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OpenCV行人檢測--米爾基于全志T527核心板開發(fā)板
- 本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開發(fā)板(米爾基于全志?T527開發(fā)板)的OpenCV行人檢測方案測試。米爾基于全志T527開發(fā)板一、軟件環(huán)境安裝1.安裝OpenCVsudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv2.安裝pipsudo apt-get install python3-pip二、行人檢測概論使用HOG和SVM構建行人檢測器的關鍵步驟包括:準備訓練數據集:訓練數據集應包含大量正樣本(行人圖像)和負樣本(非行人圖像)。計算HOG
- 關鍵字: OpenCV 行人檢測 全志T527 T527開發(fā)板
OpenCV行人檢測--基于米爾全志T527開發(fā)板
- 本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開發(fā)板(米爾基于全志?T527開發(fā)板)的OpenCV行人檢測方案測試。摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-小火苗米爾基于全志T527開發(fā)板一、軟件環(huán)境安裝1.安裝OpenCVsudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv2.安裝pipsudo apt-get install python3-pip二、行人檢測概論使用HOG和SVM構建行人檢測器的關鍵步驟包括:準備訓練數據集:訓練數據集應包含大量正樣本(行人圖像)和負樣本(非
- 關鍵字: OpenCV 行人檢測 全志T527 T527開發(fā)板
基于OPENCV的相機捕捉視頻進行人臉檢測--米爾NXP i.MX93開發(fā)板
- 本篇測評由與非網的優(yōu)秀測評者“eefocus_3914144”提供。本文將介紹基于米爾電子MYD-LMX93開發(fā)板(米爾基于NXP i.MX93開發(fā)板)的基于OpenCV的人臉檢測方案測試。OpenCV提供了一個非常簡單的接口,用于相機捕捉一個視頻(我用的電腦內置攝像頭)1、安裝python3-opencvapt?install?python3-opencv2、查看攝像頭支持的格式與分辨率root@debian:~#?v4l2-ctl?--device=/dev/v
- 關鍵字: OPENCV 相機捕捉視頻進行人臉檢測--米爾NXP i.MX93開發(fā)板
基于計算機視覺技術的無土栽培蔬菜種植系統(tǒng)的研究與設計

- 本設計是一種基于計算機視覺的無土栽培蔬菜種植架,以STM32作為核心控制,運用計算機視覺技術對植物生長狀態(tài)進行識別判斷,根據植物生長階段提供植物所需的營養(yǎng)液濃度和光照。傳統(tǒng)的無土栽培需要過多的人為操作,比如培養(yǎng)液濃度配比,在植物生長的不同階段越要不同的溶液濃度,還有光照強度、環(huán)境溫度等因素,需要耗費大量人力調節(jié)這些參數。本研究將這些參數調節(jié)交給無土栽培種植架來完成,自動調節(jié)植物生長周期所需的環(huán)境參數和培養(yǎng)液濃度。
- 關鍵字: 計算機視覺 無土栽培 物聯網 STM32 OpenCV 202112
基于OpenCV的生產日期字符識別研究*

- 利用OpenCV-python和開源OCR技術進行圖像預處理,并通過訓練得到一個專屬字庫,能較為精準地識別生產日期字符。針對如何提高商品標簽識別系統(tǒng)的工作效率,從改善商品標簽圖像質量和提高識別算法效率入手進行研究,目的是提高生產效率、提升產品質量。
- 關鍵字: 202107 圖像預處理 OpenCV 字符識別 Tesseract-OCR
Intel 開源計算機視覺庫 OpenCV 4.4.0 發(fā)布 SIFT算法已移至主存儲庫

- OpenCV4.4.0發(fā)布了。OpenCV是Intel開源計算機視覺庫,它實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。此版本更新亮點包括:l?SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法已移至主存儲庫(SIFT的專利已過期)l?DNN 模塊n?改進的圖層/激活/支持更多模型:? 最新的Yolo v4檢測器,禁用了[yolo]層(Yolo v3和Yolo v4)中每層的NMS,因為它們是不正確的——在所有檢測中使用cv::dnn
- 關鍵字: OpenCV 英特爾 人工智能,OpenVINO
基于Tensorflow的智能垃圾分類系統(tǒng)的研究與設計

- 祝朝坤,魏倫勝(鄭州工商學院,河南?鄭州?451400) 摘?要:本研究旨在開發(fā)一種基于TensorFlow的深度學習應用程序,該應用程序通過OpenCV圖像處理檢測垃圾中的垃圾類型。為了提供最有效的方法,本研究對眾所周知的深度卷積神經網絡體系結構進行了實驗。經測試Inception-v4的準確率要優(yōu)于其他同類模型。本研究的模型是經過精心優(yōu)化的深度卷積神經網絡體系結構,用于對選定的可回收對象類別進行分類,其數據將通過STM32硬件端進行分析進而控制整個垃圾分類系統(tǒng)。 關鍵詞:TensorFlow;
- 關鍵字: 202006 TensorFlow Inception-v4 垃圾分類 STM32 OpenCV
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