OpenCV色块识别-1Z实验室
作者: 阿凯
出品: 1Z实验室(1zlab) Make Things Easy
前言
在OpenCV上实现颜色识别是很多人入门计算机视觉(OpenCV)首先会去学习的算法.
而且颜色识别可以广泛应用于色块追踪, 巡线等机器人项目.
为了方便大家入门OpenCV以及使用OpenCV实现颜色识别, 阿凯编写了相关的上位机脚本, 同时也有. 刚开始的时候, 你的精力可以放在算法流程上面, 没必要在前期过于关注代码的细节. 脚本的代码阿凯也是逐行注释的, 也可以作为你的项目参考 .
备注: 代码兼容Windows, Mac, Ubuntu
目录
1选择ROI区域
桌面上放置着一个瓶盖, 如果我们想识别蓝色瓶盖的话, 第一步就需要截取蓝色瓶盖的蓝色区域的子图(ROI, Region Of Interest, 感兴趣区域).
选择ROI区域代码在01-选择ROI区域
2022-03-22 20:27:43
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前不久在无人机检测跟踪的项目中用到了多目标跟踪算法（该项目后续会发贴介绍），其中需要涉及多个目标在两帧之间的匹配问题，最初使用的是最简单的距离最小化原则进行帧间多目标的匹配。后来通过实习和查阅论文等渠道了解到了多目标跟踪领域经典的Sort和DeepSort算法，其中都使用到了匈牙利算法解决匹配问题，因此开此贴记录一下算法的学习过程。
指派问题概述
首先，对匈牙利算法解决的问题进行概述：实际中，会遇到这样的问题，有n项不同的任务，需要n个人分别完成其中的1项，每个人完成任务的时间不一样。于是就有一个问题，如何分配任务使得花费时间最少。
通俗来讲，就是n*n矩阵中，选取n个元素，每行每列各有1个元
2021-12-19 16:14:14
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GBDT_Simple_Tutorial（梯度提升树简易教程）
简介
利用python实现GBDT算法的回归、二分类以及多分类，将算法流程详情进行展示解读并可视化，便于读者庖丁解牛地理解GBDT。
项目进度：
回归
二分类
多分类
可视化
算法原理以及公式推导请前往blog：
依赖环境
操作系统：Windows/Linux
编程语言：Python3
Python库：pandas、PIL、pydotplus，
其中pydotplus库会自动调用Graphviz，所以需要去下载graphviz的-2.38.msi
，先安装，再将安装目录下的bin添加到系统环境变量，此时如果再报错可以重启计算机。详细过程不再描述，网上很多解答。
文件结构
| - GBDT 主模块文件夹
| --- gbdt.py 梯度提升算法主框架
| --- decision_tree.py 单颗树生成，包括节点划分
2021-06-15 20:39:29
553KB
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这个ppt是对论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》的流程解析，分析了论文里面的重要贡献，对于学习这个网络很有帮助
2021-05-22 10:48:25
1.14MB
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