单目视觉定位中根据图像中目标物大小确定距离，有没有什么可用的算法？

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图像识别之目标物体坐标确定（9月3日临时笔记）

最近想做一个智能象棋机器人的项目，学习到了图像识别的部分，想实现棋盘上棋子的坐标定位和类别识别，下面是一些思路： 棋子<em>位置</em>识别 怎么样才能快速<em>确定</em>这些块的大致<em>位置</em>和大小， 有什么相关算法或方法么？ 只要物体没有重叠就好办（重叠的只能当成一个物体），既然你已经二值化过了，那不过就是在白背景上找黑块，轮廓搜索你能做吧，比如从左上角开始从上到下、从左到右，<em>找到</em>一个黑像素，就是某个物体的边缘开始了，从它开

物体定位与检测

给定一张图片或视频帧，<em>找到</em>其中所有目<em>标的</em><em>位置</em>，并给出每个目<em>标的</em>具体类别。然而对于计算机来说，目标检测最困难的部分在于计算机不清楚目标出现在图像中哪个区域。图像中的目标可能出现在任何<em>位置</em>，目<em>标的</em>形态可能存在各种各样的变化。

目标检测——物体定位和检测

转自：https://blog.csdn.net/MargretWG/article/details/72357204 此篇是看CS231n的课后笔记，方便以后查阅，因为刚开始接触，如果有错误，欢迎指正~   一、 Classification+Localization定位 定位一般是指一张图有一个类别，有单个物体需要去定位 常用数据库：ImageNet localization数据库 ...

目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪的区别

参考知乎上的帖子：https://www.zhihu.com/question/36500536 因为最近在做一个行人检测的分类，对于这四个概念总是分不清，知乎上讲的很好，所以get一下 1）目标分割，应该是Target Segmentation，任务是把目标<em>对应</em>的部分分割出来。 2）<em>目标识别</em>，应该是Target Recognition。即是在所有的给定数据中，分类出哪一些s

目标检测（Object Detection）入门概要

Objection Detection Tasks Methods Algorithms Region Proposal Selective Search EdgeBoxes R-CNN SPP-Net Fast R-CNN Faster R-CNN SSD YOLO references 本文首先介绍目标检测的任务，然后介绍主流的目标检测算法或框架，重点为Faster...

目标检测(Object Detection)的整理

主要参考：1）http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/518780042）http://nooverfit.com/wp/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E8%A7%86%E8%A7%89%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B%E8%A1%A5%E4%B9%A0%E8%B4%B4%E4%B9%8Br-cnn%...

深度学习的目标检测

原文地址：https://www.52ml.net/20287.html 引言 普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是

目标检测最新进展总结与展望

导言 目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等...

判断目标位置的方位

using UnityEngine; public class CheckDirection : MonoBehaviour { public Transform targetPos; void Update() { CheckDir_Dot(targetPos); } void CheckDir_Dot(Transform targe...

深度学习在目标检测中的应用及其tensorflowAPI实践（三）

这系列文章的内容目录如下： 目标检测的任务 深度学习在目标检测中的应用RCNN fast RCNN faster RCNN RFCN yolo yolo V2 SSD tensorflow目标检测API的使用 在第一篇里说完了RCNN和fast RCNN，第二篇里说了faster RCNN，这一篇来说RFCN。如果看完了前面的两篇那么对深度学习在目标检测中的应用应该就已经有了一个还算不错的理解，很多

人脸识别SURF关键点匹配

已知人脸特征点<em>位置</em>，进行<em>关键点</em>匹配，实现人脸识别，例如通过随机森林和HArr特征提取<em>确定</em><em>关键点</em><em>位置</em>，在已知<em>关键点</em>坐<em>标的</em>情况下进行人脸识别。

目标识别、目标跟踪算法总结

想自学图像处理的相关知识，正好实验室师兄做过两个关于红外目标跟踪的项目，因此从mean-shift 、SR、RP、PF开始学习。但是查阅资料的时候，发现对各种算法理解非常 利用图像处理算法，实现的功能一般包括： 目<em>标的</em>检测、识别、跟踪。常见的问题包括：人脸检测、人脸识别、目标跟踪等问题。

