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在本文中,作者Amit Baghel讨论了在数据科学领域中,视频流数据分析的角色。他还展现了如何基于OpenCV、Kafka和Spark技术实现一个动作感应示例应用场景。
2015年6月,OpenCV 3.0发布。三年半后,OpenCV 4.0终于重磅亮相。至此,OpenCV也已经走过了近18个年头。
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如果自己实际要检测的物体在OpenCV自带的分类器里没有,或者OpenCV自带的分类器识别精度不满足要求,就可以使用OpenCV自带的分类器程序自己训练。训练的方法网上的教程非常多,下面就重复造轮子简单的叙述一下训练过程。
还是同样的图片, 先来一张效果图压压惊. 看过上一篇文章的同学都知道, 前面已经实现了 人脸的性别识别, 所以这篇文章主要讲的是年龄识别. 大部分代码都是一样的, 主要是调用的dnn网络模型不一样, 预测的结果集合不一样. 其他的都一样. 不懂的往下看. 如果觉得
如图所示, 需要实现在图片上检测出人脸并标识出性别, 因为网络上大部分文章都是基于python的, 我个人对于Java 又比较情有独钟, 所以, 花费了一两天专门研究了一下, 本人对于opencv的掌握程度也是处于入门阶段, 整理了一些资料, 并请教了一些大学同学, 才将py
在本教程中,您将学习如何使用 OpenCV 使用 EAST 文本检测器检测图像中的文本。
操作系统: Linux(采用远程服务器主机进行代码编写)
本文详细介绍了如何使用 TensorFlow 对象检测模型、Python 和 OpenCV 打造社交距离检测器,这是一个将深度学习与计算机视觉相结合的隔离项目。
在本篇博文中,您将学习如何使用 OpenCV 执行活体检测。您将创建一个活体检测器,该检测器能够在人脸识别系统中发现假人脸并执行反人脸欺骗。
在生活工作当中,很多时候我们都有裁剪、水印、旋转等视频编辑的需求。作为一个程序员,这些需求我们常常用ffmpeg命令工具搞定。但是ffmpeg命令工具可见性和可操作性差。本文基于OpenCV+QT实现一款图形化的好用视频编辑工具。
这篇文章在ubuntu下完成了OpenCV编译,并使用Qt编写测试例子,使用OpenCV自带的分类器,检测一张图中的人脸,并圈出来。
使用OpenCV,你几乎可以完成你能想到的每种计算机视觉任务。现实生活中的问题要求同时使用许多计算机视觉算法和模块来获得所需的结果。因此,你只需了解要用哪些OpenCV模块和函数来获得你想要的东西。让我们来看看OpenCV中可以开箱即用的功能。
今天的博文分为三个部分。
摘要:本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验。
Opencv是计算机视觉中经典的专用库,其支持多语言,跨平台,功能强大。Opencv-Python为Opencv提供了Python接口,使得使用者在Python中能够调用C/C++,在保证易读性和运行效率的前提下,实现所需的功能。