本教程针对Windows10实现谷歌公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中Win

一.下载oracle的软件包 地址: http://www.oracle.com/technetwork/database/enterprise-edition/downloads/112010-linx8664soft-100572.html 下载如下两个文件: 二.安装 按照如下的地址中的方法安装(亲测,基本好使): http://www.jb51.net/article/53769.htm 在安装中,出现中文乱码使用如下命令: export LANG=en

1.环境ubuntu14.04.5 安装TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/install/install_linux sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 注意:后面的网址根据不同设置而不同: Python 2.7 CPU only: ht

#!/usr/bin/python #coding=utf-8 # 识别图片中的人脸 import face_recognition jobs_image = face_recognition.load_image_file("C:/rlsb/jobs.jpg"); obama_image = face_recognition.load_image_file("C:/rlsb/obama.jpg"); unknown_image = face_recognition

目录 1.Anaconda下载与安装 2.Anaconda安装成功与否测试 3.安装python 4.检查TensorFlow环境添加成功与否 5.TensorFlow安装 6.测试TensorFlow安装是否成功 7.配置TensorFlow至Pycharm @ *** 本教程仅供个人学习使用,请勿用于商业获利,造成后果自负!!! *** 1.Anaconda下载与安装 (1)Anaconda下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/ ,根据自己的系

前提需要知道怎么在linux怎么新建java文件和怎么编译,否则请先学其他知识!! import java.io.*;public class Test{ public static void main(String[] args) throws Exception{try{Process process=Runtime.getRuntime().exec("ls ./");InputStreamReader reader = new InputStreamReader(process

最近做练习需要用到Jquery,在myeclipse中默认没有提示功能.然后在网上找解决方案,有一种方案说使用spket,然后搜索安装,折腾了半天还是不行,脑细胞死掉几百个.. 然后在网上搜到另外一种解决方案,特分享给大家: 先决条件:Myeclipse版本为10.0,其他版本不清楚. 在你的工程上右键打开 Properties, 找到如上图所示的Libraries,点击 Add JavaScript Library...,如下图: 选择Jquery Library,点击Finish,至此设置完

常见编码方式: ISO-8859-1  西欧码 GB2312  简体中文码 GBK   大五码 UTF-8 全球码(推荐) 1.页面(HTML,JSP,Servlet) <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%> response.setcontentType("text/html;charset=UTF-8"); Pri

1.首先,随便打开一个文件夹点击[查看]菜单,然后勾选[隐藏的项目]: 2.同时按下快捷键[Win]+[R],在打开的[运行]窗口中输入%localappdata%: 3.在打开的文件夹中,找到[Iconcache.db],将其删除: 4.在任务栏上右击鼠标,在弹出的菜单中点击[任务管理器]: 5.在任务管理器中找到[Windows资源管理器],右击鼠标,选择[重新启动]即可重建图标缓存.

import tensorflow as tf import collections from tensorflow.core.framework import tensor_shape_pb2 # 读取模型 graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.FastGFile('./pb/model.pb', 'rb') as f: graph_def.ParseFromString(f.read()) # 统计图中的node,保存为map.其中 key : va

一.璇玑图简介 璇玑图的读法有很多,这里我使用七七棋盘格的读法,在璇玑图中分离出一个七七棋盘格,如下表 吏 官 同 流 污 合 玩 痞 悍 蒙 骗 造 假 蛋 鸡 宴 请 客 友 朋 远 戚 偏 正 反 拨 乱 冤 隶 奸 贪 险 冠 眷 阉 佃 味 道 人 味 爱 公 荒 投 背 渣 辣 宠 猪 田 臭 终 灭 麻 姬 汗 地 相 诚 明 香 美 血 天 烂 俭 贤 馋 甜 粘 寒 妓 贱 贫 苦 断 礼 谦 妻 仙 女 桃 花 妹 嫣 姐 懒 惰 猪 狗 低 贱 妾 酸 流 泪 目 满 惨

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 我叫陈新宇,在格灵深瞳负责数据流的研发,首先特别感谢如今老师,他们把Kafka一个优秀的消息中间件写出来,也感谢腾讯云做了调优工作,现在就该到我们这些做应用的人用它的时候了,我会从我们应用的层面讲一下它在我们PAAS平台中的应用,讲应用可能很难脱离业务,所以我可能会先给大家解释一下业务,这个业务中的应用,我觉得如何写卡,不卡如何设消费的骨肉普觉得这些东西大家可以自己看看文档,我就不给大家详细的描

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设

此次主要学习了如何将BGR转成HSV,主要用到cv2.cvtColor()和cv2.inRange()函数来识别视频中的蓝色物体. code: import cv2import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0)#开启相机 while(1): _,frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #将BGR图转成HSV图 lower_blue = np.array([100,43

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在经过TensorFlow的Placer策略模块调整之后,下一步就是根据Placement信息对Graph做切割,然后分发到不同的Device上去执行的过程了.在对Graph做切割时,为了保证跨Device执行的逻辑与切割前一致并保证原图中Node节点之间的依赖关系不受到破坏,不但需要插入Send.Recv通信节点对,还需要维护相对复杂的Control Edge.这些功能被设

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 我们在训练模型的时候,必须经过的第一个步骤是数据处理.在机器学习领域有一个说法,数据处理的好坏直接影响了模型结果的好坏.数据处理是至关重要的一步. 我们今天关注数据处理的另一个问题:假设我们做深度学习,数据的量随随便便就到GB的级别,那数据处理的速度对于模

第一期:Vuforia识别图的那些坑 一.Vuforia的图片识别机制 大学时学习的是计算机科学的数字媒体方向,图像处理粗略接触过,对于Vuforia的图片识别机制,只能大概讲一下步骤和猜想,无法给出细节的东西. 1. 服务器对上传图片进行灰度处理,图片变为黑白图像: 2. 提取黑白图像特征点: 3. 将特征点数据打包: 4. 程序运行时对比特征点数据包. 二.对Vuforia来说什么是稳定的识别图? 根据上面的识别机制,不难推测出稳定识别图的特质. 1. 图片应避免大面积色值相近的相邻色块,否

长按图片识别图中二维码: // 长按图片识别二维码 UILongPressGestureRecognizer *QrCodeTap = [[UILongPressGestureRecognizer alloc]initWithTarget:self action:@selector(QrCodeClick:)]; [self.view addGestureRecognizer:QrCodeTap]; - (void)QrCodeClick:(UILongPressGestureRecognize

在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数为两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数.对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训

1.在NuGet中添加 ZXing.Net 2.实例代码 /// <summary> /// 识别图中二维码 /// </summary> /// <param name="barcodeBitmap"></param> /// <returns></returns> private string DecodeQrCode(Bitmap barcodeBitmap) { BarcodeReader reader =

前面介绍了EasyAR的单图识别,它是提前在Unity设置好图片路径的,那么如果我们的图片是存储在服务器上的,那么我们肯定不能直接把服务的图片地址填上去了.这个时候我们可以动态地创建识别图.步骤如下: 1.下载服务器上的识别图:为了避免每次都下载,我们可以根据图片名字来判断本地是否已经存在该图片了,如果不存在我们才加载: 2.复制到persistentDataPath(如果本地已经有该图片了则不需要复制) 3.创建识别图(我这里jc是一个json对象,里面主要是图片的名字,网络路径,模型名字,模