当下效果最好的目标检测都是基于神经网络来做的,包括faster rcnn, ssd, yolo2等等,要在树莓派这种资源紧张的设备上运行检测模型,首先想到的就是用最轻量的MobileNet SSD,使用Tensorflow object detection api实现的MobileNet SSD虽然已经非常轻,但在树莓派上推导一张1280x720的图仍然需要2秒,有兴趣的同学可以参考这...
crnn文字识别:https://github.com/meijieru/crnn.pytorch 目标检测:https://heartbeat.fritz.ai/real-time-object-detection-on-raspberry-pi-using-opencv-dnn-98827255fa60
树莓派3B+ 人脸识别(OpenCV) 相信大家都看了前面的OpenCV安装和人脸检测教程,已经跃跃欲试,想要进行人脸识别了,现在我们正式进入重头戏——人脸识别的教程。 注意:该教程面向python2.7+OpenCV2.4.9(官方源)其它版本需进行一些小的修改,文中会具体注明。 1.生成人脸识别数据 目录结构 ./data 数据根目录 ./data/gen...
:树莓派3B+、树莓派官方CSI摄像头、python3.5、tensorflow、opencv3.4.4) 首先是这个小项目的目标: 通过树莓派自带的摄像头取图并自动预处理存储。 自动获取存储好的... 既然是取图,当然牵涉到视频图像处理,那么自然要用到 opencv ,不过需要注意的是树莓派自带的摄像头是CSI接口的,并不是通过 USB 接口传输数据,...