VB获取二值图重心求点评

今天下午为了获取骨架图形不变矩，想到先获取图形重心。然后居然根据初中学的杠杆原理构造了一条无重量的水平刚体线迭代计算骨架重心。最后好像成功了。不知道有没有错误，希望大家指点。 另存为Module1.b

基于形心的目标检测

用QT和OpenCV实现，包括固定阈值分割、大津阈值分割、最大熵阈值分割、目标形心的<em>确定</em>、目标跟踪框的<em>确定</em>、QImage和Mat类型的互相转换等。

求二值图像的形心

对于一张二值图像而言，假如白色像素区域为目标像素区域，黑色像素为背景，用1表示白色，0表示黑色像素，则图像目<em>标的</em>形心求取公式如下： 其中x0，y0是质心坐标，f（x，y）是二值化图像在点（x，y）处的像素值 根据上面的公式，通过像素的遍历，利用Opencv可以写出一个函数，来求形心代码如下： CvPoint GetCenterPoint(IplImage *src) {  int i

基于形心的目标检测方法

用VS和OpenCV实现，包括BMP文件读取、固定阈值分割、大津阈值分割、迭代法分割、目标形心的<em>确定</em>、目标框的<em>确定</em>等。

关键点检测——无监督

《Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations》 CVPR2018，Yuting Zhang et al。 本文使用无监督的方式来发现结构表现的目标<em>关键点</em>。 网络结构： 采用的是名为 hourglass 的网络构架，以图片作为输出，该网络输出 k+1 个 channel，含有 k 个...

图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么？+资料列表

转自：https://www.zhihu.com/question/36500536 作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/36500536/answer/67939194 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 泻药，我基本同意楼上的答案，但想仔细地定义一下。就像

关于目标检测的自己的一点理解

关于目标检测的理解 首先需要明白图像分类和目标检测的的区别： 我们可以看到，共同点是都会输出类别，所以图像分类是可以创造条件转换为目标检测的，那么这个条件就是是<em>位置</em>，那<em>位置</em><em>如何</em>获取呢？ 传统方法里面：滑动窗口加金字塔，这两种方法恰恰给出了类别的框和<em>位置</em>，所以组合起来我们就得到了目标检测的结果。 深度学习方法：就是cnn网络产生候选框！ ...

目标检测：R-CNN

《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》论文解读目标检测问题就是从图片中检测出目<em>标的</em><em>位置</em>并判断目<em>标的</em>类别，比如人脸检测问题。不过人脸检测问题只是一种专门针对人脸的检测问题，而本文提出的R-CNN是通用目标检测问题，针对20类目<em>标的</em>检测。通用目标检测问题只需要进行适当修改就可以应

目标检测 深度学习

目标检测对于人来说是再简单不过的任务，但是对于计算机来说，它看到的是一些值为0~255的数组，因而很难直接得到图像中有人或者猫这种高层语义概念，也不清楚目标吃现在图像中那个区域。图像中的目标可能出现在任何<em>位置</em>，目<em>标的</em>形态可能存在各种各样的变化，图像的背景千差万别……，这些因素导致目标检测并不是一个容易解决的任务。 得益于深度学习——主要是卷积神经网络和候选区域算法，从2014年开始，目标检测取得

数据挖掘过程：从目标到任务再到技术

数据挖掘过程 制定数据挖掘问题：从目标到任务再到技术 一般数据挖掘的良性循环描述为一个业务流程，其中把数据挖掘划分为4个阶段： (1) 识别问题 (2) 将数据转换为信息 (3) 采取行动 (4) 度量结果        本文的重点转向把数据挖掘作为技术过程，把识别业务问题转变为将业务问题转化为数据挖掘问题。同时，第二个阶段——把数据转换为信息，将扩展到几个主题，包括假设检验(h

surf匹配流程。。。

原文来自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_53896f580100ifva.html 描述的很好，很到位 程序流程： 加载目标图像：紧贴目标； 加载待搜索的图像； 提取目标图像的<em>关键点</em>及描述（cvExtractSURF）

