1.基本概念 opencv中的人脸检测使用基于Harr的级联分类和基于LBP的级联分类。...Harr是在2001年，由Viola和Jones等人提出的，它的脸部检测的基本思想是：对于面部正面的大部分区域而言，会有眼睛所在的区域比前额和脸颊更暗，嘴巴应该比脸颊更暗等情况。...Opencv自带训练好的人脸检测模型，存储在sources/data/haarcascades文件夹和sources/data/lbpcascades文件夹下。....xml 人脸检测器（侧视）：haarcascade_profileface.xml 眼部检测器（左眼）：haarcascade_lefteye_2splits.xml 眼部检测器（右眼）：haarcascade_righteye..._2splits.xml 嘴部检测器：haarcascade_mcs_mouth.xml 鼻子检测器：haarcascade_mcs_nose.xml 身体检测器：haarcascade_fullbody.xml
前言 使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器，这是一个耗时耗力的过程，需要收集大量的正负样本，并且样本质量的好坏对结果影响巨大，如果样本没有处理好，再优秀的机器学习分类算法都是零。...OpenCV安装包里自带有已经训练好的人脸分类器“haarcascade_frontalface_alt.xml”，位置在“XX\opencv\sources\data\haarcascades”里，我们可以直接拿来使用...这个文件夹下还有其他一些分类器，像左右眼、上身、笑脸检测等等。 检测的基本原理 ? 我们先来看一下分类器 ?...OpenCV里面自带了训练好的人脸检测的数据文件，我们先加载进来 ? 我们先加载训练文件 ? 然后我们再加载图像，并转为灰度图进行直方图的均衡化 ?...接下来就是重点，我们通过人脸检测，并把检测到的数据画到原来的图像上，重新显示出来 ? ---- 我们来看一下运行结果 ? 可以看到，右边的图片上矩形框就是我们已经检测到的结果。 ---- -END-
本文来自于段力辉 译《OpenCV-Python 中文教程》 . ---- 一、基础 以 Haar 特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术（2001 年 Paul_Viola.... ---- 二、OpenCV 中的 Haar 级联检测 OpenCV 自带了训练器和检测器。如果你想自己训练一个分类器来检测汽车，飞机等的话，可以使用 OpenCV 构建。...其中的细节在这里： Cascade Classifier Training 现在我们来学习一下如何使用检测器。 OpenCV 已经包含了很多已经训练好的分类器，其中包括：面部，眼睛，微笑等。...这些 XML 文件保存在/opencv/data/haarcascades/文件夹中。下面我们将使用 OpenCV 创建一个面部和眼部检测器。 首先我们要加载需要的 XML 分类器。...flags – 与旧版级联分类器模型函数cvHaarDetectObjects的flags相同. 此参数不被用于新版模型。 minSize – 最小可能的对象的大小，小于的对象将被忽略。
自带的分类器是adaboost分类器算法思想是通过迭代训练弱分类器得到一个强分类器。...下面详细介绍如何才能训练一个合适的opencv分类器。 整个训练过程分为以下几步： 创建样本 样本分为正、负两类。其中正样本就是我们要检测目标样本。因为我要检测车轮所以，我的正样本就是车轮。...Opencv2.4.8自带的分类器在D:\opencv\build\x86\vc10\bin目录下。 输入opencv_createsamples.exe回车就可以得到训练需要的参数列表。...开始训练分类器。 四 训练opencv自带的分类器。 输入opencv_haartraining.exe(回车)同样可以得到训练需要的参数列表。 本人输入以下参数列表开始训练。 ...当然opencv自带的分类器作为入门的检测器有很多缺点，检测不是很准确，训练过程耗时太长等等。因此下面将介绍一个更好的检测器给大家。
