关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 本文主要讲解几个部分,(适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手,如果是大佬的话就可以跳过了)先看看网络摄像头的效果吧(在2060的电脑上运行 ) 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日,在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR,依然
人员跌倒检测识别预警系统通过python+opencv深度学习网络模型架构,人员跌倒检测识别预警系统实时监测老人的活动状态,通过图像识别和行为分析算法,对老人的姿态、步态等进行检测和识别,一旦系统检测到跌倒事件,立即发出预警信号,并通知相关人员前往提供援助。人员跌倒检测模型选择使用Python语言。Python是一门解释性脚本语言,是在运行的时候将程序翻译成机器语言;解释型语言的程序不需要在运行前编译,在运行程序的时候才翻译,专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码,所以解释型语言每执行一次就要翻译一次,与之对应的还有编译性语言。
人工智能的一个重要领域是计算机视觉。计算机视觉是计算机和软件系统能够识别和理解图像和场景的科学。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率等多个方面。由于大量的实际用例,对象检测可能是计算机视觉最深刻的方面。
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章,但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是,我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时,遇到的bug和解决办法,在这篇文章里讲述一下。
劳保防护用品穿戴检测系统通过python+Opencv深度学习技术,劳保防护用品穿戴检测系统对现场人员防护穿戴用品进行全天候检测,劳保防护用品穿戴检测系统检测到未按照要求进行穿戴,劳保防护用品穿戴检测系统立即对现场违规人员进行抓拍。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
工地临边防护缺失识别检测算法通过opencv+python网络模型技术,临边防护缺失识别检测算法检测到没有按照要求放置临边防护设备时,将自动发出提示。本算法中涉及到的Python是一门解释性脚本语言,是在运行的时候将程序翻译成机器语言;解释型语言的程序不需要在运行前编译,在运行程序的时候才翻译,专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码,所以解释型语言每执行一次就要翻译一次,与之对应的还有编译性语言。Python是一门跨平台、脚本以及开发应用的编程语言,跨平台:跨平台概念是软件开发中一个重要的概念,即不依赖于操作系统,也不依赖硬件环境。一个操作系统(如Windows)下开发的应用,放到另一个操作系统(如Linux)下依然可以运行。
该代码基于NanoDet项目进行小裁剪,专门用来实现Python语言、PyTorch 版本的代码,下载直接能使用,支持图片、视频文件、摄像头实时目标检测。
工人不戴安全帽自动检测系统通过python+opencv深度学习网络模型,工人不戴安全帽自动检测系统对现场人员穿戴进行全天候不间断识别检测,工人不戴安全帽自动检测系统发现现场人员违规行为着装自动抓拍存档。Python是一门解释性脚本语言。解释性语言:解释型语言,是在运行的时候将程序翻译成机器语言;解释型语言的程序不需要在运行前编译,在运行程序的时候才翻译,专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码,所以解释型语言每执行一次就要翻译一次,与之对应的还有编译性语言。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
护目镜佩戴检测识别算法通过opencv+python网络深度学习模型,护目镜佩戴检测识别算法实时监测工人的护目镜佩戴情况,发现未佩戴或错误佩戴的情况,及时提醒调整。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使护目镜佩戴检测识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
主要是再进一步加深Python中关于多线程相关函数join()的理解以解多线程的执行过程。这里通过下面的例子来作进一步的说明。
在本文中,我将向你展示如何使用Python在不到10行代码中创建自己的目标检测程序。
本期我们一起看看如何进行图像边缘的检测。边缘检测通常用于理解图像中的对象,帮助机器做出更好的预测。编写边缘检测程序是了解机器如何看待外界的好方法。现在就让我们使用python进行边缘检测吧。
HVV行动已经进行到了11天,处置的工作明显增多,随着各种情况发生,所以这两天分别整理一些关于Linux和Windows的排查手册。
