Github项目地址:https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
libfacedetection是一个用于图像中人脸检测的开源库。人脸检测速度可达1500FPS。
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,可以运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统上。OpenCV提供了众多语言的接口,其中就包含了Python,Python是一门上手容易、使用起来十分让人愉悦的语言,利用Python学习OpenCV,相信能更快的获得效果。
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
平时写的一些示例代码 基本框架,封装,自定义控件等,以后都整理好上传到码云。算是自己的总结,也给需要的朋友提供一个参考。目前是这么多代码,有时间整理了继续传。
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了,提到学习自然就少不了拿项目练手,可是一般的项目根本提不起兴趣嘛,这10个项目可是非常有趣的,不信你看看。
首先,OpenCV 有在ubuntu上安装的官方文档:OpenCV: Installation in Linux
在现代计算机系统中,程序的并发性已经变得越来越重要。多线程编程是一种利用计算机的多核处理器来提高程序性能的方法。C++是一种功能强大的编程语言,提供了丰富的多线程编程支持。本文将介绍如何利用C++多线程编程来提高程序的并发性。
关于深度学习人工智能落地,已经有有很多的解决方案,不论是电脑端、手机端还是嵌入式端,将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来,应用起来才是最实在的。
代码发布在github中https://github.com/luyishisi/The_python_code.git文件夹是face-gensui
经常有人在群里问我各种“小”问题: Jetson TX2 显存是多大? Jetson TX2 开发板的尺寸是多大?给我个孔位图纸 Jetson TX2 支持最大能支持几路摄像头? 这个XX 牌子的摄
在使用 pytorch dataloader 时,出现了当把num_workers 设置不为0即报错的问题,本文记录两种此类错误的解决方案。 Dataloader - num_workers Pytorch 中加载数据的模块Dataloader有个参数num_workers,该参数表示使用dataloader时加载数据的进程数量,可以理解为为网络搬运数据的工人数量; 所以如果dataloader比较复杂,工人多的时候自然可以节省大量数据加载时间,他们可以在网络训练时同时进行数据加载工作,等网络
这两天小伙伴反应看了之后还是不会写多线程。于是,趁着周末大致梳理下多线程的知识巴拉。
它始终以未经处理的原始图像开始,这些图像是使用智能手机,网络摄像头,DSLR 相机,或者简而言之,是能够拍摄和记录图像数据的任何设备拍摄的。 但是,通常以清晰或模糊结束。 明亮,黑暗或平衡; 黑白或彩色; 以及同一图像数据的许多其他不同表示形式。 这可能是计算机视觉算法中的第一步(也是最重要的步骤之一),通常被称为图像处理(目前,让我们忘记一个事实,有时计算机视觉和图像处理可互换使用;这是历史专家的讨论。 当然,您可以在任何计算机视觉过程的中间或最后阶段进行图像处理,但是通常,用大多数现有设备记录的任何照片或视频首先都要经过某种图像处理算法。 这些算法中的某些仅用于转换图像格式,某些用于调整颜色,消除噪点,还有很多我们无法开始命名。 OpenCV 框架提供了大量功能来处理各种图像处理任务,例如图像过滤,几何变换,绘图,处理不同的色彩空间,图像直方图等,这将是本章的重点。
选自TowardsDataScience 作者:Léo Beaucourt 机器之心编译 参与:李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API,通过网
在本文中,我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时(网络摄像头)和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 问题背景与描述 我这两天一直想把YOLOv5上加个训练的界面,把控制台的输出重定向到一个PyQT5写的界面上,然后我很顺序的写好了一个简单的测试,发现可以重定向了,一直实时获取输出了。代码如下: 然后我就写了个界面,让控制台显示到界面的texteditor中,我知道训练是一个长耗时的操作过程,所以我单独开启了一个QThread线程来完成,然后在线程中发送获取的控制台输出文本给界面主线程,完成界面刷新。以前我用QT C+
Pokémon Go一出,新鲜的玩法、经典的IP效应让这款使用了Unity以及AR技术的手游火遍了“大洋”南北。可惜的是这款新鲜的游戏还没有惠及中国市场的玩家们。腾讯内部的AR专家秉持着“一言不合就自己开发”的原则,自发对AR游戏进行了预研,本文将通过在Unity中对OpenCV及Vuforia库的使用,简单介绍制作AR游戏的一系列流程。
在现代机器学习和人工智能应用中,图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型,我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言,特别适用于需要高性能计算的任务。
2.在链接-》输入-》附加依赖库,中添加,相应的staticlib库目录中的所有条目
本文从基础入手,主要阐述基于桌面电脑的多核程序设计的基础知识,包括一些向量化运算,虚拟机算,多线程等的相关知识总结。
1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形,如果是无符号整形就无法使用,OpenMP3.0中取消了这个约束
