摘要: 前一段时间,我一直在制作OpenCV基础知识的课件,因为一方面我感觉现有教程需要一个系统核心;另一方面我也反省自己对基础知识是否掌握牢靠了,千万不能误人子弟。那么课件的制作,包括内容的顺序,主要还是基于《learningOpenCV3》的。结合制作课件,我对《learningOpenCV3》书后的习题较为仔细的解决,并且push到了Github上https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples。有push当然也就有commit了,可喜的是这个commit是由Opencv类库的创始者,也是《learningOpenCV3》这本书的作者Gary操作的。一来二去混熟了,我就问Gary这书怎么还没中文版呀?他说开始搞了呀。我就说我能不能加入呀?他说行。要了我的email,接着联系上了清华出版社,也看到了部分初稿。由于书已经翻译的差不多了,我就作为reviewer加入,主要是看一看语法和程序方面的错误。review的过程,实际上还是一个重复学习的过程,很多在以前学习过程中一笔带过,或者看不懂就拉倒的地方,现在就必须认真仔细地来看阅读全文
posted @ 2017-08-14 21:39 jsxyhelu 阅读(1024) 评论(5) 编辑
摘要: Csharp如何调用基于Opencv编写的类库文件(Dll)是一个广泛讨论的问题。 经过长时间探索后,我终于进行了很好的实现。源代码公开,并且包括一个实际调用的例子: 希望你能够在这里找到自己想要的东西!阅读全文
posted @ 2017-04-04 20:25 jsxyhelu 阅读(1835) 评论(4) 编辑
摘要: 编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择;在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的。 基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架。具有以下特点: 1、基于directshow,兼容性好,速度快。到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的; 2、摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅; 3、框架经过多次打磨,已经比较稳定,不会出现异常错误;代码简洁明了,方便复用。阅读全文
posted @ 2016-10-05 07:45 jsxyhelu 阅读(4001) 评论(0) 编辑
摘要: 这是一个典型的“机器视觉”应用。其中,答题卡的样式可以是由自己来设置的,图片的获取方式提到了可以是“手机拍照、相机拍照”这种比较方便的方式;本例的一个特殊的要求是:你可以识别不出来,但是你不能识别错误,这是项目的特殊要求。这里是我的思考和实现。阅读全文
posted @ 2015-01-18 14:07 jsxyhelu 阅读(10706) 评论(21) 编辑
摘要: 我理解这个问题和猫狗的不同,在于将2类扩展为10类,其它的地方我准备采用相同的方法。注意事项:1、我要用kaggle的数据集,而不是用其它的数据集;2、最终得到的结果要以test为导向;1、先打开jupyter,并且把数据集传到dl_machine上去。想办法读入数据通过观察kaggle,可以发现pd的使用非常高,很大程度上是因为它对csv文件的支持非常好吧。df=pd.read_csv('tra...阅读全文
posted @ 2018-07-14 08:11 jsxyhelu 阅读(5) 评论(0) 编辑
摘要: 随着学习的进行,深度学习的学习速率逐步下降 为什么比 固定的学习速率 得到的结果更加准确?如上图所示,曲线代表损失值,小球一开始位于(1)处,假设学习速率设置为 △ v,那么根据梯度下降,损失值将在(1) (2)之间来回移动,无法到达最小值(3)处。要想到达(3),只能降低学习速率。keras中实现方法:learning_rate_reduction = ReduceLROnPlateau(...阅读全文
posted @ 2018-07-01 19:58 jsxyhelu 阅读(34) 评论(0) 编辑
摘要: 主要是通过mnist了解kaggle的操作细节,最终这里的结果为: 引入必须的库¶ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg impo阅读全文
posted @ 2018-06-30 09:09 jsxyhelu 阅读(49) 评论(0) 编辑
摘要: 一、How to make auto-adjustments(brightness and contrast) for image Android Opencv Image Correctioni'm using OpenCV for Android. I would like to know,how to make image correction(auto adjustments of bri...阅读全文
posted @ 2018-06-22 22:08 jsxyhelu 阅读(92) 评论(0) 编辑
摘要: mfc实现的程序中,ribbon界面是主流,比较适合测量类项目。几个修改图标的小技巧:1、现有的bmp,可以直接修改在好几个地方,已经将IDB_*和显示效果对接清楚了,直接修改这里的bmp,就可以起到效果。需要注意的是透明色问题。2、工具带是比不可少的,一次性解决很多图标的问题,而且和ribbon配合的很好。生成结果可以直接导入,只要确定好你的图标库就可以。结果非常完美。来自为知笔记(Wiz)阅读全文
posted @ 2018-06-21 14:52 jsxyhelu 阅读(13) 评论(0) 编辑
摘要: 一、基本环境$ pip install flask gevent requests pillow其中 flask不需要解释gevent 是用于自动切换进程的;pillow 是用来进行python下的图像处理的;requests 是用来进行python下request处理的。二、核心代码解释# import the necessary packagesfrom keras.applications ...阅读全文
posted @ 2018-06-20 22:28 jsxyhelu 阅读(23) 评论(0) 编辑
摘要: yolo是继faster-r-cnn后,原作者在目标检测领域进行的新研究。到了v3版本以后,虽然已经换人支持,但是更注重工程实践,在实际使用过程中突出感受就是 “非常快”,GPU加速以后能够达到实时多目标,并且已经完成了工程实践。下一步需要做的,应该就是 1、小型化 2、fpga化 3、垂直领域特定阅读全文
posted @ 2018-06-08 10:26 jsxyhelu 阅读(255) 评论(0) 编辑
摘要: 网络化部署一直是我非常想做的,现在已经基本看到了门路。今天早上实验,发现在手机上的支持也非常好(对于相机的支持还差一点),证明B/S结构的框架是非常有生命力的。下一步就是要将这个过程深化、总结,并且封装出来。我罗列了以下具体工作,分为三天完成1、如何将服务长期运行;2、将cbir模型移植过来,解决垂直领域问题;3、B/S方式是未来,学习现有框架中B/S的构建方法,还需要一些修改界面的知识;4、we...阅读全文
posted @ 2018-06-05 09:27 jsxyhelu 阅读(47) 评论(0) 编辑
摘要: In [1]: import keraskeras.__version__C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating`...阅读全文
posted @ 2018-06-01 20:02 jsxyhelu 阅读(15) 评论(0) 编辑
摘要: 本节提示:1、DL的核心构建2、Keras的简单介绍3、搭建DL机器训练环境4、使用DL模型解决基础问题3.1 DL的基本构建:layerlayer的定义:以1个或多个tensor作为输入,并且运算出来1个或者多个tensor作为输出的数据处理模型。from keras import modelsfrom keras import laytersmodel = models.Sequentail(...阅读全文
posted @ 2018-05-29 09:53 jsxyhelu 阅读(16) 评论(0) 编辑