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口(Object Detection API),能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”,一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标?我们现在就可以实现! TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序,它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品(如杯子,苹果或香蕉)来移动光标,他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
PyCharm是一款非常好用的Python集成开发环境,它可以帮助我们更加高效地编写Python程序。在PyCharm中,我们可以快速地创建Python项目,并且可以使用丰富的代码编辑功能来编写代码。此外,PyCharm还提供了很多有用的工具来帮助我们进行调试、测试和部署Python程序。
OSTE-Web-Log-Analyzer是一款功能强大的Web服务器日志自动化分析工具,该工具专为安全研究人员设计,能够使用Python Web日志分析工具(Python Web Log Analyzer)帮助广大研究人员以自动化的形式实现Web服务器日志分析过程。
作者 | Moses Olafenwa 翻译 | 林椿眄 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 作为人工智能的一个重要领域,计算机视觉是一门可以识别并理解图像和场景的计算机及软件系统科学。该领域主要包括图像识别,目标检测,图像生成,图像超分辨率等多个方向。由于现实中存在众多的实际案例,目标检测应该是计算机视觉中最令人深刻的一个方向。在本教程中,我们将简要介绍包括当前目标检测的概念,软件开发人员所面临的挑战,相应的解决方案以及执行高性能目标检测的编码教程等内容。 目标检测是指计算机和软件
计算机视觉是AI的一个重要领域。计算机视觉是计算机和软件系统的科学,能够识别和理解图像和场景。计算机视觉还包括图像识别,对象检测,图像生成,图像超分辨率等多个方向。由于实际使用案例数量众多,对象检测可能是计算机视觉最深刻的一个方向。在本教程中,我将简要介绍现代对象检测的概念,软件开发人员面临的挑战,我的团队提供的解决方案以及用于执行高性能对象检测的代码教程。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 使用OpenCV部署yolov5v-v6.1目标检测,包含C++和Python两个版本的程序。 使用ONNXRuntime部署yolov5-v6.1目标检测,包含C++和Python两个版本的程序。 支持yolov5s,yolov5m,yolov5l,yolov5n,yolov5x, yolov5s6,yolov5m6,yolov5
APKDeepLens 是一个基于 Python 的工具,旨在扫描 Android 应用程序(APK 文件)是否存在安全漏洞。它专门针对 OWASP Top 10 移动漏洞,为开发人员、渗透测试人员和安全研究人员提供一种简单有效的方法来评估 Android 应用程序的安全状况。
作为人工智能的一个重要领域,计算机视觉是一门可以识别并理解图像和场景的计算机及软件系统科学。该领域主要包括图像识别,目标检测,图像生成,图像超分辨率等多个方向。由于现实中存在众多的实际案例,目标检测应该是计算机视觉中最令人深刻的一个方向。在本教程中,我们将简要介绍包括当前目标检测的概念,软件开发人员所面临的挑战,相应的解决方案以及执行高性能目标检测的编码教程等内容。
在Python中不同的异常可以用不同的类型(Python中统一了类与类型,类型即使类)去标识,不同的类对象标识不同的异常,一个异常标识一种错误。
程序员的一生中,错误几乎每天都在发生。在过去的一个时期, 错误要么对程序(可能还有机器)是致命的,要么产生一大堆无意义的输出,无法被其他计算机或程序识别,连程序员自己也可能搞不懂它的意义。一旦出现错误,程序就会终止执行,直到错误被修正,程序重新执行。所以,人们需要一个”柔和”的处理错误的方法,而不是终止程序。同时,程序本身也在不断发展,并不是每个错误都是致命的,即使错误发生,编译器或是在执行中的程序也可以提供更多更有用的诊断信息,帮助程序员尽快解决问题。然而,错误毕竟是错误,一般都是停止编译或执行后才能去
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分:程序设计篇(Python版),第1节《Python实时视频采集程序设计》,本章内容系统介绍:基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
人脸检测是人工智能最常见的应用之一。从智能手机的摄像头应用到Facebook的标签建议(Tag Suggestions),人脸检测的应用每天都在增加。
本文作者和他的团队构建了一个名为ImageAI 的Python库,集成了现今流行的深度学习框架和计算机视觉库。本文将手把手教你构建自己的第一个目标检测应用,而且文摘菌已经帮你踩过坑了,亲测有效!
