TensorFlow 2.0 整合了 Eager Execution 的简易性和 TensorFlow 1.0 的强大功能。这种整合的核心是 tf.function，方便您将 Python 语法子集转换为便携的高性能 TensorFlow 图形。AutoGraph 是 tf.function 的一项出色新功能，让您可以使用自然的 Python 语法编写图形代码。如需可以与 AutoGra
本系统分为定位部分（包括车牌的定位和车标的定位）和车标特征向量提取和识别部分。本文车标的定位是根据车牌和车标的先
原创
2022-10-10 15:14:27
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世界名车车标，对车有兴趣的进来看看！
原创
2009-09-19 11:12:17
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1.算法描述
车标识别技术研究是近几年出现的,尚未成熟。智能交通系统主要应用于高速公路收费管理系统、高速公路超速自动化监管系统、公路布控管理系统、城市交通路口的“电子警察”,以及停车场收费管理系统等。汽车标志作为汽车重要特征之一,其识别也是识别出汽车类型的重要因素之一,因此成为交通系统的重要组成部分。所以,人们开始关注这一特征的研究,并提出一些关于车标定位与识别的方法,但大部分是借用车牌与人脸的定
原创
2023-03-23 13:10:46
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车标
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2022-02-17 18:07:14
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1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中, 我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。 我们将看到使用基于Haar特征的级联分类器进行人脸检测和眼睛检测的基础知识 我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别地，我们将使用以下功能: cv::CascadeClassifier::load加载一个.xml分类
作为一名合格的汽车粉，随意跑来一辆车能说出是啥牌子的是基本功，要是还能说出是啥型号和价格，那就是大神了。一、中国品牌二、德国品牌三、美国品牌四、日本品牌五、韩国品牌六、法国品牌七、意大利品牌八、汽车中国-进口品牌九、自主品牌十、其他品牌本人初出茅庐，热衷于网络技术和Linux的学习，有志同道合的朋友，俺不亦乐乎，欢迎来企鹅群“计算机梦工厂”。
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精选
2015-09-17 20:12:24
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识别图片中曲线并获取其坐标有时候需要用到一些数据库里面曲线图的数据，进行进一步的变换处理，但是很多时候都只有图片，没有数据。基于这个问题，给出了以下算法。思路： 1）通过图像算法中常用的边界识别的方法来识别曲线； 2）根据曲线上每一点的像素坐标和坐标轴的数值范围，来计算曲线上每一个像素点在坐标轴中的像素坐标。实现过程：一、曲线识别1）图片预处理思路： 将待处理的图像转换成灰度图，在转换成二值
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2023-10-20 15:53:23
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该论文名为《Revisiting the Sibling Head in Object Detector》，其提出基于任务间空间自适应解耦(task-aware spatial disentanglement，TSD)的检测算法能够有效的减弱通用物体检测中分类任务和回归任务之间的潜在冲突，可以灵活插入大多检测器中，在COCO和OpenImage上给任意backbone提升3~5%的mAP，该算法也
作 者：XJTU_Ironboy 本文结构：摘要介绍 2.1 大致框架 2.2 测试评价指标 2.3 相关比赛介绍 2.4 相关数据集介绍基于图像处理和机器学习算法 3.1 滑动窗口 3.2 提取特征 3.1.1 Harr特征 3.1.2 SIFT(尺度不变特征变换匹配算法) 3.1.3 HOG(方向梯度直方图特征) 3.1.4 SURF(加速稳健特征) 3.3 分类器 3.2 经典的检
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2023-08-22 14:37:46
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R-CNN首先通过SS算法提取2k个左右的感兴趣区域，再对感兴趣区域进行特征提取。存在缺陷：感兴趣区域彼此之间权值无法共
# Python 地标识别入门指南
在现代计算机视觉领域，地标识别是一个非常有趣且实用的课题。这个过程可以帮助我们自动识别和标记图像中的地标。本文将引导你了解如何用 Python 实现简单的地标识别。
## 流程概述
首先，我们来看看实现地标识别的总体流程。以下是一个表格，概述了所需的步骤：
| 步骤 | 描述 | 时间
原标题：大盘点 | 性能最强的目标检测算法作者：Amusi整理编辑：三石【新智元导读】目标检测中存在两个非常重要的性能：精度和速度，特指mAP和FPS。本文便对mAP最高的目标检测算法进行了盘点。趁最近目标检测(Object Detection)方向的论文更新较少，赶紧做个"最强目标检测算法"大盘点。要知道衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度，特指mAP 和 FPS。其实现在大多数论文要么
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2023-08-24 13:14:25
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目标识别基础算法（一）0.对象检测和对象识别（Object Detection vs. Object Recognition）0.1 滑动窗口算法（Sliding Window Algorithm）0.2 候选区域算法（Region Proposal Algorithms）1.选择性搜索（selective search）2.R-CNN(Region-CNN)2.1 算法流程2.2 创新点3.
