摘要: @目录1. 步骤2 . 代码 1. 步骤 读入数据,把数据划分为训练集和测试集 用hog提取特征 用SVM训练数据 测试、评价模型 保存模型 加载模型,应用模型 2 . 代码 import os import cv2 import sklearn import numpy as np from sk 阅读全文
posted @ 2024-08-03 00:28 山居秋暝LS 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 手指拖拽屏幕上的方块儿 1 步骤: 1.opencv获取视频流 2.获取手指关节关键点坐标 3.判断手指是否在方块上 4.如果在方块上,方块跟着手指移动 2 代码 import cv2 import numpy as np import math import mediapipe as mp ## 阅读全文
posted @ 2024-08-02 16:32 山居秋暝LS 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)
摘要: @(YOLOV2 Pytorch 版本) YOLOV2和YOLOV1的不同点: backbone : darknet19,(26x26xchannels),(13x13xchannels) loss : 在计算框的损失时,用的是预测偏移和真实偏移的mse。 anchor : 增加先验框提高预测精度, 阅读全文
posted @ 2022-10-25 13:15 山居秋暝LS 阅读(263) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1 论文阅读 1.1 模型优点 1.2 实验 2 代码实现 2.1 模型流程 2.2 代码 阅读全文
posted @ 2021-05-26 10:47 山居秋暝LS 阅读(84) 评论(0) 推荐(0)