这次文章的车辆检测在车辆感知模块中是非常重要的功能，本节课我们的目标如下： 在标记的图像训练集上进行面向梯度的直方图（HOG）特征提取并训练分类器线性SVM分类器 应用颜色转换，并将分箱的颜色特征以及颜色的直方图添加到...HOG特征矢量中 对于上面两个步骤，不要忘记标准化您的功能，并随机选择一个用于训练和测试的选项 实施滑动窗口技术，并使用您训练的分类器搜索图像中的车辆 在视频流上运行流水线（从test_video.mp4...开始，稍后在完整的project_video.mp4中实现），并逐帧创建循环检测的热图，以拒绝异常值并跟踪检测到的车辆 估算检测到的车辆的边界框 定向梯度直方图（HOG） 定向梯度直方图（HOG）是计算机视觉和图像处理中用于目标检测的特征描述符...OpenCV的cv2.resize（）是一个方便的缩小图像分辨率的函数。...结论 当前使用SVM分类器的实现对于测试的图像和视频来说工作良好，这主要是因为图像和视频被记录在类似的环境中。用一个非常不同的环境测试这个分类器不会有类似的好结果。
或者当垃圾被正确处理但准备不当时 - 如回收未经冲洗的果酱罐。 污染是回收行业中的一个巨大问题，可以通过自动化垃圾分类来减轻污染。...尝试原型化图像分类器来分类垃圾和可回收物 - 这个分类器可以在光学分拣系统中应用。...构建图像分类器 训练一个卷积神经网络，用fastai库（建在PyTorch上）将图像分类为纸板，玻璃，金属，纸张，塑料或垃圾。使用了由Gary Thung和Mindy Yang手动收集的图像数据集。...预训练的CNN在新的图像分类任务上表现更好，因为它已经学习了一些视觉特征并且可以将这些知识迁移（因此迁移学习）。...5.后续步骤 如果有更多的时间，会回去减少玻璃的分类错误。还会从数据集中删除过度曝光的照片，因为这些图像只是坏数据。
其实下载的VC版本OpenCV主要是为了用这两个文件（opencv_traincascade.exe、opencv_createsamples.exe） 三、测试OpenCV自带的分类器 3.1 自带的分类器文件介绍...OpenCV的官方已经提供了很多训练好的分类器文件，在OpenCV的安装目录下有。...上面文件中提供了常见的 人脸检测、眼睛检测、猫脸检测、行人检测等，看XML文件的命名即可得知。 下面编写QT程序，调用OpenCV的级联分类器进行测试。...3.4 测试猫脸分类器效果 把代码中的分类器文件换成：haarcascade_frontalcatface.xml 3.5 测试行人检测分类器效果 把代码中的分类器文件换成：haarcascade_fullbody.xml...四、训练自己的分类器 4.1 前言 如果自己实际要检测的物体在OpenCV自带的分类器里没有，或者OpenCV自带的分类器识别精度不满足要求，就可以使用OpenCV自带的分类器程序自己训练。
CNN用于分类：具体的过程大家都知道，无非是卷积，下采样，激活函数，全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的（其实不单单是CNN，很多其它的方法也是这样的），这是它的一个不足之处之一。...CNN用于检测：主要的方法有两种，细分一下有三种： 第一种最为简单和暴力的，通过滑动窗口的方法，提取一个固定大小的图像patch输入到CNN网络中，得到该patch的一个类别，这样得到一个图片密集的类别得分图...CNN里面有一个trick就是把训练好了的用于分类的网络，把它的全连接层参数转化为卷积层参数。这样改造后的CNN就成了全卷积CNN，它的输入是可以任意的，而它的输出是patch 的类别得分。...（当然RCNN的方法只是用训练好了的CNN进行提特征，它还需要进行对每一个类别进行训练SVM分类器）。...显然这种方法的优点的是比前两种快，因为分类的窗口少，但是它也有不足就是，它要保证要检测的目标在这些1000-2000个提取的窗口中的概率要足够的高，也就是要有比较高的召回率。
既然是基于统计，就得有大量的样本，分类器对这些样本进行学习来获得参数。得到目标分类器后，要进行检测时就很快了。...OpenCV中带的Haar特征级联分类器就是这样一种方法，它位于app目录下，该目录下有两个实现，一个是老的实现haartraining，只支持Haar特征。...除此之外OpenCV的data目录下有很多训练好的级联分类器（如人脸，眼睛检测等），load进来就可以用，无需训练。...官方例程中的objectdetection，facedetect等例子就是直接用了这些训练好的分类器，如自带的face detection程序： 现实使用中我们经常需要训练针对各种应用的分类器。...下面介绍如何训练一个自己的级联分类器。整个过程大致可分为以下几步（基于OpenCV 2.4.4）： 1. 收集数据 数据可分为正样本和负样本。正样本即要检测的目标，负样本则不包含目标。
