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 一.故事背景 NDK方法人脸识别 OpenCV4Android系列: 1. OpenCV4Android开发实录(1):移植OpenCV3.3.0库到Android Studio 2.OpenCV4Android开发实录(2): 使用OpenCV3.3.0库实现人脸检测 轻量化卷积模型 纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet.MobileNet.ShuffleNet.Xception 移动设备集成OpenCV DNN Official tutorials, which looks g

@ 目录 前言 一.什么是图像分类? 1.图像分类的概念 2.MobileNet简介 二.使用python实现图像分类(py_to_py_ssd_mobilenet.py) 1.获取预训练模型 2.使用opencv_dnn进行推理 3.实现图像分类 (代码汇总) 三.使用LabVIEW dnn实现图像分类(callpb_photo.vi) 1.读取待分类的图片和pb模型 2.将待分类的图片进行预处理 3.将图像输入至神经网络中并进行推理 4.实现图像分类 5.总体程序源码: 四.源码下载 总结

所需要硬件及软件环境: python 3/OpenCV3.4 or C++11/OpenCV3.4 1 RTSP协议 RTSP (Real Time Streaming Protocol),是一种语法和操作类似 HTTP 协议,专门用于音频和视频的应用层协议. 和 HTTP 类似,RTSP 也使用 URL 地址.同时我们也要了解到摄像机传输数据用的是码流,高清网络摄像机产品编码器都会产生两个编码格式,称为主码流和子码流.这就叫双码流技术.目的是用于解决监控录像的本地存储和网络传输的图像的质量问题

摘自: https://www.kaggle.com/zoupet/neural-network-model-for-house-prices-tensorflow 一.实现功能简介: 本文摘自Kaggle的一篇房价预测题目,找了一篇比较全的,当作自己的Tensorflow入门. 数据和题目可以在文章开头的地址找的. 主要是给定了一个区域的房子价格以及房子特征,要预测一下房价. 二.挑选数据 # 为了使得代码在 python2 或者3下都运行,加的 __future__包.如果是python3,

配置环境:OpenCv3.4, vs2013(x64),Win7.用OpenCv dnn module 实时检测摄像头,视频和图像的分类示例原代码为:https://docs.opencv.org/3.4.0/da/d9d/tutorial_dnn_yolo.html,https://github.com/pjreddie/darknet/tree/master/data,可以下载分类文件.根据不同的model,选择不同的names.https://pjreddie.com/darknet/yo

一.opencv的示例模型文件   使用Torch模型[OpenCV对各种模型兼容并包,起到胶水作用], 下载地址: fast_neural_style_eccv16_starry_night.t7 http://cs.stanford.edu/people/jcjohns/fast-neural-style/models/eccv16/starry_night.t7 和 fast_neural_style_instance_norm_feathers.t7 http://cs.stanford

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用 使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v

python+opencv 打开网络摄像头(手机)(转) #以下是最常用的读取视频流的方法import cv2url = 'rtsp://admin:admin@192.169.5.2:554/'#根据摄像头设置IP及rtsp端口 @前面是账号和密码cap = cv2.VideoCapture(url)#读取视频流while(cap.isOpened()): # Capture frame-by-frame ret, frame = cap.read() # Display the result

@ 目录 前言 一.OpenCV DNN模块 1.OpenCV DNN简介 2.LabVIEW中DNN模块函数 二.TensorFlow pb文件的生成和调用 1.TensorFlow2 Keras模型(mnist) 2.使用Keras搭建cnn训练mnist(train.py),训练部分源码如下: 3.训练结果保存成冻结模型(pb文件)(train.py),训练结果保存为冻结模型的源码如下: 4.python opencv调用冻结模型(cvcallpb.py) 三.LabVIEW OpenCV

 1  RTSP RTSP (Real Time Streaming Protocol),是一种语法和操作类似 HTTP 协议,专门用于音频和视频的应用层协议. 和 HTTP 类似,RTSP 也使用 URL 地址. 海康网络摄像头的 RTSP URL 格式如下: rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream1) username 用户名,常用 admin 2) password 密码,

本文摘自: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一.DNN求解参数的方法 在监督学习中,优化参数的方法 首先我们都会定义一个目标函数,一般来讲都是损失函数 通过最小化损失函数,求得最优参数 不断迭代上一个步骤直到收敛,也就是损失函数基本不再变化 在DNN神经网络中,前向传播算法,主要是用来计算一层接着一层的输入值,通过计算出来的最后一层的输出

摘自 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6418668.html 一.DNN 简介 1.DNN的层次可以分为三层 输入层(input layer) 隐藏层(hidden layer) 输出层(output layer) 2.连接关系 设每一层的权重参数为ωiab.i代表第几层,a代表i层下第a个神经元的权重, b代表第i层下第a个神经元到i+1层第b个神经元的偏置量.zi a代表i层第a个神经元的线性变换输入值.σia(zia)代表i层第a个神经元通过激励函数的输

QString modelPrototxt = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\lenet.prototxt"; QString modelBin = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\snapshot_iter_10000.caffemodel"; QString imageFile = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\

海康相机 优点:不用sdk直接网络获取 缺点:速度有1-2秒的延迟 使用型号 1280*680分辨路 #include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //1.从摄像头读入视频 //VideoCapture cap(0); VideoCapture cap("rtsp://admin:fhy145145@192.168

前言 今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载 一.物体识别算法原理概述 1.物体识别的概念 物体识别也称目标检测,目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题.但是,这个问题并不是很容易解决.形态不合理,对象出现的区域不确定,更不用说对象也可以是多个类别. 目标检测用的比较多的主要是RCNN,spp- net,fast- rcnn,faster- r

rtspURL格式 rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream 1) username 用户名,常用 admin 2) password 密码,常用 12345 3) ip 摄像头IP,如 192.0.0.64 4) port 端口号,默认为 554 5) codec 视频编码模式,有 h264.MPEG-4.mpeg4 等 6) channel 通道号,起始为1,例如通道1,则为

import cv2 import copy import os def filter_srcimg(dstimg): ss=3 srcimg=copy.deepcopy(dstimg) #aa=5 imgw=srcimg.shape[0] imgh=srcimg.shape[1] border_mat=[[0]*imgw]*imgh for ddd in range(0,1): for i in range(20,imgw-20): for j in range(20,imgh-20): lo

DNN模块介绍: Tiny-dnn模块 支持深度学习框架 - Caffe - TensorFlow - Torch/PyTorch DNN运用 图像分类 对象检测 实时对象检测 图像分割 预测 视频对象跟踪