OSX版本10.11.3 1.安装homebrew,打开终端,写入指令 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)” 2.安装完成以后,终端输入 brew help,出现界面如下说明安装完成 3.安装wget,doxygen工具,为了能够生成最终技术文档 brew install wget brew install doxygen 4.下载cmakegui工具,下

2018-05-0118:53:50 先上图: 再来视频: http://v.youku.com/v_show/id_XMzU3NzAwNzMyNA==.html?spm=a2hzp.8244740.0.0 #coding=utf-8 from pyfirmata import Arduino, util import time import cv2 import numpy as np import serial ser = serial.Serial() ser.baudrate = 960

做一个诚实的ROS教程搬运工............................. 官网链接:http://wiki.ros.org/cv_bridge 一.Package Summary Released Continuous integration Documented This contains CvBridge, which converts between ROS Image messages and OpenCV images. Maintainer status: mainta

前言 本博客写于2017/08/11, 博主非专业搞安卓开发, 只是工作的需要倒腾了下Android NDK相关的开发, 博文中有什么不正确.不严格的地方欢迎指正哈    本文后续也许还会有删改, 就这样. 一.工具.开发环境 博主的操作系统是Windows 10 x64位,虽然感觉Windows 7更适合用来搞开发, 但是用着Win 10也是挺好使的(没必要在操作系统上有很大纠结,Win 10和Win 7都可以). 1.搭建并测试JAVA开发环境 首先要搭建Java开发环境,Java开发环境的

更好的阅读体验,请查看首发原文链接:AI资源对接需求汇总:第3期 平台介绍 平台由人工智能领域几个知名原创公众号发起,总读者约25万. 主要面向人工智能领域的从业者,涵盖图像处理.三维计算机视觉.机器学习.深度学习.自然语言处理等技术,涉及手机影像.辅助/自动驾驶.移动机器人.无人机.AR.VR.工业自动化等产业. 平台宗旨:为大家提供人工智能相关的资源对接机会,包括但不限于:求职招聘.项目合作.咨询等.不管你是在校学生.高校教师.公司技术研发.创业者.还是投资人,在这里你都有机会找到适合的资源

https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/79929393 https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/85272575 Opencv调用深度学习模型 2018年04月13日 15:19:54 TiRan_Yang 阅读数:1150更多 个人分类: TensorFlowPython深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.ne

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 如果您看过<三分钟极速体验:Java版人脸检测>一文,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,接下来就请随欣宸一起动手实战,从无到有将这个应用开发出来: 首先确定咱们的目标: 开发出java版的人脸检测应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( cascade_dir + cascade_name );// 加载 vector<Rect> object_rect; cascade_classifier.detectMultiScale( img1, object_rect, |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(,) )

什么是服务? 服务提供了一种能在应用的整个生命周期内保持数据的方法,它能够在控制器之间进行通信,并且能保证数据的一致性. 服务是一个单例对象,在每个应用中只会被实例化一次(被$injector实例化),并且是延迟加载的(需要时才会被创建).服务提供了把与特定功能相关联的方法集中在一起的接口.(此解释来源于AngularJS权威教程). 在笔者的认知中,服务就是用来创建数据,存储数据,也可以向后台请求数据的一个很特别的“领域”,除此之外,服务还能与控制器之间进行紧密的通信,保证数据能通过控制器显示

最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大家,因为本人也是个小白,所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正! 一.安装OpenCV和搭建环境 首先呢,大家得安装OpenCV,这里网络上有很多相关的教程,这里就不赘述了!我本人用的是OpenCV3.10+VS2015. 这里就贴出几个教程: 下载地址:http://opencv.org/

最近有一个工作是需要把数据用RSA发送给Java 虽然一开始标准公钥 net和Java  RSA填充的一些算法不一样 但是后来这个坑也补的差不多了 具体可以参考 http://www.cnblogs.com/dudu/p/csharp-openssl-encrypt-decrypt.html 但是别人给我直接一串10进制的数字 然后我又查了一些.net 有一个RSAParameters的类, 我尝试把 modulus 转成Base64 然后生成 RSAParameters对象 然后 使用RSAC

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标.OpenCV提供了6种模板匹配算法: 平方差匹配法CV_TM_SQDIFF 归一化平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配法CV_TM_CCORR 归一化相关匹配法CV_TM_CCORR_NORMED 相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF 归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NO

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi APP,具体就是匹配前后两张图片的相似度,类似 安卓5.0 引入的刷脸解锁. 当时觉得,要实现这样一个东西,肯定没现成的API 可供使用,第一时间想

最近,笔者在做一个项目:使用AngularJS,从而实现前端与后台的数据对接.笔者这是第一次做前端与后台的数据对接的工作,因此遇到了许多问题.笔者在这些问题中,总结了一些如何实现前端与后台的数据对接的方法,希望与大家分享. 在开始进行前端与后台的数据对接前,首先要做到以下几点: 1.先要了解页面哪里是需要后台提供数据的(即:哪里是需要接接口的) ps:很明显,表格里的数据就是要向后台发送请求,从数据库里获取页面需要显示的数据 2.要理解接口里的每一个字段的含义 ps:一般而言,前端工作者都可以根

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查

前提: 1.安装Android Studio(过程略) 2.官网下载OpenCV for Android 网址:http:opencv.org/downloads.html 我下载的是下图的版本 3.将下载好的OpenCV for Android解压到固定文件夹 4.新建一个android项目(就新建一个就好,以后用到) 以上的步骤基本没有什么问题(除了打开网页的时候网速很慢...) Android Studio导入OpenCV: 1.点击File-new-import Module如图: 2.

Mac-OSX的Python3.5虚拟环境下安装Opencv 1   关键词 关键词:Mac,OSX,Python3.5,Virtualenv,Opencv 2   概述 本文是一篇 环境搭建 的基础文. 为了这个东西让自己折腾了接近2天的时间,各种筛选资料,各种尝试,最后终于找到了相应的资料,然后成功安装. 在整理本文的时候,特别感谢这个作者,他提供了两篇安装opencv的方法,分别是 python2.x [1] 和 python3.x [2] . 笔者按照 3.x 的步骤和线索,再解决掉一些