图像特征点(关键点)匹配

摘自《深入了解OpenCV》-Daniel Lelis Baggio 模式检测的最好结果是由检测器计算<em>关键点</em>方向和大小来获得的。这样会使得<em>关键点</em>具有旋转不变性和伸缩不变性。 …… 如果处理图像，按像素匹配会花很长的世界，并且仍需处理旋转和缩放（传统的一些图像配准算法，如投影法）。这绝对不是一种好的选择。使用特征点可以解决这个问题。通过检测特征点，其得到的特征对图像各部分都有描述，这包含大量信

目标检测原理与实现

目标检测（Object Detection）原理与实现(一) 基于阈值图像处理的目标检测          从今天起开始要写一些关于目标检测的文章,涵盖从简单的阈值图像处理检测、霍夫变换（hough transform)检测、模版匹配检测（刚体匹配）、AAM+ASM+ACM（非刚体）匹配检测到近代机器学习方法检测，尽量贴一些代码，这些很实用。本篇就从阈值图像处理检测开始。阈值顾

使用opencv进行目标区域识别

    在开发一个影响识别系统的过程中,要对目标区域进行识别以判断是否可以送给OCR引擎进行识别,因为OCR会接受任何输入,如果图像本身有质量问题.或者输入的图像根本就不是要识别的图像,那么将会产生业务错误。需要一个有效的算法对需要识别，例如我们的业务是要识别11个连续的数字，同时要对纸张倾斜等情况进行调整。   下面是我们的实际算法，当对目标区域识别出来11个矩形，根据矩形的数目及坐标就可以很容易的达到目的。具体过程如下：1．  原图像2．  仅去噪声后的图像cvSmooth(src,src,CV_MED

Mask R-CNN 关键点检测

Mask R-CNN阅读笔记 摘要： 应用maskrcnn参加的阿里举办的一个比赛，效果还可以，不过有人做的更好，工程链接：https://github.com/huaifeng1993/FashionAI_Key_Points_Detection 1.Intrduction 物体检测和语义分割（semantic segmentation）发展很快，像用于物体检测的Fast/Faster R...

运动目标检测--帧间差分法

一、原理介绍     摄像机采集的视频序列具有连续性的特点。如果场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果存在运动目标，则连续的帧和帧之间会有明显地变化。     帧间差分法(Temporal Difference)就是借鉴了上述思想。由于场景中的目标在运动，目<em>标的</em>影像在不同图像帧中的<em>位置</em>不同。该类算法对时间上连续的两帧或三帧图像进行差分运算，不同帧<em>对应</em>的像素点相减，判断灰度差的绝对值

如何获取（定位）一幅图像里多个需要识别的目标？

开发工具：VS，opencv，C++ 怎么在一幅图像里对多个目标分别进行识别？ 我的想法是定位需要识别的目标，返回图像的一个子区域，再储存为Mat，再进行识别。可是上网搜了很多有关图像分割的，都是类似

HOG做目标检测步骤

This method can be broken into a 6-step process, including: Sampling positive images Sampling negative images Training a Linear SVM Performing hard-negative mining Re-training your Linear SVM usi...

非合作目标测量的研究现状

国内外研究综述  由国内外对非合作目标测量的研究现状可知，目前主要存在基于强几何特征、基于激光投影、基于模型匹配、基于点云配准以及基于多传感器融合的五种测量方法，从复杂度、计算量等方面对几种方法进行比较，如表 1-1 所示。 基于强几何特征的方法不需要对图像进行繁琐的处理，因此容易达到实时性要求，但该方法是将目标上如发动机喷嘴、太阳帆板等明显结构作为特征进行识别，在

基于matlab 的目标中心检测

（1）要求：找一幅黑背景图像，图像上有一个白色的目标，要求找出目<em>标的</em>中心（目标不能是简单的正方形）。 （2）程序： clearI = imread('/Users/home/Downloads/红外技术.jpg');%读取读取图片所在<em>位置</em>BW = im2bw(I);%图像二值化[L,num]= bwlabel(BW);%返回一个和BW大小相同的矩阵LSTATS = regionprops(L,'C...