此外我们还可以使用无监督特征检测器，深度模型等。 数字识别： 确定好区域的数字即可进入数字识别的过程。MNIST数据集是用于手写数字识别的规范数据集。大多数数据科学家已经对该数据集进行了实验。...Keras建模 我们选择此基于SVHN位数检测器来实现多位数检测器。它写得很好并且易于遵循。数字定位使用最大稳定的外部区域（MSER）方法完成，该方法用作稳定的特征检测器。...MSER主要用于图像内的斑点检测。斑点是像素的连续集合，其外边界像素强度高于内边界像素强度（给定阈值）。如果这些区域在强度变化量上变化不大，则可以说是最大稳定的。...使用具有卷积，maxpool和FC层的CNN来完成数字识别，这些层将每个检测到的区域分类为10个不同的数字。分类器在测试集上的准确性达到95％。 我们通过各种示例对存储库进行了测试，发现它运行良好。...请参阅上面共享的示例。 在某些间隙中，要么本地化器无法正常工作（未检测到数字1的位置），要么检测器发生故障（$被检测为5）。 ? 结论 我们希望该博客被证明是了解多位数检测管道如何工作的良好起点。
它仍然需要一些手动调整，但正如我们将发现的，FFT模糊检测器比Laplacian方差更加可靠与稳定。 在本教程结束时，你将拥有一个可以应用于图像和视频流，且功能齐全的FFT模糊检测器。...使用OpenCV实现我们的FFT模糊检测器 现在我们准备用OpenCV实现我们的快速傅里叶变换模糊检测器。...我们将要介绍的方法是基于Liu等人在2008年CVPR出版物《图像部分模糊检测和分类》中实现的。...从这里，我们解析四个命令行参数： --image：用于模糊检测的输入图像的路径。 --thresh：我们的模糊检测器计算阈值。 --vis：我们的标志符，指示是否将输入图像的幅度值图像可视化。...我们现在准备看看我们的OpenCV FFT模糊检测器是否可以应用于实时视频流。
前言 实验室招人的考核要求做图像识别、目标侦测。 本来想着使用现成的轮子，用 yolov3 做侦测，自己搞一点数据集训练一个新的丹出来就好了。...但是做一半和老师沟通的时候得知希望算法对性能的要求不能太高，所以只好换一个思路，使用 OpenCV 的分类器来完成任务。...结果百度了半天，CSDN 上的大牛都是直接使用 OpenCV 编译后生成的 opencv_traincascade 来完成训练等一系列操作。...但是我是使用 vcpkg 安装的 OpenCV ，找了半天没有找到 opencv_traincascade 。无奈兜兜转转一个晚上，最后在 Youtube 上找到了最舒服的解决方案。...正文 前面的准备工作和网络上能够找到的大多数教程都一样，准备正样本和负样本。 然后重点来了！
本期我们将介绍如和使用OpenCV以及Tensorflow实现深蹲检测 在检疫期间，我们的体育活动非常有限，这样并不好。...mask = cv.dilate(mask, None, 3) 将此算法应用于所有图像帧可以得出每一幅图像中的姿势。之后，我们将它们分类为站立，下蹲以及无三种情况。...) 这种方法或多或少适用于人物的最大轮廓的提取，但不幸的是，这样处理的结果并不稳定。...例如，检测得到最大的轮廓只能包括人的身体，而不包括他的脚。 但不管怎么说，拥有一系列图像对我很有帮助。...分类 接下来我们将从图像中提取出边界矩形，并将其转化为按尺寸64x64正方形。 以下Mask用作分类器输入： 站立姿势： ? 下蹲姿势： ?
，来自清华大学和旷视的研究者提出了专用于目标检测的骨干网络 DetNet。...近期的基于 CNN 的目标检测器可以被分类为 1 阶段检测器（例如 YOLO、SSD 和 RetinaNet），以及 2 阶段检测器（例如 R-CNN、R-FCN、FPN）。...研究者使用 ResNet-50 作为基线模型，其作为骨干网络广泛用于大量目标检测器中。...设计 DetNet-59-NoProj 的目的是验证包含一个新型的语义阶段用于目标检测（正如 FPN）的重要性。 ? 图 4：基于 DetNet-59 的 FPN 检测器结果。 ?...更重要的是，图像分类和目标检测任务间有多个区别：(i)FPN 和 RetinaNet 这样的目标检测器通常要比图像分类任务有更多阶段，从而处理多尺度的物体。
