Публикации по теме 'opencv'
Распознавание отпечатков пальцев с использованием пирамидальной гистограммы визуальных слов (PHOW)
Распознавание отпечатков пальцев — популярный метод биометрической идентификации, который нашел применение в различных областях, таких как криминалистика, контроль доступа и аутентификация. Одним из ключевых шагов в распознавании отпечатков пальцев является извлечение признаков, когда из изображения отпечатка пальца извлекаются значимые признаки, представляющие его уникальные характеристики. Пирамидальная гистограмма визуальных слов (PHOW) — это широко используемый метод извлечения..
Компьютерное зрение: с нуля: Ex-22, шаблон входного изображения «Сопоставить и сравнить» в другом увеличенном…
Сопоставление и сравнение шаблона входного изображения с более крупным изображением — обычная задача в компьютерном зрении, часто используемая для обнаружения и локализации объектов. OpenCV предоставляет различные методы сопоставления и сравнения шаблонов. Один из самых простых методов — использование функции cv2.matchTemplate() .
import cv2
import numpy as np
# Load the larger image and the template image
larger_image = cv2.imread('larger_image.jpg')
template =..
Как создавать синтетические изображения с помощью OpenCV (Python)
Разделение изображений переднего и заднего плана для создания различных синтетических изображений. Субъективный анализ изображения для проверки реалистичности.
Вступление
Из эволюции архитектур глубокого обучения очевидно, что объект переднего плана или человека можно легко отделить от заднего плана. После того, как объект переднего плана сегментирован, его можно наложить на другое изображение. Но это требует времени и сложностей. Я говорю о подготовке набора данных, сетевой..
YoloV3 с пользовательским набором данных ? да.
Что такое YOLOv3?
YOLOv3 (You Only Look Once, Version 3) — это алгоритм обнаружения объектов в реальном времени, который идентифицирует определенные объекты в видео, прямых трансляциях или изображениях. YOLO использует функции, изученные глубокой сверточной нейронной сетью, для обнаружения объекта. Версии 1–3 YOLO были созданы Джозефом Редмоном и Али Фархади. Первая версия YOLO была создана в 2016 году, а версия 3, которая широко обсуждается в этой статье, была создана двумя годами..
Как использовать OpenCV.js с TypeScript
Вы можете получить официальную сборку OpenCV.js либо загрузив скрипт opencv.js из релиза, либо используя тег скрипта, который загружает opencv.js из официальной документации. Подробнее здесь .
Какой бы метод вы ни использовали для включения скрипта в свое приложение, вы не получаете для него типов. Вот почему здесь мы будем использовать типы из библиотеки.
В OpenCV.js есть только один объект cv , и все его методы используются как API для взаимодействия с OpenCV. Это означает,..
Создание конвейера для удаления фонового видео с ускорением более 500 кадров в секунду с помощью Savant и OpenCV CUDA MOG2
Удаление фона — это частая операция в компьютерном зрении и видеоаналитике, которую можно использовать в различных случаях использования, например, в качестве решения для отключения для оптимизации производительности логического вывода. Так что, будучи вспомогательной функцией, она должна быть дешевой и очень быстрой.
В этой статье мы рассмотрим демонстрацию удаления фона с помощью алгоритма сегментации фона MOG2 с ускорением CUDA и Savant Video Analytics Framework. Демонстрация..
Создание приложения для потокового видеочата без голоса с использованием модуля Python cv2
Полное руководство по созданию приложения для потокового видеочата без голоса с использованием Python.
Введение
В современном быстро меняющемся цифровом мире коммуникации значительно развились. Приложения для видеочата теперь являются неотъемлемой частью нашей жизни, объединяя людей по всему миру. Но что, если вы хотите создать уникальный опыт видеочата? Как насчет создания приложения для потокового видеочата без голосовой связи с использованием модуля Python cv2? В этом блоге мы..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..