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基于windos系统的视频识别下载
weixin_39821260
2019-08-08 03:00:27
这个代码是最近为了参加一个机器人大赛而准备的,结果被比赛规则禁止了,所以只做了一半。由于我是才学的,所以做得简单,非常适合初学者参考,但支持自己设定IOC区域。第一次上传代码,为换积分下东西,先谢谢大家捧场!!!
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/xuyefei1991/4513465?utm_source=bbsseo
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基于windos系统的视频识别下载
这个代码是最近为了参加一个机器人大赛而准备的,结果被比赛规则禁止了,所以只做了一半。由于我是才学的,所以做得简单,非常适合初学者参考,但支持自己设定IOC区域。第一次上传代码,为换积分下东西,先谢谢大家捧场!!! 相关下载链接://download.csdn.net/download/xuyefei1991/4513465?utm_source=bbsseo
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Win
dows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测
课程演示环境:
Win
dows10;CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4需要学习Ubuntu
系统
YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》 课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/28860 当前,人脸口罩佩戴检测是急需的应用,而YOLOv4是新推出的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。 本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法,包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在
Win
dows
系统
上做人脸口罩佩戴检测项目演示。具体项目过程包括:安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。
毕业设计-基于 MATLAB 的车牌
识别
系统
设计
毕业设计-基于 MATLAB 的车牌
识别
系统
设计: 车牌
识别
系统
(Vehicle License Plate RecogniTIon,VLPR) 是计算机
视频
图像
识别
技术在车辆牌照
识别
中的一种应用。车牌
识别
在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)
系统
中,也是结合DSRC技术
识别
车辆身份的主要手段。车牌
识别
系统
(Vehicle License Plate RecogniTIon,VLPR) 是计算机
视频
图像
识别
技术在车辆牌照
识别
中的一种应用。车牌
识别
在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(
基于
视频
的实时人脸
识别
(含代码)
介绍 思路介绍 无论是基于
视频
或者调用摄像头来完成人脸
识别
,其实是一样,通过使用opencv,来捕获
视频
或者摄像头传来的图像,每隔若干帧取一帧做人脸
识别
,调用Dlib中的人脸检测器来检测人脸,并通过Dlib的人脸关键点预测器来获得人脸的关键点,接下来使用Dlib的面部
识别
模型将获得的68个关键点转换成128D面部描述符,我们通过计算人脸的128D面部描述符与本地人脸库(需要自己建立人脸库)中的人脸...
C++基于Qt+OpenCV+Dlib的人脸
识别
GUI
系统
源码,基于自己的人脸
识别
SDK实现的人脸
识别
系统
追踪
系统
win
dows上用Qt打开.pro运行即可 linux上需要重新编译人脸
识别
动态库,将facerecog.cpp加入工程。基于自己的opencv和dlib封装的人脸
识别
SDK实现的人脸
识别
系统
追踪
系统
。如图所示主要分为摄像头人脸
识别
模块,人脸录入模块,人脸库查看。一.人脸
识别
1.陌生人
识别
(未被保存在库中)4.近处
识别
二.追踪功能 1.持续追踪。从SDK到GUI全部由本人毕设期间完成。GUI界面有四个按钮,对应按键的功能。左上角显示红色圆圈表示此人为陌生人。2.
识别
出具体的人并且显示其名字。
Yolov3基于
Win
dows
系统
训练及测试(三.探索篇)
深度学习.yolov3.基于
Win
dows
系统
训练及测试.探索篇0. 目录4. 探索基于yolov3的目标检测扩展4.1 基于
视频
的动态目标检测4.2 基于摄像头设备(移动设备)的实时目标检测4.2.0 实时目标检测的配置要求4.2.1 移动端的属性配置4.2.2 设备端的连接与实时检测参考文献 0. 目录 4. 探索基于yolov3的目标检测扩展 4.1 基于
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