原创 opencv交叉編譯環境搭建-qnx
交叉編譯器：arm-unknown-nto-qnx6.6.0eabi-gcc.exe 相關依賴： x264-snapshot xvidcore 相關依賴庫下載地址： xvidcore：http://ftp.br.debian.
2020-06-16 05:58:20
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原创 github上傳代碼步驟
1、建立git倉庫：git init。 新建一個本地倉庫，其實也就是新建一個文件夾。最簡單的創建方式就是直接在桌面鼠標右鍵，新建文件夾(test)，然後進去該文件夾。鼠標右鍵，打開git -> Git Bash Here -> git
2020-06-16 05:58:20
原创 填坑記錄6-交叉編譯opencv
1、首先在opencv源碼中3rdparty文件中添加編譯好的ffmpeg 2、編寫toolchain.txt輸入： include(CMakeForceCompiler) set(CMAKE_SYSTEM_NAME QNX)
2020-02-22 19:06:17
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原创 訪問github.com不能下載源碼的問題
前言： 前幾天訪問github.com的時候還能下載裏面的源碼，但是昨天發現能打開github，但是不能下載裏面的源碼，網上有很多解決辦法，但是還是沒有解決。通過昨天和今天的努力終於解決這個問題了，下面講一下我的心得。 1、找到C:\
2020-02-22 19:06:17
原创 C++中的問題
1、解決函數參數數組求長度問題： template<class T> int max_x(T& x) { int length = sizeof(x) / sizeof(x[0]); int maxs = x[0];
2020-02-22 19:06:17
原创 c++中批量讀取圖片和讀取txt文件中的數據
下面是批量讀取圖片和txt中的數據代碼，方便自己以後直接複製粘貼。 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highg
2020-02-22 19:06:17
原创 bat文件for循環批處理
1、新建一個.txt文件 2、然後在txt文件中添加如下內容 @echo off :loop cls&echo 以下IP能夠ping通 for /l %%i in (1,1,255) do (ping 192.168.0.%%i -n
2020-02-22 19:06:17
原创 填坑記錄5 - 編譯C 中使用ffmpeg庫出現的問題
在qnx系統中編譯ffmpeg指令： --prefix=/d/opencv3/opencv_contrib/opencv_contrib-3.1.0/zk/ffmpeg-2.7.7/install --enable-shared --d
2019-10-26 02:02:02
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原创 出現Relocations in generic ELF (EM: 40)的解決辦法
我在qnx6.6系統上編譯zlib 教程：https://www.jianshu.com/p/529c15e09c31 出現如下錯誤： 解決辦法： 將qnx系統中的編譯器AR=arm-unknown-nto-qnx6.6.0eabi-g
2019-10-26 02:02:02
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原创 填坑記錄3-編譯ffmpeg
出現錯誤1 解決辦法：在ffmpeg文件中找到config.mak，打開找到上面畫紅圈裏面的內容並刪除 出現錯誤2 解決辦法：在管理權限裏面make install
2019-10-26 02:02:02
原创 填坑記錄2-make (e=2): 系統找不到指定的文件。
出現錯誤1： 解決辦法： 去需要編譯的x264文件中找到config.mak文件打開發現：將圖片上的ar改變爲 同理可以將後面的RANLIB；STRIP改變爲相應的編譯器如下： 出現錯誤2： 因爲第一個錯誤中後面那個r
2019-10-26 02:02:01
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原创 行爲檢測調研
背景 視頻理解是目前計算機視覺領域非常熱，也是極具挑戰力的一個方向。視頻理解方向包含衆多的子研究方向，以CVPR組織的ACTIVITYNET爲例，2017年總共有5個Task被提出。 Task1：未修剪視頻分類(Untrimmed Vi
2019-01-25 13:53:02
原创 DSSD(Deconvolutional Single Shot Detector)--目標檢測
論文地址：https://arxiv.org/abs/1701.06659 Github 源碼（caffe版）：https://github.com/chengyangfu/caffe/tree/dssd 1、文章概述 DSSD(
2019-01-16 20:34:28
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原创 神經網絡的訓練
如何訓練： 既然我們希望網絡的輸出儘可能的接近真正想要預測的值。那麼就可以通過比較當前網絡的預測值和我們真正想要的目標值，再根據兩者的差異情況來更新每一層的權重矩陣（比如，如果網絡的預測值高了，就調整權重讓它預測低一些，不斷調整，直到能夠
2018-11-28 13:10:19