本篇文章将通过图片对比的方法检查视频中的动态物体，并将其中会动的物体定位用cv2矩形框圈出来。本次项目可用于树莓派或者单片机追踪做一些思路参考。寻找动态物体也可以用来监控是否有人进入房间等等场所的监控。不仅如此，通过对物体的像素值判断分类，达到判断动态物体总体颜色的效果。 ? 引言 物体检测，是一种 ...
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2019-12-03 18:12:12
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目标检测 1. rcnn：根据颜色等特征，将图像分为许多小区域（一般情况下颜色相同的都是一类物体） 1. 合并区域，然后进行区域内的物体检测 即到卷积中进行预测（每个框一个卷积网络） 2. 缺点：找到的框太多 2. fast rcnn:整张图片卷积得到特征图 图片映射到特征图， 3. faster ...
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2019-11-30 14:12:29
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1、HOG特征 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了 ...
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2019-10-28 00:40:43
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特征提取之Haar特征一、前言（废话）很久没有写博客了，一晃几年就过去了，为了总结一下自己看的一些论文，以后打算写一些自己读完论文的总结。那么，今天就谈一谈人脸检测最为经典的算法Haar-like特征+Adaboost。这是最为常用的物体检测的方法（最初用于人脸检测），也是用的最多的方法，而且Ope ...
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2019-10-23 00:07:01
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本文接着上一篇《手把手教你用深度学习做物体检测(五)：YOLOv1介绍》文章，介绍YOLOv2在v1上的改进。有些性能度量指标术语看不懂没关系，后续会有通俗易懂的关于性能度量指标的介绍文章。 YOLOv2 yolov2和v1的区别 引入了Batch Normalization 有一定的正则化效果，可 ...
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2019-09-06 13:17:03
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先挖个 图像去雾之何凯明暗通道先验去雾算法原理及c++代码实现 ICCV 2017：FAIR Mask R-CNN ICCV 2017：FAIR 密集物体检测的 Focal Loss one-stage准确度落后于 two-stage，极端前景类别失衡是主要原因 提出：通过改变标准交叉熵损失来解决这 ...
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2019-09-02 09:32:09
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YOLOv2：代表着目前业界最先进物体检测的水平，它的速度要快过其他检测系统（FasterR-CNN，ResNet，SSD），使用者可以在它的速度与精确度之间进行权衡。 YOLO9000：这一网络结构可以实时地检测超过 9000 种物体分类，这归功于它使用了 WordTree，通过 WordTree ...
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2019-08-26 15:05:40
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转自：https://www.jianshu.com/p/68844476e975 DenseBox百度IDL的作品，提出的最初动机是为了解决普适的物体检测问题。其在2015年初就被提出来了，甚至比Fast R CNN还要早，但是由于论文发表的比较晚，虽然算法上非常有创新点，但是依旧阻挡不了Fast ...
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2019-07-25 14:40:23
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相信不少开发者已经或多或少对百度EasyDL有所耳闻或有所尝试，作为零算法基础实现图像分类和物体检测的”神器”，支持使用少量训练数据，使用通用算法训练，就能很快得到一个图像分类模型。 ...
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2019-07-16 18:10:05
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1、 HOG特征 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得 ...
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2019-06-28 11:42:44
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