目标跟踪图像识别的解决方案----深度学习

最近因为面试，看了一些图像识别目标跟踪的东西，希望记录下来。如有错漏欢迎指正。 深度学习出来之前，目标跟踪和图像识别方面基本上都是被传统图像处理算法统治的，传统算法比如sift ，surf，基于帧间差分的滤波器，等等。2012年，Alexnet横空出世，直到resnet15年拿下了imagenet的图像识别类目冠军，错误率降低到3.57%，深度学习开始出现在媒体和工业界面前。 12年到15年是

Tracking and recognizing using the boosted particle filter.pdf

外文视频处理文献，继<em>目标识别</em>后， 进行目<em>标的</em>跟踪。

目标识别分类

卷积网络的<em>目标识别</em>与分类：   分类：     识别：    

移动目标检测MATLAB版

利用MATLAB，基于帧间差分法来检查移动目标。可直接运行。

基于卷积神经网络（CNN）的目标检测部分资源

一、代码资源 SSD算法[1]（2015年），该算法基于caffe，网址： https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdFaster R-CNN（2015年），该算法基于caffe，MATLAB版本网址：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn，Python版本网址：https://github.com/

Vuforia-PocketCat丨2. 完成Vuforia的自定义目标识别

本节讲述自定义<em>目标识别</em>的操作步骤和解析Vuforia自定义<em>目标识别</em>的代码含义，为后面设计做基础 注：本节使用Unity3D 2017.2，导入官网下载的Vuforia SDK实现   自定义<em>目标识别</em>操作步骤 1、要识别的物体放在ImageTarget下 2、ImageTarget——ImageTargetBehaviour Type设置为User Defined 3、将Vuforia—...

目标检测总结（自己的一些见解）

目前object detection的工作可以粗略的分为两类： 1：使用region proposal的，目前是主流，比如RCNN、SPP-Net、Fast-RCNN、Faster-RCNN以及MSRA最近的工作R-FCN。 2：不使用region proposal的，YOLO，SSD。 从我这个渣渣的视野来看，这些工作都体现的一个趋势：<em>如何</em>让不同ROI之间尽量多的共享计算量，并充分利用

目标检测算法（二）——具体原理以及实现

主要介绍当前主要目标运动检测方法的原理和利用，对这些算法有一个初步了解，文章中设计借鉴其他文章，在这里一一感谢。

目标检测衡量标准

http://tarangshah.com/blog/2018-01-27/what-is-map-understanding-the-statistic-of-choice-for-comparing-object-detection-models/ https://www.zhihu.com/question/53405779 代码：https://github.com/QueenJuli...

卷积神经网络—目标检测 学习笔记（上）

3.1 目标定位（Object Localization） Image classification（图像分类）：对输入图像进行分类。例如有一个猫狗分类器，当你输入一张图片时，分类器能分辨出这是猫或者是狗，这便是图像分类。 Classification with localization（定位分类）：不仅要进行图像分类，还要得到被检测目<em>标的</em><em>位置</em>（用包围盒bounding box表示）。注意

基于深度学习的目标检测思路

引入 深度学习或机器学习模型，用于分类和回归任务，是我们很熟悉的用法。 目标检测任务，主要用于计算机视觉中，比如人体检测、车辆检测、人脸检测。目标检测的最终目标，是要在图像中<em>找到</em>检测对象的具体<em>位置</em>。 在传统的计算机视觉处理中，我们可以用连通体检测或SIFT等，通过一定的规则，<em>找到</em>检测对象。在深度学习中，我们是怎么<em>找到</em>检测对象的<em>位置</em>呢？ 目标定位（Localization） 我们首先解...

多目标航迹算法研究

文档，多目标航迹算法研究，充分利用传感器获得的目<em>标的</em><em>位置</em>数据流，<em>确定</em>目标点信息的数据模型

一种基于opencv的动态目标识别跟踪方法

博主是opencv初学者，最近研究动态<em>目标识别</em>，然后利用当前帧和起始背景帧的灰度值差，简单实现了动态<em>目标识别</em>跟踪，现在将这个方法分享给大家。本方法的主要思想在于，在求得两帧的灰度值差后，利用threshold函数，将灰度差值大于阈值的像素一律改为1，小于阈值的改为0。这样得到一个0和1的矩阵，再将此矩阵与当前帧进行点乘，就可将移动的物体提取出来。需要指出的是，本程序目前只能初步实现此功能，还有很多...

