颜色分类leetcode 车辆探测器 该项目 我对这个项目的目标是： 通过删除重复图像（或接近重复）来清理图像数据集。 从标记的训练图像集中提取特征以构建包含以下内容的特征向量： 定向梯度(HOG) 特征的直方图。 颜色直方图特征。 空间颜色特征。 训练线性 SVM分类器以基于 识别汽车与非汽车。 使用 SVM 和滑动窗口技术搜索车辆。 估计检测到的车辆的边界框。 这个怎么运作 该车辆检测器使用带有非线性 SVM 的滑动窗口搜索来将图像中的不同窗口分类为是否包含汽车。 从那以后，我们随着时间的推移进行整合以消除误报分类。 然而，在讨论检测管道之前，我需要解释样本选择和训练过程。 样本选择 对于该项目，提供了超过 8000 张 64x64px 的车辆和非车辆类别的组合图像（下面进一步讨论）。 由于这些样本来自视频，因此由于视频的连续成名看起来非常相似，因此许多图像看起来几乎相同。 我没有使用这个数据集进行训练，这会导致人为地提高验证准确性或导致训练集的多样性降低，我删除了几乎重复的图像。 这是由clean_dataset.py完成的，它使用图像散列算法一次检查每个图像，并拒绝任何与先前观

Muon检测器-模拟 安装 mkdir build && cd build cmake -DGeant4= make -j2 开始模拟 ./muon_run

Caffe-SSD-对象检测 在Python中使用OpenCV在Caffe MobileNet上使用Single Shot MultiBox Detector进行目标检测。 SSD框架 单发MultiBox检测器可分为两部分： 使用基础网络提取特征 使用卷积滤波器进行预测 此实现将MobileNet深度学习CNN架构用作基础网络。 Caffe框架 Caffe是由Berkely AI Research和社区贡献者开发的深度学习框架。 Caffe。 这是使用Nvidia K-40 GPU每天训练超过600万张图像的更快的方法 运行代码 python detectDNN.py -p Caffe/SSD_MobileNet_prototxt -m Caffe/SSD_MobileNet.caffemodel 文章

项目简介： 使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数，代码封装成一个Detector类，更容易嵌入到自己的项目中。 效果：  # YOLOv5检测器： ```python class Detector(baseDet): def __init__(self): super(Detector, self).__init__() self.init_model() self.build_config() def init_model(self): self.weig

opencv中dnn模块两个人脸检测模型 opencv_face_detector_uint8.pb res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel

MIMO detectors including ZF MMSE ML ect. The resources are helpful to the starers.

脸部检测器 从我的视频中查找详细信息：（ ） 档案详细资料 Model_training.py ：使用此python文件训练模型 Image_final_try ：使用此文件，您可以对图像进行分类，无论其中是否有遮罩 Webcam_try.py ：这个特殊的oython文件将帮助您从网络摄像头或任何视频中检测遮罩/不遮罩。 Haarcascade_frontalface_alt.xml ：借助它，您可以检测面部特征。 此仓库的Github页数（（ ） 要在您的终端中运行此代码，请执行以下操作： *打开您的终端 更改目录至您下载此代码的位置 如果尚未安装python3，请先安装python3！ 运行python3 -m venv venv创建一个名为venv的虚拟环境。 运行source venv/bin/activate激活您的环境！ 编写pip install -r re

1. 使用 Canny 边缘检测器查找边缘图像。 2.从边缘图像中提取边缘： 一种。 如果它们在一个范围内，则填充间隙并选择长边， 湾找到 T 形接头并将它们标记为 T 形角。 3. 用仿射长度参数化每条边。 4. 对于每个参数化的边，在 {σm, σm+1, σm+2} 中以适当的比例计算绝对曲率，并通过将曲率最大值与 {tm, tm+1, tm 中边的相应曲率阈值进行比较来确定角+2} 和相邻的最小值。 5.考虑一点点，将角点向下跟踪到最低比例邻里，以提高本地化。 6. 在考虑相同邻域大小的情况下，以最低比例进一步跟踪原始边缘上的角点。 7. 删除多次出现的相同角点，将 Tcorners 与跟踪的角点进行比较，并添加那些远离检测到的角点的 T 角。

三种主流的线检测器：lsd线，ed线和hough线 段线检测器（LSD） 边缘绘图线检测器（edlines） 霍夫线检测器（标准和概率） 所有原始依赖项均已删除。 代码可以独立运行： 在包围盒中分别在垂直和水平方向具有刻度的线段检测器 边界框中分别在垂直和水平方向具有比例的边缘绘图线检测器 Hough线检测器（标准和概率），分别在边界框中具有垂直和水平方向的刻度 ED线 EDLines边界框内带有刻度的简单界面 @param src image,single channel. @param w width of image. @param h height of image. @param scaleX downscale factor in X-axis. @param scaleY

头盔探测器 在涉及两轮车的事故中造成严重伤害或死亡的主要原因之一是骑手没有戴头盔。 警察手动检查骑手是否正在使用头盔是目前唯一可用的方法，因此需要一种能够自动检测骑手是否戴着头盔的系统。 如果骑手不戴头盔，该系统还可以用来防止骑车人启动自行车 这里的主要问题是使用摄像头检测头盔，物体检测是AI难题，可能会引起一些误报和误报。 因此，相反，我们可以使用独特的图案为头盔使用基于图案的防篡改全息图贴纸。 这样就可以检测出这种模式，从而可以确认头盔的存在。 这也是一种低成本的方法，因为防篡改全息图贴纸非常便宜。 唯一的缺点是要求某些法规实施该法规。 请注意，缺乏直观的UI是由于在两轮车中实现该想法的想法，而用户则无事可做（想法是机器对机器的交互）。 它还具有一些硬件要求，包括摄像机的设置，也可以用于其他目的，例如检测事故。