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JessZhu
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2020年12月1日
动手把公司门禁改为人脸识别
摘要: 被公司派在外地一个分公司坚守,老的门禁是指纹和密码的,我录的是中指,所以老是很难验证通过,也有可能是那个机器不行。公司本来就是做人脸识别的,所以我就想把这个门禁改造为人脸识别的门禁。下面就讲讲怎么一个diy的过程。 1,摄像头 公司里找了一个监控摄像头接上网和电就行了,就放在前台的桌子上,正对着大门
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posted @ 2020-12-01 00:26 JessZhu
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2020年11月11日
windows vs 修改目录反斜杠的插件
摘要: 写代码测试的过程中一直有一个操作让我很难受,就是windows的目录斜杠和linux的是不一样的。就想写个插件能在我粘贴的时候自动把斜杠改过来 本来想自己写的,但是发现了一个不错的工具就和大家分享一下 https://github.com/hluk/CopyQ 是开源的,可以直接下载编译好的文件进行
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posted @ 2020-11-11 15:04 JessZhu
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2020年7月20日
使用opencv遇到的坑
摘要: 做图像处理算法这方面的工作,终究是绕不开opencv的学习和使用,这篇blog旨在记录在使用过程中遇到的一个又一个的坑。 1,用opencv的第一项就是编译opencv,关于编译opencv,真的是一言难尽啊,没编译失败个10次8次的,感觉生活都不完整了。。。各位小伙伴,,编译的快乐慢慢体会吧。当然
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posted @ 2020-07-20 17:08 JessZhu
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2020年7月5日
图像质量评价(IQA)
摘要: IQA 这个研究方向也已经有10来年了,我导师就是这个研究方向的。初期我也在这个方向上走过一段时间,最近又想在这个方向上多有点收获,所以写了这个blog.
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posted @ 2020-07-05 15:30 JessZhu
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2018年7月22日
Lung Nodule Detection------work log
摘要: 有时候真的不知道自己是怎么走上,模式识别,人工智能的这条路上的。但既然走上了这条路,我就没有理由荒废我所学到的东西。在学校里面研究了很长的时间的肺结节检测,但那都是只限于研究和写论文,现在我想把大家的研究落地。虽然现在有很多做医疗的公司已经做了很多的相关的项目,很多项目展示出来还是很好看的,很多是医
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posted @ 2018-07-22 19:52 JessZhu
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2017年9月1日
opencv bwlabel
摘要: int bwLabel(const Mat& imgBw, Mat& imgLabeled) { Mat imgClone = Mat(imgBw.rows + 2, imgBw.cols + 2, imgBw.type(), Scalar(0)); imgBw.copyTo(imgClone(Rect(1, 1, imgBw.cols, imgBw.rows))); ...
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posted @ 2017-09-01 22:44 JessZhu
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2017年4月26日
WMS
摘要: 不知道大家对wms(仓库管理系统)有没有了解。 之前工作的时候,主要工作就是做的WMS。但是那个时候做的都是比较的简单。做的一些功能嵌在别人的现有运行良好的系统里面的。我也接触了一些做wms公司,大家反映出来的一个共同的问题就是,客户的需求都太过的复杂使wms这个系统很难的产品化。 所以我想用开源的
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posted @ 2017-04-26 20:59 JessZhu
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2015年7月21日
卷积神经网络学习笔记(CNN)
摘要: 看了很多关于卷积神经网络的论文和资料 可是我发现一个问题,就是pooling会出现一个问题 我能找到的代码里面都是用的均值子采样,如果改成最大或最小,或P范数都会在学习训练的时候遇到不知道怎么处理的问题 刚刚看到一篇关于反卷积的文章,其中就解决了max,min,median这一类的问题,就是在正向p
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posted @ 2015-07-21 21:41 JessZhu
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2015年6月23日
图像特征
摘要: 现在的研究方向是图像质量评价,大概的过程是对图像或视频提取特征,然后在做回归。所以特征的选择是很重要的,我想在这里记录一下我可以用的一些图像或视频的特征。 1,相位一致性(Phase Congruency) 先说个比较看不懂的,公式是这样的: where An is the amplitude of the nth Fourier component of I 2,梯度(Gradien...
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posted @ 2015-06-23 19:54 JessZhu
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2015年6月19日
极限学习机(Extreme Learning Machine)学习笔记
摘要: 最近研究上了这个一个东西--极限学习机。 在很多问题中,我大多会碰到两个问题,一个是分类,另一个就是回归。简单来说,分类是给一串数打个标签,回归是把一串数变为一个数。 在这里我们需要处理的数据一般维度都比较高,在处理这两类问题时最简单的方法就是加权。使那些对最终结果影响大的维度的数据的权设大点,影响小的权设小点。其实,影响小的这些维度的数据对于我们整个建立的模型也不...
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posted @ 2015-06-19 12:42 JessZhu
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