关于如何找到人生目标

关于<em>如何</em><em>找到</em>人生目标 　　兑现承诺的时候到了。我想用一种最简单、直接、有成效方法来解决那些励志文章和成功故事的一个通病：就是他们一直鼓励我们“做我们想做的事”，但从来不告诉年轻迷茫的我们怎么去<em>找到</em>“我们想做的事”(以至于误导了很多朋友以为那就是“我想一觉睡到国庆节”或者“我想做个吃货”之类的意思)。 　　我要说的这个方法在我认识的许多人身上成功过，但它不是我想出

职场中的你一定要确立职业目标

以上所论述的内容应该对大家有所启发，但从更深层次的角度而言,这些内容是远远不够的，职业规划是一个系统工程，它涉及到后面我所述的很多内容。 　　比如有聪明的朋友可能会问：“那我进行选择的依据是什么？”当然，你在实际决策的过程中会<em>找到</em>很多的因素，包括你的价值观、喜好、爱情等等，他们综合后会形成你的职业目标，从职业发展的角度，你最主要的依据就是你的职业目标。 　　工作这么多年，我有个比较深的体会，大多数人的职业困惑是不知道自己想要的到底是什么？职场中很多这样的朋友，觉得工作很乏

目标检测与识别（概述篇）

            之所以写粗略篇主要是自己以前稍微看了一下，还有一点点印象，接下来会逐片精度，希望得到更多的收获，纯干做笔记用，有问题大家可以指出来。参考博客：http://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/54344350RCNN基于Region Proposal的候选区域选择边界回归（bounding-box regression) 得到精...

数字图像处理 第12章 目标识别

数字图像处理 第12章 <em>目标识别</em>

目标识别与检测相关概念

一. 明确几个概念：1. 目标分割（Target Segmentation）：任务是把目标<em>对应</em>部分分割出来。像素级的前景与背景的分类问题，将背景剔除。举例：（以对视频中的小明同学进行跟踪为例，列举处理过程）第一步进行目标分割，采集第一帧视频图像，因为人脸部的肤色偏黄，因此可以通过颜色特征将人脸与背景分割出来。2. 目标检测（Target Detection）：定位目标，<em>确定</em>目标<em>位置</em>和大小。检测目标...

基于视觉的动态目标识别——笔记

基于视觉的动态目标状态估计

目标检测之hough forest

Class-Specific Hough Forests for Object Detection

目标识别

1．研究意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取

目标的确定----java

  以前我就买过很多关于java的书，不过也是那句话  买书容易看书难。 买的那些书我几乎没看过，都是浏览了一下目录，内容这些都没看过。  过几天就是清明了，以前进工厂打工一年，现在我不想再进工厂打工了。就如那句话说的：打工是不可能打的，这辈子都没可能打工。  我自己不想打工是指那些工资只有2K-3K的工作，我要努力。               加油！！！...

Linux下各驱动源代码位置

Linux下各驱动源代码<em>位置</em>存放目录，有兴趣的可以看看

移动目标检测

http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="zh-cn"> 运动背景下的运动目标检测 - 可健康了 - 博客园 http://common.cnblogs.com/Skins/MountainInk/style.css?id=201404

图像识别中目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪方法

作者：Bihan Wen 链接：https://www.zhihu.com/question/36500536/answer/67939194 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 （1）目标分割，应该是Target Segmentation，应该是data/image segmentation的一种。这里假定数据是图像，就如楼上说的，任务是

确定照相坐标位置的照相机 gps 相机

能<em>确定</em>照相坐标<em>位置</em>的照相机调查1、使用数码相机外接gps模块产品：索尼(中国)有限公司正式发布了GPS-CS1适配器及相关软件参考：http://www.21tx.com/dc/2006/08/04/11722.htmlhttp://bbs.5iout.com/ssxs/?uid-3776-action-viewspace-itemid-3112、内置gps模块的数码相机产品：日前

Opencv学习记录(三) —— 得到图像中目标物坐标的简单处理算法（望指正与补充）

  先描述一下使用场景： 我要识别一个红灯，已经把目标准确的提取出来了，二值图像中白色为目标物，现在要算出二值图中的白色像素点的坐标。因为<em>之后</em>需要移植到树莓派，所以需要高效的方法。              需要找出白色中心点   第一想到的肯定就是for    for 了，然而效率太低，320*240迭代下来花费10ms。优点效果好，稳定在目标物的中心。       优化的方法...

