Opencv调用tensorflow训练自己的数据集生成的模型要实现opencv调用tensorflow训练的模型，主要分为两步，第一步是训练模型，将模型保存成model.pb格式，然后利用opencv的readNetFromTensorflow方法调用model.pb一、训练生成模型：训练生成模型的关键点：1.将图片生成自己的数据集2.将标签转换成独热编码3.利用cnn训练模型，要获取输出的节点

本文所用文件的链接链接：https://pan.baidu.com/s/1RWNVHuXMQleOrEi5vig_bQ提取码：p57s亮度提升opencv提供了直方图均衡化的方式实现亮度提升, 更有利于边缘识别与物体识别模型的训练.# 彩色图转灰度图gray = cv.cvtcolor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 直方图均衡化equalized_gray = cv.equal

android studio配置C++的opencv环境第一步，打开android studio，点击file，找到Project Structure 打开选择SDK location。确定好androidSDK，NDK和jdk的路径，确保没有问题后再进行后续操作，如果有缺失，需要先安装好。如图这是安装的路径，要按照自己的安装路径配置第二步，导入opencv，需要下载opencv-android-

模型的保存和加载模型训练是一个耗时的过程, 一个优秀的机器学习模型是非常宝贵的. 所以当模型训练完毕后,可以把模型保存在磁盘中, 在需要的时候可以从磁盘中重新加载模型. 不再需要重新训练.import pickle# 保存模型pickle.dump(model, 磁盘文件)# 加载模型model = pickle.load(磁盘文件)案例: 把训练好的模型持久化.# 从文件中加载模型对象with

Win10+vs2017+opencv+darknet做目标检测一、环境配置开始之前，我先把我的百度云链接分享出来，如果有不想用我这些的，后面我也写明了具体的下载方式和下载地址，可以自己下载。链接：https://pan.baidu.com/s/1UzOMT3l3vnPYzD6j1oFgjQ提取码：cpkx复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦安装vs2017，如图必须勾选这几项，C+

图像识别OpenCV基础  opencv是一个开源的计算机视觉库. 提供了很多图像处理的常用工具。opencv包含了大量的图像处理算法，还包括了大量的机器学习算法，之前说到的常用的分类，聚类的算法，opencv也是集成了的，另外opencv还有调用深度学习tensorflow模型的方法，这里只简单介绍opencv的一些基础用法，后面如果有时间可以专门针对opencv写一些博客。案例：图像的读取显示

本文所用文件的链接链接：https://pan.baidu.com/s/1RWNVHuXMQleOrEi5vig_bQ提取码：p57s角点检测对一个图像执行角点检测, 可以检测出平直楞线的交汇点. (求亮度梯度方向改变的像素点的位置)# Harris角点检测器# gray: 灰度图像# 边缘水平方向,垂直方向亮度梯度值改变超过阈值7/5时即为边缘.# 边缘线方向改变超过阈值0.04弧度值即为一个角

多元分类通过多个二元分类器解决多元分类问题.特征1特征2==>所属类别47==>A3.58==>A1.21.9==>B5.42.2==>C若拿到一组新的样本, 可以基于二元逻辑分类训练出一个模型, 判断属于A类别的概率. 再基于同样的方法训练处两个模型,分别判断属于B类别/ 属于C类别的概率, 最终选择概率最高的作为新样本的分类结果.案例:"""多元逻辑分类"""im

Nuitka打包python文件Nuitka相比于pyinstaller，不仅打包的速度快，运行的速度也快了很多，真是良心之作，那就说下我的经验吧。首先下载mingw64。网址：https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/选第三个：x86_64-posix-sjlj。然后下载就可以了。下载下来长这样，然后解压放到C盘里。打开编辑环境变量，在pa

自然语言处理(NLP)Siri工作流程: 1. 听2. 懂3.思考4. 组织语言5.回答语音识别自然语言处理 - 语义分析业务逻辑分析 - 结合场景 上下文自然语言处理 - 分析结果生成自然语言文本语音合成自然语言处理自然语言处理的常用处理过程:先针对训练文本进行分词处理(词干提取, 原型提取), 统计词频, 通过词频-逆文档频率算法获得该词对整个样本语义的贡献, 根据每个词对语义的贡献力度, 构