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文章作者: YuKiFuHaNe
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2023-07-14
OpenCV 视频中的模板匹配
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637import cv2import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as nptemplate = cv2.imread('face_template.png',cv2.IMREAD_COLOR)template = cv2.cvtColor(template,cv2.COLOR_BGR2GRAY)print(template.shape)vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')#检测打开是否正确if vc.isOpened(): open,frame = vc.read()else: open = Falsewhile open: ret,frame = vc.read() if frame is None: break if ret ==True: gray = cv2.cvtColor...

2023-07-14
模板匹配多个对象
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839import cv2import numpy as np#TemplateMatchModes''' ·TM-SQDIFF 计算平方不同,计算出来的值越小,越相关 ·TM_CCORR 计算相关性,计算出来的值越大,越相关 ·TM_CCOEFF 计算相关系数,计算出来的值越大,越相关 ·TM_SQDIFF_NORMED 计算归一化平方不同,计算出来的值越接近0,越相关 ·TM_CCORR_NORMED 计算归一化相关性,计算出来的值越接近1,越相关 `TM_CCOEFF_NORMED 计算归一化相关系数,计算出来的值越接近1,越相关'''img = cv2.imread("face.png",cv2.IMREAD_C...

2023-07-14
图像定位的优化
预测图像位置本质上是一个回归 问题,直接回归出位置,有两个缺点: 回归位置不精确 泛化能力不好 目前算法只能预测单个实例 图像定位优化方法: 先大后小: 现在整张图片预测出关键点,然后再在预测出的关键点周边,进行二 次预测。 滑动窗口的方式: 用一个小的窗口在图片上滑动,每一次做两个预测: (1)是否有关键点 (2)关键点位置 针对不定个数的预测问题: 可以先检测多个对象,再在多个对象上分别回归出位置 尝试使用全卷积网络,去掉全链接层,变回归为分类问题 等等很多网络,自己去探索 IoU交并比 ==Iou-> 0~1 越接近1越好==

2023-07-14
多目标的定位与识别

2023-07-14
图像定位
import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from lxml import etree from matplotlib.patches import Rectangle import numpy as np import glob 查看Tensorflow版本1tf.__version__ 查看是否支持GPU加速1tf.test.is_gpu_available() 创建输入管道读取所有图片1images = glob.glob('./images/*.jpg') 读取xmls标注文件1xmls = glob.glob('./annotations/xmls/*.xml') 对读取的图片jpg与xmls进行名称提取12xmls_names = [x.split('\\')[-1].split('.xml')[0] for x in xmls]images_names = [x.spli...