五官定位人脸识别关键点

精准快速的人脸定位和追踪技术。

运动车体目标追踪及区域检测

目标追踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程。为了跟踪视频中的所有目标，首先要完成的任务是识别视频帧中的那些可能包含移动目<em>标的</em>区域。基本的检测方法是对帧做差，或考虑“背景”帧与其他帧之间的差异。但这种方法需要通过提前设置“默认”帧作为背景。在一些情况下（例如室外），由于光照变化频繁，这种处理方法就显得相当不灵活，所以考虑在追踪系统中采用intelligent方法。计算机视觉库OpenCV提供了...

查找元素的位置(下标)

1.用forEach循环,再判断function findAllOccurrences(arr, target) { // 定义一个空的数组 var temp = []; arr.forEach(function(val,index){ // 不等于指定的值,或者等于的时候返回下标(把下标添加到空的数组) val !== target || temp.push(in

快速从maven中央仓库中找到jar包坐标

1.需要在google中搜索 "maven 包名 repository",不建议在百度里面搜。如果说因为长城防火墙的原因用不了google，可以去找一下代理的网站。

javascript获取鼠标当前位置坐标并显示

javascript获取鼠标当前<em>位置</em>坐标，并显示出来

Matlab查找图像块在原图中的位置

给定一个图像块，找出它在原图中的<em>位置</em>，无缩放，无旋转 Matlab close all; clear all; clc; im = imread('dog1.jpg'); im=imresize(im,0.5); figure; imshow(im); [m,n,c]=size(im); im = im2double(im); [c, r] = ginput(1); c

用标签（Label）实现对鼠标坐标位置的显示

用标签（Label）实现对鼠标坐标<em>位置</em>的显示

运用 JSTL 实现快速开发

                     运用 JSTL 实现快速开发      在这篇文章中，我将为大家介绍一种基于JSP且灵活有趣的技术，那就是JSTL.JSTL全称为Java Server Pages Standard Tag Library.虽然JSP已经变的非常流行，但JSTL在基于SQL数据库的简单、快速的前后台开发中还是没有被广泛的应用。一旦你了解了JSTL，你就会了解到它的优点

Matlab图像序列中的运动目标检测与跟踪

对图像定位，边缘检测、图像增强对视频中的某个物体进行跟踪：比如说是飞机，导弹等~ 附件中的Matlab代码 clc; clear; % close all; %%%%%%%%%%%%%%% 读序列图像 %%%%%%%%%%% location = 'D:\ex7\';%文件夹<em>位置</em> count=2; %图像帧数 % aviFileN

目标跟踪定位

质心算法是最简单的定位算法，如图2-1所示，四个小圆为观测站，实线三角形是目标真实的<em>位置</em>，假设四个圆形观测站都探测到目<em>标的</em>存在，则根据质心定位算法<em>确定</em>目<em>标的</em><em>位置</em>。

[Struts 2] 如何快速找出所访问页面的真实路径（转向哪个.jsp文件）？

问题 一个遗留的Java EE项目，使用Struts 2框架。项目文件数量众多，且架构略有点混乱。   现需要对项目中的部分JSP页面进行修改。问题在于：点击某个链接后，浏览器地址栏只显示“包名”和action的名称，例如：/StrutsDemo/math/toInput.do，无法快速得知到底跳转到了哪个JSP文件（/jsps/input.jsp）。 换句话说：Struts 2框架使用的

Python 使用Opencv实现目标检测与识别

本人新书《玩转Python网络爬虫》，可在天猫、京东等商城搜索查阅，项目深入浅出，适合爬虫初学者或者是已经有一些网络爬虫编写经验，但希望更加全面、深入理解Python爬虫的开发人员。 ———-欢迎加入学习交流QQ群：657341423 在上章节讲述到图像特征检测与匹配 ，本章节是讲述目标检测与识别。后者是在前者的基础上进一步完善。 在本章中，我们使用HOG算法，HOG和SIFT、SU...

