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- 运动物体检查,在移动目标定位和智能安防系统中有广泛的应用,它的实现原理:捕获连续帧之间的变化情况,将每次捕获的图像进行对比,然后检查差值图像中的所有斑块(颜色相近的地方)。 Demo在实现的过程中,首先需要设置“背景帧”,通过捕获连续帧,比较“背景帧”与其它帧之间的差异,这种方法检测结果还是挺不错的,但是若在室外,光线的变化就会引起误检测,具有局限性和干扰性。 Demo... 运动物体检查,在移动目标定位和智能安防系统中有广泛的应用,它的实现原理:捕获连续帧之间的变化情况,将每次捕获的图像进行对比,然后检查差值图像中的所有斑块(颜色相近的地方)。 Demo在实现的过程中,首先需要设置“背景帧”,通过捕获连续帧,比较“背景帧”与其它帧之间的差异,这种方法检测结果还是挺不错的,但是若在室外,光线的变化就会引起误检测,具有局限性和干扰性。 Demo...
- 目录 搭建环境 准备数据集 训练级联文件 之前使用Python+OpenCV实现交通路标识别,具体实现步骤及心得如下: OpenCV训练属于自己的xml文件,需以下几个步骤: 1、首先下载OpenCV(Windows版); 2、准备数据集,分为正样本集和负样本集; 3、生成路径,将正样本集的路径要存成 *.vec格式;负样本集的路径不做要求,*... 目录 搭建环境 准备数据集 训练级联文件 之前使用Python+OpenCV实现交通路标识别,具体实现步骤及心得如下: OpenCV训练属于自己的xml文件,需以下几个步骤: 1、首先下载OpenCV(Windows版); 2、准备数据集,分为正样本集和负样本集; 3、生成路径,将正样本集的路径要存成 *.vec格式;负样本集的路径不做要求,*...
- 使用Python和OpenCV实现树莓派/PC实时摄像头数据共享,主要分为服务器和客户端两部分。 服务器Demo如下: #服务器端 import socket import threading import struct import time import cv2 import numpy class Carame_Accep... 使用Python和OpenCV实现树莓派/PC实时摄像头数据共享,主要分为服务器和客户端两部分。 服务器Demo如下: #服务器端 import socket import threading import struct import time import cv2 import numpy class Carame_Accep...
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- 本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作,在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上,实现人脸识别,废话少说,上效果图: 案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程,使用OpenCV模块中的LBPH(LOCAL BINARY PATT... 本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作,在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上,实现人脸识别,废话少说,上效果图: 案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程,使用OpenCV模块中的LBPH(LOCAL BINARY PATT...
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