不管是一名学生,亦或是一名员工,我们都需要时刻注意学校或公司网站的通知,尽量做到即时获取最新消息。
本文实例讲述了Python实现清理微信僵尸粉功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
文章教程 TensorFlow 2.0 完整教程 链接: https://www.youtube.com/watch?v=tPYj3fFJGjk 在此面向初学者的完整视频教程中学习如何使用 Tens
烟花厂人员作业释放静电行为检测算法通过python+yolo系列算法模型框架,烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在工厂车间入口处能够及时捕捉到人员是否触摸静电释放仪。一旦检测到人员进入时没有触摸静电释放仪,系统将自动触发告警。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法使用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单,就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接,从网络结构上看,与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别,最大的差异是输出层用线性函数做激活函数,因为需要预测bounding box的位置(数值型),而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说,YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
哈喽,大家好,今天我们一起来做一个人脸检测的小应用案例,看看现在满大街普及的人脸检测到底是个什么玩意儿。其实,这个技术没那么唬人,现在技术已经非常成熟啦。小白同学可以跟着我一步一步操作,就能够实现。
在手动的人工功能中去测试相关的链接是否正常。判断网页中属于链接的部分,点击并观察链接目标的正确性。
实时对象检测是一个非常有趣的话题。 我们应如何可靠地检测视频输入中的人和其他现实生活中的物体? 最近我设法构建了一个非常简单的应用程序,只需连接到用户的电脑网络摄像头就可自动检测对象。 我想与大家分享一下我是如何构建这个应用程序以及我在此过程中遇到的一些有趣的问题和挑战。
APKDeepLens主要针对的是OWASP Top 10移动端安全漏洞,并为开发人员、渗透测试人员和安全研究人员提供了一种简单有效的方法来评估Android应用程序的安全状况。
河道采砂船监测识别检测通过Python计算机视觉深度学习技术对河道采砂区域进行实时监测,当河道采砂船监测识别系统监测到有采砂船通过停留非法采砂时,立即抓拍存档触发告警,同步回传给后台通知后台人员及时处理。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中,我们会讲述Python的各种进阶操作,包括Python对文件、数据的处理,Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言,让它能为我所用。
IOCTLance是一款针对x64 WDM驱动程序的漏洞检测工具,该工具来源于CODE BLUE 2023上展示的一个名为“使用符号执行和污点分析增强 WDM 驱动程序漏洞检测 ”的项目。该工具能够有效增强检测Windows驱动程序模型(WDM)驱动程序中各种漏洞的能力。
没错,那个小盒子装的东西叫做树莓派,可能有一些朋友还没接触过,暂且理解成一个小型的个人电脑就可以了。
使 用 chardet 可以很方便的实现字符串/文件的编码检测。尤其是中文网页,有的页面使用GBK/GB2312,有的使用UTF8,如果你需要去爬一些页面,知道网页编码 很重要的,虽然HTML页面有charset标签,但是有些时候是不对的。那么chardet就能帮我们大忙了。
图片大家好,我是在重庆奋斗的Python程序员晚枫。最近开源中国的推荐项目,Python自动化办公专用的👉python-office库,更新了一个和疫情管控有关的功能。今天我们一起来学习一下,1行代码就能解决问题,真的很实用!python-office的项目官网:https://www.python-office.com0. 功能说明这次发布的功能,来自核酸检测中,对Excel数据的查询。详情如下👇疫情以来,各地经常会进行全员检测。以一个100w+人口的县城举例,每次检测完,汇总到有关部门的就是:100个左
绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术,绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测,当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统基于opencv+yolo网络深度学习模型,AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统对现场画面中人员着装穿戴实时监测分析。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
在日常生活里,不管是办公、学习还是制作邀请函、请柬、简历等等,我们都会使用一个软件Microsoft Office Word,Office Word是微软公司的一个收费文字处理应用程序,是最流行的文字处理程序之一,它功能强大,简学易懂,但同时也有一个缺点,当一个Word文档储存的内容特别庞大的时候,使用者想要批量判断自己所写的内容是否统一,格式是否正确,是非常困难,需要使用特别多的步骤,非常繁琐,但是今天python能够解决其中的困难,使其变得非常简便。
调试(Debug)阶段有时是相当具有挑战性及耗时的,Python的一些基本功能可以帮助我们快速调试。除了我们常用的Pycharm,还有哪些不错的工具呢?
最近在做文本统计,用 Python 实现,遇到了一个比较有意思的难题——如何保存统计结果。
工厂安全着装识别检测系统通过Python基于YOLOv5技术,工厂安全着装识别检测系统对现场画面中的人员着装穿戴进行实时分析检测,工厂安全着装识别检测系统自动抓拍存档告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码)。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术,河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测,若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。
Python插件中默认使用pylint用来检测python代码的书写是否有错误和是否符合良好的编码习惯。
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