排序过程中找到最大值和最小值在原始序列中的位置

利用冒泡排序，在排序过程中，利用第一次循环记下最大值和最小值在原数组中的<em>位置</em>； 最后判断数组的最后一个元素是否是最大值或者最小值。 public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,9,3,4,5,10,7,-1}; int max = arr[0]; int min = arr[0]; int idmax = 0;

计算机视觉目标检测算法综述

传统目标检测三步走：区域选择、特征提取、分类回归 遇到的问题： 1.区域选择的策略效果差、时间复杂度高 2.手工提取的特征鲁棒性较差 深度学习时代目标检测算法的发展： Two-Stage： R-CNN 论文地址：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 地位：是用...

MATLAB开发计算机视觉——目标检测与跟踪

MATLAB里面的computer vision system toolbox工具库具有丰富的功能函数来实现计算机视觉中目标检测与跟踪的操作实现。本篇是基于MATLAB中帮助文档概括出来的初步认识框架。

目标的重要性～执迷游戏的瞎想

最近有点堕落，十一之前到现在就一直沉迷于游戏3D坦克，下班后吃完饭马上打开电脑开战，白天有时上论坛研究武器类型、战术，有时充值RMB，到现在总共充值达几十￥，还去淘宝找账号交易，参加线上组织的活动，加团队qq群，推荐游戏给别人，最晚玩到夜里2点钟才睡，十一回家都借别人家的带宽玩，真是朝思暮想……     其实也一直在想玩游戏对现实有什么好处，我还是很现实的，昨天睡觉前总结了一下：     1.

目标识别与跟踪识别篇---SIFT算法

SIFT算法一.概述 SIFT算法实现物体识别主要有三大工序: 1.提取<em>关键点</em> 2.对<em>关键点</em>附加详细的信息（特征向量） 3.通过两方特征点（附带上特征向量的<em>关键点</em>）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点 特征向量的生成算法总共包括四步： 1.检测尺度空间极值点，初步<em>确定</em><em>关键点</em><em>位置</em>和所在尺度。 2.精确<em>确定</em><em>关键点</em>的<em>位置</em>和尺度，同时去除低对比度的<em>关键点</em>和不稳定的边缘响应点，以增强匹配稳定性、提高

[Office] 在Excel中，如何根据值求出其在表中的坐标

在使用excel的过程中，我们知道，根据一个坐标我们很容易直接<em>找到</em>当前坐<em>标的</em>值，但是如果知道一个坐标里的值，反过来求该点的坐<em>标的</em>话，据我所知，excel没有提供现成的函数供使用，所以需要自己用VBA编写函数使用

练习:利用颜色直方图匹配算法实现图像中目标的识别

源代码、训练和测试样本下载地址：http://www.5941ts.com/EasyAnalysis/demo/颜色直方图匹配.rar 源程序中用到EasyAnalysis图像分析库，库的源代码下载地址和使用说明见Blog中相关文章。习作算法比较简单，统计RGB分量256级灰度分布顺序排列组成768个元素的数组。从相同尺寸的照片中截取相同颜色分布的目标作为训练样本，分别统计每个训练

目标分类和检测入门

目标分类、定位、检测和分割 分类：是什么 定位：在哪里？是什么？(单目标或数量固定的多目标) 检测：在哪里？分别是什么？(数量不固定的多目标) 分割：在检测的基础上，不再使用bounding box框出目<em>标的</em><em>位置</em>，而是将目标和背景分离，找出目<em>标的</em>轮廓线。(图片来自博客) 目标定位的思路 看作回归问题。对于单个目<em>标的</em>定位，比较简单的思想就是直接看作是关于目标矩形框<em>位置</em>的回归问题，也就...

CNN做遥感图像目标识别完整代码

提供了一套完整的方案，包括图像处理和图像识别，可以拿来尝试并fine tune一下

目标的最后位置

给一个升序数组，<em>找到</em>target最后一次出现的<em>位置</em>，如果没出现过返回-1 样例 给出 [1, 2, 2, 4, 5, 5].target = 2, 返回 2.target = 5, 返回 5.target = 6, 返回 -1. 典型的二分查找：public int lastPosition(int[] nums, int target) { if (nums == null

opencv捕捉摄像头及用 Python 和 OpenCV 来测量相机到目标的距离

1、捕获摄像头和实时显示 import cv2 import numpy as np import pickle import matplotlib.pyplot as plt cap = cv2.VideoCapture(0) #抓拍视频，0为id号 while True: ret,frame = cap.read() #ret是返回下一帧，frame是读取该文件的内容

