级联检测器:该模型有两种网络类型,一种是RPN网络,另一种是检测网络。一些典型的例子是RCNN系列。 带锚框的单级检测器:这类的检测器没有单独的RPN网络,而是依赖于预定义的锚框。YOLO系列就是这种检测器。 无锚框的单级检测器:这是一种解决目标检测问题的新方法,这种网络是端到端可微的,不依赖于感兴趣区域(RO...
python使用opencv训练模型并识别物体 opencv识别指定物体 1.目标检测 (1)什么是目标检测? 判断一副图像或者视频的一帧存不存在目标物体,例如检测一幅图片中有没有花,有 没有人脸,或者检测一段视频中行驶过的车辆、行人等 检测完成后,也可以继续往深做目标识别,例如判断检测出的车是什么车,检测出的人脸是谁等等,...
2 Kmeans聚类实现前景和背景的分离 1 kmeans聚类后的图像,由于簇的中心是随机初始化的,所以目标的像素值可能为0,也可能为1,若采用opencv的findContours则要求前景像素值为1。 2 利用轮廓特征找外接矩形 由于Kmeans随机初始化簇中心导致前景目标像素不确定,采用边缘提取的方法再查找轮廓。 边缘图: 代码封装: def g...
先利用os.listdir方法将目标文件夹下的所有图像读取出来,再分别根据图像的宽高等比例地将图像resize成目标大小。最后利用opencv的imwrite()方法批量保存resize后的图片。 3)代码分析 利用for循环将目标文件夹下所有图片读取出来。 for i in os.listdir(imgs_p): img_path=os.path.join(imgs_p,i) img = cv2....
在应用程序和系统中使用先进的目标检测方法，以及基于这些方法构建新的应用程序并不容易。早期目标检测是基于经典算法而实现的，如 OpenCV（广受欢迎的计算机视觉库）所支持的一些算法。然而，这些经典算法的性能会因条件而受到限制。2012年，深度学习领域取得众多突破，学者们提出了一系列全新、高精度的目标检测算法和方法...
按照yolov10官方的操作说明,进行环境配置,环境配置网址如下: https://github.com/THU-MIG/yolov10,配置好后,使用如下代码即可进行目标检测,本文只是对单张图片进行检测,后续也可以对视频进行实时目标检测,…
目标检测实战思路: 对于一张有待检测目标(人头)的图片,我们先用滑动窗口选取图片上的某一块区域,利用opencv提取该区域的hog特征,将特征向量输入svm中,利用svm进行分类,判别是否是待检测目标(人头)。 本文附的代码是人头检测代码,就以人头检测为例 1、Hog特征提取 ...
pip install opencv-python pip install numpy pip install tensorboard pip install matplotlib 接下来,你需要下载Yolov5模型。你可以从这里下载预训练模型:https://github.com/ultralytics/yolov5。解压后,你会得到一个yolov5s.pt文件,这是我们将在下一步中使用的模型。现在,我们开始编写Python代码:```pythonimport...
opencv环境 1、访问Python Extension Packages for Windows,下载python对应版本的opencv。 比如小编下载的是opencv_python-3.3.0+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl,cp36表示Python是3.6版本,win_amd64是表示安装的python是64bit的,+contrib表示包括contrib包。
在OpenCV中,有一个函数 cv2.HoughCircles() 就是使用的霍夫变换来检测圆。该函数共有8个参数。分别是: image:8bit、单通道灰度图像 method:Hough变换方法,但目前只支持 cv2.HOUGH_GRADIENT dp:累加器图像的分辨率。例如,当dp的值为1时,累加器将与源图像有相同的分辨率;当dp值设置为2时,累加器的高度和宽度都...