在计算机视觉领域,OpenCV 是一个流行的开源库,提供了许多用于图像和视频处理的功能。其中,cv2.setNumThreads 是 OpenCV 中的一个函数,它用于设置并行处理的线程数目。本篇文章将详细讲解 cv2.setNumThreads 的作用和用法。
首先,我们需要安装opencv-python和Pillow两个库。您可以使用以下命令来安装它们:
Opencv大家很熟悉了,经典的图像处理库,Opencv在Windows下安装是很简单的,只需要配置DLL即可。但是在Linux下,因为Linux各种发行版本多种多样,所以我们只有自己通过编译源码的方式来安装Opencv了,源码安装会自动根据你当前的Ubuntu系统中安装的组件来编译Opencv源码,所以说你编译好的这份Opencv库是独一无二的,移到别的地方就不行了哦。
项目Github地址:https://github.com/Tencent/ncnn
本书81个实验项目可与董付国老师的《Python程序设计(第2版)》、《Python程序设计基础(第2版)》、《Python程序设计基础与应用》、《Python程序设计实例教程》等教材配合使用,用书老师可以联系董老师获取配套源码和测试数据文件。
入职了之后挺忙,已经好久没有做一些科普性的更新了。近期已做了些学术要求不高的工作,所以刚好有时间写写总结。
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境,之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python,但python中import cv2仍会报错,无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
新增了五个教程: OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
Aid Learning FrameWork是一个在Android手机上运行的带图形界面的Linux系统,用于AI编程。这意味着当它安装时,你的Android手机拥有一个可以在其中运行AI程序的Linux系统。现在我们有力地支持Caffe,Tensorflow,Mxnet,ncnn,Keras,cv2,Git / SSH这些框架。此外,我们提供了一个名为Aid_code的AI编码开发工具。它可以通过在我们的框架上使用Python来为您提供可视化的AI编程体验!
opencv编译参数,with_opencl自动连接opencl的库加速opencv计算
最近在规划自己的学习路径,大概又有了一个新的方向,正好最近抽着空做一些OpenCV的基础的小练习,图片的动态特效展示就是用了最简单的函数来做了一些效果。
Windows安装官方介绍:https://gocv.io/getting-started/windows/
理论上,Unity中加载纹理并没有什么难度,只需要将图片放置在Assets文件夹内,就会被识别成纹理,从而可以加载到场景中。但是一旦有一些额外的需求的时候,就得使用其他的方式进行纹理加载。
2018/3/5更新 在另一台电脑上通过编译源代码的方法无法成功安装,网上找到了更简单的方法
翻译:陈之炎 校对:顾伟嵩 本文约3200字,建议阅读7分钟本教程的目标是展示如何使用OpenCV的parallel_for_框架轻松实现代码并行化。 目标 本教程的目标是展示如何使用OpenCV的parallel_for_框架轻松实现代码并行化。为了说明这个概念,我们将编写一个程序,利用几乎所有的CPU负载来绘制Mandelbrot集合。完整的教程代码可见原文。如果想了解更多关于多线程的信息,请参考本教程中提及的参考书或课程。 预备条件 首先是搭建OpenCV并行框架。在OpenCV3.2中,可以按此顺序
首先,你需要获得hikvision摄像头的密码以及用户名(不知道的可以去打客服电话进行咨询),这里不做介绍;
1、延迟低,参数可控,相关函数方便查询,是选择FFmpeg作为编解码器最主要原因,如果是处理实时流,要求低延迟,最好选择是FFmpeg。
采集人脸图片的方法多种多样,可以直接从网上下载数据集,可以从视频中提取图片,还可以从摄像头实时的采集图片。
但在实际的训练过程中,如何正确编写、使用加载数据集的代码同样是不可缺少的一环,在不同的任务中不同数据格式的任务中,加载数据的代码难免会有差别。为了避免重复编写并且避免一些与算法无关的错误,我们有必要讨论一下如何正确加载数据集。
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
C++ 是一种通用的编程语言,具有高效和强大的特性,适用于开发各种类型的软件和系统。它是 C 语言的一个超集(即任何合法的 C 程序都是合法的 C++ 程序),可以使用 C 语言的所有特性和库,同时也引入了许多新的特性,例如类、继承、多态等面向对象编程的概念,以及泛型编程、异常处理、STL 等高级特性。
我们来说说第二类,需要做的事情是先编译opencv的源码、再编译matlab可用的mex文件夹,这两步的编译器必须是同一个,而最近几年的新版本matlab都推荐使用MinGW-w64编译器来使用mex、可是mexopencv提供的编译辅助函数在Windows系统上默认使用Visual Studio或者Windows SDK来编译,如果觉得自己需要Visual Studio的其他功能,安装一下也是挺好的
虽然小编本周一直是摸鱼工作状态,但是完成了最后一种模型推理支持,实现十种主流模型推理部署封装:
应用市场上录屏工具的原理很好理解,一是屏幕,二是声音。从这个角度出发,我们就可以对屏幕和声音同步来录制,最后在将音频和视频合并在一起,最后我们就得到了我们录屏的视频。
多线程编程已经成为了现代软件开发的重要组成部分。对于Linux操作系统而言,多线程的支持和实现更是被广泛应用。本文将通过详细解析Linux操作系统中的多线程概念、线程的创建与管理、同步与互斥、线程间通信等方面,并结合示例代码,来深入探讨Linux的多线程编程。
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