原创 OpenCV4二維碼檢測測試
opencv4集成了二維碼檢測功能測試一下 代碼很簡單： #include <iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; int main() { //讀取
2020-04-19 09:53:43
原创 數據集增廣opencv_python
個人使用的增廣流程代碼 1. 增廣 import cv2 import os import numpy as np from PIL import Image # 圖像混合 # https://www.jianshu.com/p
2020-04-14 18:36:45
原创 opencv_python圖片轉爲視頻腳本
如下： # import cv2 # import os # #圖片路徑 # im_dir = 'negimg' # #輸出視頻路徑 # video_dir = '/video/negimg.avi' # #幀率 # fps = 3
2020-04-14 18:36:45
1
原创 基於keras的Unet++語義分割模型
Unet++論文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.10165.pdf 搬運兩張圖： Unet整體思路不再多說，就是結合高低層的信息，淺層結構可以抓取圖像的一些簡單的特徵，比如邊界，顏色；而深層結構因爲感受野大
2020-04-14 18:36:45
原创 opencv前背景分離並採用多目標跟蹤器進行跟蹤
代碼： #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/tracking.hpp> #include <iostream> #include <s
2020-04-14 18:36:35
28
原创 基於keras的DeblurGAN實現運動圖像的去模糊化---復現
環境：Keras 2.1.6 tensorflow-gpu 1.8.0 python 3.6 github鏈接：https://git
2020-04-05 08:40:49
3
原创 【opencv3圖像輪廓操作模板】
個人記錄使用： #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
2020-04-05 08:40:49
原创 keras中正則項和drop_out的使用
dropout Dropout(0.5) 使用dropout是要改善過擬合，將訓練和測試的準確率差距變小 訓練集，測試集結果相比差距較大時，過擬合狀態 使用dropout後，每一週期準確率可能不高反而最後一步提升很快，這是訓練的時候部分神
2020-04-05 08:40:49
7
原创 【openvino】2020版配置
之前步驟不在闡述 進入目錄：C:\intel\openvino_2020.1.033\deployment_tools\inference_engine\samples\cpp，運行build_samples_msvc.bat。 需
2020-03-23 21:13:53
9
原创 文本檢測Advanced eastnet網絡訓練記錄
參考鏈接： 1. https://blog.csdn.net/zhouguangfei0717/article/details/103048405 2. https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 3
2020-03-20 11:24:42
原创 【darknet框架yolov3編譯與訓練測試】
環境：win10，vs2015 1. 下載github https://github.com/AlexeyAB/darknet 2. 查閱cuda版本 3. 修改配置項 https://blog.csdn.net/Cweng
2020-03-17 00:22:53
原创 【個人在深度學習文件從操作時候常用的腳本】
個人記錄使用，針對的是16位圖像 1. 數據集對比度拓展 import cv2 import os import numpy as np from PIL import Image # 圖像混合 # file1=r"./3dcm_p
2020-03-12 11:52:02
原创 OpenVINO---深度學習實際服務部署使用
1. OpenVINO版本 本次OpenVINO採用的2019R3版本，儘可能使用R3版本以後的，之前的API設計比較亂，從這個版本後基本API設計基本整合的比較好。 2.分割模型與框架 本次採用的是Keras框架下的語義分割resnet
2020-03-11 02:43:23
原创 opencv中前景與背景分離
MOG（KB方法） 這是一個以混合高斯模型爲基礎的前景/背景分割算法。它是 P.KadewTraKuPong和 R.Bowden 在 2001 年提出的。它使用 K(K=3 或 5)個高斯分佈混合對背景像素進行建模。使用這些
2020-03-06 21:42:49