云计算架构师峰会课程资料下载 在正常情况下, OpenCV的python接口和C语

C/C++ 工程提供 Python 接口,有利于融合进 Python 的生态.现在 Python 在应用层,有其得天独厚的优势.尤其因为人工智能和大数据的推波助澜, Python 现在以及未来,将长期是最流行的语言之一. 那 C/C++ 怎么提供 Python 接口呢? ctypes: C 与 Python 绑定, Python 内建模块 Boost.Python: C++ 与 Python 绑定, Boost 模块 pybind11: C++11 与 Python 绑定, 减去了旧 C++ 支

cmake-gui 配置 确认这些都正确 生成了CV2.so make install cv2.__version__ '3.0.0'

虹软最新版 python 接口 完整版 当前开源的人脸检测模型,识别很多,很多小伙伴也踩过不少坑.相信不少使用过dlib和facenet人脸识别的小伙伴都有这样的疑惑,为什么论文里高达99.8以上的准确率,自己实际使用下来的准确率却并不好,甚至用来落实到百人以内的人脸识别,都经常出现误识别现象,造成这样的现象最主要的原因来自于训练人脸识别模型的样本和国内人脸有差距.因此,这些看似准确率很高的模型,直接拿来做项目使用是不行的,测试两种模型在使用几百人的考勤图片上的表现,准确率上dlib和facen

Python一秒提供Rest接口 使用的是Anaconda安装的Python环境; 新建py文件(例如:restapi.py) # -*- coding: utf-8 -*- from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return "Hello, World!" if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0"

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

简介 Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用.这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式. logging模块与log4j的机制是一样的,只是具体的实现细节不同.模块提供logger,handler,filter,formatter. logger提供日志接口,供应用代码使用.logger最长用的操作有两类:配置和发送日志消息.可以通过

一.openCV简介 OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 简言之,通过openCV可实现计算机图像.视频的编辑.广泛应用于图像识别.运动跟踪.机器视觉等领域. 二.Ubuntu16.04下的安装 直接使用pip安装 pip3 install opencv-python 或者使用国内镜像安装 pip3 install open

本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口. 主要内容有: 准备基础环境: Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python 编译应用环境: OpenCV, Darknet 用预训练模型进行推断: darknet 执行,或 python 而 YOLOv4 的介绍或训练,可见前文<YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译,及训练 COCO 子集>. 准备基础环境 Nv

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家

caffe是C++语言写的,可能很多人不太熟悉,因此想用更简单的脚本语言来实现.caffe提供matlab接口和python接口,这两种语言就非常简单,而且非常容易进行可视化,使得学习更加快速,理解更加深入. 半年前,我在学习CAFFE的时候,为了加深理解,因此写下了随笔,有了一系列的caffe学习文章.半年过去,很多人问到关于python接口和可视化的一些问题,现在有点空闲时间,就再次写下一些随笔,大家一起来学习.有些重复的内容,我就不再多讲,如果大家有兴趣可移步: 如何配置CAFFE的pyt

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

1 背景说明 最近希望利用开源库来解析C++头文件,并做一些自动翻译.自动注释之类的工作.经过两天的调研,发现clang最有希望满足需求.clang提供了三套接口来共外部使用,liblang最适合作为独立工具开发使用.不过提供的原生接口是C++的,成本略高,本文记录下libclang的Python接口使用方法. 相关文档及下载链接如下: clang(llvm) 接口官方文档:http://clang.llvm.org/docs/Tooling.html clang(llvm) 下载页面(源码/二

前言 requests库的好,只有用过的人才知道,最近这个库的作者又出了一个好用的爬虫框架requests-html.之前解析html页面用过了lxml和bs4, requests-html集成了一些常用爬虫库的优点,依然是为人类服务:HTML Parsing for Humans. 目前只支持python3.6 环境准备 requests-html的GitHub地址https://github.com/kennethreitz/requests-html,使用pip就能直接安装了. pip i

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-

啦啦啦:根据网上的教程前一天安装失败,第二天才安装成功.其实caffe的安装并不难,只是网上的教程不是很全面,自己写一个,留作纪念. 准备工作 Windows10 操作系统 vs2015(c++编译器一定要已经安装) cmake编译工具(加入到环境变量) anaconda2(我第一次用的anaconda3,用的最新的版本安装失败,结果发现caffe支持的是python3.5的anaconda,所以选择了python2.7也就是anaconda2) 下载caffe 直接下载Windows版的就行(

http://blog.csdn.net/qq_25073253/article/details/72571714http://blog.csdn.net/greed7480/article/details/68486039 首先在你要安装的路径下 clone :git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 进入 caffe ,将 Makefile.config.example 文件复制一份并更名为 Makefile.config ,也可以在 caffe

00-classification 主要讲的是如何利用caffenet(与Alex-net稍稍不同的模型)对一张图片进行分类(基于imagenet的1000个类别) 先说说教程到底在哪(反正我是找了半天也没发现...) 其实并没有官方教程一说,只是在caffe/example/下有 00-classification.ipynb: 01-learning-lenet.ipynb: 02-fine-tuning.ipynb: 等等一些列 ipython notebook文件,里面就是一些examp

更改前的安装过程有些问题,主要是ffmpeg-devel的安装部分,这里重新说一下 两种安装方法: 第一种,直接: # yum install numpy opencv* 这种方法安装了之后,能够在python中使用opencv(import cv2),但是如何在C++环境中使用opencv,我还不清楚 第二种方法,从源码安装 1, 安装 opencv 的依赖项 google: install opencv for python in fedora    发现:    http://docs.o