关于目标再识别的个人见解

        目标再识别也叫目标重识别，目前集中在行人再识别和车辆再识别领域，尤其是行人再识别研究较多，公开的数据集也比较多。目标再识别主要用于解决目<em>标的</em>跨相机跟踪，实现场景匹配可以实现嫌疑行人/车辆的跨视场跟踪以及轨迹预测等。        但是就目前而言，我觉得大部分关于目标再识别的论文都有点做的不当的地方。目标再识别主要用于解决跨相机跟踪，需要将一个场景下的模型迁移到另外一个场景，但是目前...

手动标记目标位置

手动标记目<em>标的</em>具体<em>位置</em>,即目<em>标的</em>真实<em>位置</em>，易于与自己仿真数据进行比较

sift特征--关键点搜索与定位

前面介绍了<em>如何</em>生成高斯图像金字塔，并计算了每组图像的高斯差分图像。现在介绍<em>如何</em>进行<em>关键点</em>搜索与定位（都在灰度图上搞的）。一、极值点计算   <em>关键点</em>是由DOG空间的局部极值点组成的。为了寻找DoG函数的极值点，每一个像素点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。每一幅高斯差分图像中的一个像素点，要和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度<em>对应</em>的9×2个点共26个点比较，以确保

深度学习之图像目标检测（Object Detection）

这里分享下之前关于深度学习在图像<em>目标识别</em>检测上一些主流技术以及在家装类别上识别效果demo。

初等数论中输出由数查出对应位置的指标的数的表的程序

初等数论中输出由数查出<em>对应</em><em>位置</em>的指<em>标的</em>数的表的程序初等数论中输出由数查出<em>对应</em><em>位置</em>的指<em>标的</em>数的表的程序初等数论中输出由数查出<em>对应</em><em>位置</em>的指<em>标的</em>数的表的程序初等数论中输出由数查出<em>对应</em><em>位置</em>的指<em>标的</em>数的表的程序初等数论中输出由数查出<em>对应</em><em>位置</em>的指<em>标的</em>数的表的程序初等数论中输出由数查出<em>对应</em><em>位置</em>的指<em>标的</em>数的表的程序

Numpy中找出array中最大值所对应的行和列

Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。 如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值<em>对应</em>的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。

目标检测+图像分割项目

【深度学习：目标检测】RCNN学习笔记(10)：SSD:Single Shot MultiBox Detector 2016年10月06日 19:00:10 荪荪 阅读数：40730更多 https://blog.csdn.net/Houchaoqun_XMU/article/details/78640960 https://blog.csdn.net/u013989576/article/...

三维点云目标提取总结（续）

简单介绍了一下三维点云的目标提取方法流程，针对这个领域提出了个人的一些见解。

C++获取程序窗口外的鼠标坐标

首先 你可以在OnInitDialog里设置一个定时器CDialog::OnInitDialog();// Add "About..." menu item to system menu.// IDM_ABOUTBOX must be in the system command range.ASSERT((IDM_ABOUTBOX & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX);ASSERT(IDM_ABO

(转)通过地址获取对应的源代码信息

你写了一个程序，很开心地把它发布给用户。用户满心欢喜地运行它，突然Windows弹出了一个熟悉的窗口： Application Error:  The instruction at “0x00411a28” referenced memory at “0x12345678”. The memory could not be “written”.  Click _disibledevent

Android逆向工程：实战！讲解在Smali代码中如何快速定位找到关键代码

好了小伙伴们，从今天开始，我们就要开始逐步地学习在逆向工程中的正确操作，包括快速定位，修改逻辑，插入代码等。前面的相关工具学习相当于牢固地基，接下来也正是需要建高楼的时候了。在接下来的讲解中我也会给大家介绍在逆向工程中实用的小技巧，一定要好好学习呀！ 在本篇博客中，你将会学习到<em>如何</em>快速定位到关键代码的相关知识和技巧，其核心技术点我这里总结一下就是：顺藤摸瓜！在茫茫一望无际的Smali代码中要<em>找到</em>...

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