学习OpenCV的过程中，小伙伴们应该知道对于一些小型项目OpenCV具有很强大的功能，其中一个就是对图片进行鸟瞰转换，鸟瞰图是对一个场景自上而下的表示，也是构建自动驾驶应用程序时经常需要执行的任务。...车载摄像头鸟瞰系统的实现 这说明将鸟瞰转换的技术应用到监视社交距离的场景中可以提高监视质量。 本期我们将介绍了如何使用深度学习模型以及计算机视觉方面的一些知识来构建强大的社交距离检测器。...由于社交距离检测器的目标不是执行实时分析，因此最终选择了fast_rcnn_inception_v2_coco ，它的mAP（验证集上检测器的性能）为28，执行速度为58ms，非常强大，下载地址为： http...值得庆幸的是OpenCV具有强大的内置函数，此函数可以将从透视图角度拍摄的图像转换为俯视图。...但该项目仅是概念的证明，并且由于道德和隐私问题，不能用于监视公共或私人区域的社交距离。 这个项目存在一些小的缺陷，改进思路如下： ·使用更快的模型来执行实时社交距离分析。
总览 用简单的话来说，首先，获得带有面部的图像，并通过级联分类器对其进行处理。分类器将给出脸部的关注区域（高度和宽度）。...因此，需要将所有图像转换为灰度，因为需要确保颜色不应成为检测遮罩的关键点。之后，100x100在将其应用于神经网络之前，需要使所有图像具有相同的大小。...可选-您可以将移动摄像头（Android / IOS）连接到OpenCV。下载适用于您的手机和PC的DroidCam应用程序。...看一下演示 口罩检测器-Google云端硬盘 https://drive.google.com/open?...id=1oLIPBOkCuhej-iNTre_qnlQ3b-fWZeEy ravindu9701 /脸部检测器 https://github.com/ravindu9701/Face-Mask-Detector.git
长期以来，铁路运输在我国运输业中占据着举足轻重的地位。而铁路突发性意外事故频发，反映出我国列车设备日常检修、调车作业的执行、巡检人员作业情况等方面仍存在严重弊端。...此时，正常运行的烟台至徐州的5034次旅客列车刹车不及、最终以每小时70公里的速度与脱轨车辆发生撞击，事故造成72人死亡，416人受伤。该事故最终被认定是一起人为责任事故。...可见，保证铁路运输线路及设备的日常巡检到位、维护及时，加大现场巡检力度，打造一套既能满足铁路巡检各环节基础语音通信需求，又实现智能化管理与立体化指挥调度的通信新模式，无疑是消除各种安全隐患、保证列车安全运行和人民生命财产的有力措施...此外，系统由客户端调度中心、系统数据交换控制服务器以及数字中继台和手持终端组成，巡检人员可通过手持终端将各种状态信息(包括：巡查路线、实时工作状态检查、故障点定位、紧急报警等)综合应用与无线通讯巧妙整合为一...同时，支持针对人员巡检情况、录音、交班、定位轨迹、出勤情况、设备开关机、发送短信等及职位、部门、终端用户等管理的同可对相关数据进行分类查询和多维统计分析并成生报表。
[正文] 近年来，铁路信息化建设取得了突飞猛进的发展，特别是正在建设实施中的“铁路运输管理信息系统（以下简称THIS）”工程。...THIS是实现铁路运输管理现代化的一项重要工程，覆盖了铁路运输组织管理的各个环节。...货票库主要用于货物运费清算、确报库主要用于实时掌握调度行车信息、车号自动识别库主要用于车辆位置查询管理。...企业应用集成常用的方法有：基于客户端/服务器的方法、基于消息代理的方法、基于应用服务器的方法等。在这里我选择了基于应用服务器的方案，即通过建立独立的底层架构来连接企业的异构系统、应用数据等。...应用服务器上有一个匹配作业，当车号自动识别数据人库时启动的该作业，通过车号和通过时间，在确报库中匹配该车所在的列车、机车等信息，然后在货票库中匹配货物的名称、收发货人等信息，匹配后的信息写入动态追踪库，
在批复中，5G-R被称为“基于5G技术的铁路新一代移动通信系统”。其实，简单来说，5G-R就是用于铁路运输行业的5G技术。 有的读者可能会问：5G-R是不是给铁路乘客上网用的？ 答案是：No。...大家可能潜意识会认为铁路专网会有极高的时延需求，但实际上，像列车运行控制系统，铁路规范给出的要求只有150ms，并不难实现。 除了车地之外，现在车车（T2T）通信也有需求，主要应用于防撞系统。...4、车辆内部通信场景 主要指动车组等高速客运车辆，业务包括：列车定位、自动驾驶、移动装备状态检测、智能诊断等。...列车内外的监测系统比较多，例如6A（机车车载安全防护系统，包含：机车的制动系统、防火、高压绝缘、列车供电、走行部、视频）和6C（供电安全检测监测系统）。它们是掌握列车运行状态的重要手段。...再后来，铁路专用的无线电频率，就定在450MHz频段，用于列车无线调度通信、站场平面调车、客货运输及养护维修等对讲通信业务。
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