CMake编译时出现以下错误：=======================================================================CMake Warning at cmake/OpenCVDownload.cmake:202 (message):FFMPEG: Download failed: 7;"Couldn't connect to server"F

功能和应用场景：给一张人脸图片，检测一下这张图片上的人脸是否带眼镜。HOG特征描述子之类的基本概念就不赘述了。流程分两部分：一部分输入正负样本，自己训练模型；另一部分用训练好的模型文件检测：其实所有的分类基本都是这个流程与步骤，关键在于模型文件的生成。只是有一点不明：比如在进行行人检测时，都用的INRIA数据集，但是自己训练和OPENCV自带的模型出来的效果不一样。...

什么是AI、机器学习、深度学习，它们是什么关系？华为AI专家认证给出的概念，我觉得是靠谱的，可以去官网上下https://ilearningx.huawei.com/portal/#/courses/course-v1:HuaweiX+EBGTC00000187+2018.9/about2.机器学习与数据挖掘的联系与区别机器学习(Machine Learning，ML)...

亲测可行，供大家参考

CMake编译时出现以下错误：=======================================================================CMake Warning at cmake/OpenCVDownload.cmake:202 (message):FFMPEG: Download failed: 7;"Couldn't connect to server"F

访问linux一般有三种模式：本地：主机为win+VMware(centos)远程：访问其它机器上的VMware(centos)阿里云：直接买的阿里云的服务器.前提是在centos 上打开IE是可以访问例如百度这样的外网的。1.本地：VMware用NAT模式centos上查ip ：终端输入 ifconfig 或者 ip addr2.远程：VMware用桥接模式然后查输入命令行查centos的ip即

图像分类：给一张图像，和配置文件，这张图像的类型在配置文件中定义，根据这些条件，给出这张图像的分类。可以用DNN实现。不过DNN不支持训练只支持推理(推理：前向反馈；训练，反向传播。训练用Caffe Tensorflow Torch Darknet)。DNN的使用非常简单，就4步，如下图所示：代码如下：void main(){//读取模型、配置、图像、分类文件//googlenet 基于Image

下载OPenCV后，VS中配置：1.添加包含目录和库目录：2.添加库文件：以上如果不是用到深度学习框架，基本可以了。3.如果要用深度学习框架

1.CRF定义：Conditional Random Fields-条件随机场是一种判别模型，可以用于预测序列数据，通过使用过去的上下文信息，使模型达到更好的预测效果。2.CRF应用：CRF 可以对序列数据建模，NLP 领域有很多应用。例如 ：Parts-of-Speech tagging，这个任务依赖之前的单词，通过使用 feature functions...

xml 下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data首先要有以上的XML，这是训练好的参照数据。之后很python 的代码很easy.import cv2faceCascade = cv2.CascadeClassifier("Resources/haarcascade_frontalface_default.xml")img = c