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2024-01-16 17:34:23
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# Aruco 标识识别 Python 实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用 Python 进行 Aruco 标识识别感到困惑。别担心，本文将带你一步步实现这个功能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个 Aruco 标识识别的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装 OpenCV 和 Aruco 库 |
| 2 | 读取图像
自从开始公众号写作，作息问题就成了一件让人很头大的事情，相对平时学习时间的基础上，每天需要再多抽出来至少两个小时进行公众号写作，这些时间只能从睡眠中挤出来。别人研究怎么碎片化学习，我现在每天盘算的是怎么碎片化打盹。不知道该怎么解决作息的问题，好苦恼….如果把Python比喻成游戏中的一个英雄，你觉得它是谁？对于Dota老玩家来说，我会想到钢琴手卡尔！感觉Python和卡尔一样，除了生孩子什么都可以
摘要：在计算机视觉领域，CANN最新开源的通用目标检测与识别样例，通过其强大的可定制、可扩展性，为AI开发者们提供了良好编程选择。作者：昇腾CANN。很难想象突然有一天，开门不能刷指纹了、超速抓拍不到了、不认识的花草也扫不出来了，我们的生活会不会比被疫情截胡在家还要痛苦？可能满世界都是——出门找不到钥匙的健忘症患者、放飞自我一路高歌的马路杀手、被十万个为什么熊孩子问到怀疑人生的家长…强大的社会粘性
网络摄像机智能算法的关键是对包含运动目标的图像序列进行分析处理，其核心技术就是对场景中活动目标的检测、跟踪、识别，以及进一步的行为分析及事件检测。目标跟踪的目的就是通过对视频数据的处理与分析，将图像序列中不同帧内同一运动目标关联起来，从而计算出目标的运动参数，如位置、速度、加速度以及运动轨迹等。基于多目标识别与跟踪技术的视频监控应用文/江浩现有的运动目标检测方法可以归纳为四种：背景减除法、时间差分
今天撇去不同目标追踪算法的框架，比如KCF、TLD、Mean Shift等，忽略它们繁琐的公式，看了对目标检测的基本理解。这里做一个简单的总结，目标检测的框架一般是下图这样的： 目标检测分为以下几个步骤：1、 训练分类器所需样本的创建训练样本一般包括正样本和负样本，正样本是指第一帧图中框定的待检测的目标，负样本是指其它不包含目标的任意图片（比如背景），所有的样本图片都被归一化同样的尺寸大
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2023-09-04 15:49:08
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**Rich feature hierarchies for accurate object detection and segmentation **这篇文章是由美国伯克利大学Ross Girshick等人提出的，主要是基于CNN所提出一种可以将大量的CNN应用于自下而上的region proposals，目的是方便对对象进行定位和分割；其次，当训练标注数据不足时，对于辅助任务的监督预训练并在特
