标签: 计算机视觉

基于PaddlePaddle实现的快速人脸识别模型

该项目基于ArcFace和PP-OCRv2模型,开发了一个小型高效的人脸识别系统。训练数据集为emore(包含85742个人、5822653张图片),测试则使用lfw-align-128数据集。 项目提供完整代码及预处理脚本,通过执行`create_dataset.py`将原始数据整理至二进制文件格式,以提高训练效率。模型训练与评估分别由`train.py`和`eval.py`控制。预测功能支持

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基于Pytorch实现人脸关键点检测模型MTCNN

MTCNN是一种用于人脸检测的多任务卷积神经网络,由三层网络P-Net、R-Net和O-Net组成。P-Net生成候选窗口;R-Net进行高精度筛选;O-Net输出边界框与关键点。模型采用候选框+分类器思想,并利用图像金字塔、边框回归等技术实现快速高效检测。 训练MTCNN分为三步: 1. 训练PNet,生成PNet数据并使用`train_PNet.py`脚本进行; 2. 训练RNet,生成RN

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Android基于图像语义分割实现人物背景更换

你的项目已经实现了基本的人物图像识别和背景替换功能。为了进一步完善和优化你的代码,我将提供一些改进建议,并给出一些示例代码。 ### 1. 改进预测图像的处理流程 在预测结果转换为图片的过程中,可以考虑使用 `Bitmap.createBitmap` 的构造函数直接从数组创建位图,这样可以减少不必要的临时对象创建。此外,在绘制透明背景时可以直接利用 `Canvas` 和 `Paint` 来设置

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基于PaddlePaddle实现的目标检测模型PP-YOLOE

这段文档详细地介绍了如何使用 PaddlePaddle 实现目标检测模型 PP-YOLOE 的训练、评估、导出以及预测过程,并提供了多种部署方式,包括 Inference 预测接口、ONNX 接口和 Android 设备上的预测。以下是对各个部分的总结: ### 1. 训练 - **单卡训练**:使用 `python train.py --model_type=M --num_classes=8

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基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类

这个项目主要实现了一个基于TensorFlow Lite的图像分类应用,能够使用Android设备上的摄像头或相册中的图片进行物体识别,并提供实时预测功能。以下是对该项目的核心步骤和关键代码的详细解析: ### 项目结构 - **TFLiteModel**: 包含模型相关配置。 - **MainActivity**: 主界面,用于启动相机或选择图片进行分类。 - **RunClassifier

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基于Pyramidbox实现的大规模人脸检测

根据您提供的代码和描述,这是一个基于PyTorch的面部检测模型的实现。该模型使用了自定义的推理过程来加载图像、进行预处理,并通过模型进行人脸检测。 以下是对代码的一些关键点总结: - **数据预处理**:将输入图像从`HWC`转置为`CHW`格式,调整色彩空间(BGR到RBG),减去均值并缩放。这一步骤是为了匹配训练时的数据格式。 - **模型推理**:使用PaddlePaddle框架

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基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet

以上就是关于人流密度预测的详细教程。通过这个项目,您可以了解如何使用PaddlePaddle来解决实际问题,并且从训练到预测都有详细的步骤指导。 如果您在运行过程中遇到任何问题,或者有任何疑问,请随时在评论区提问!我们也会持续关注反馈,以帮助更多想要进入AI领域的朋友们。希望这个案例能够帮助大家更好地理解数据处理和模型训练的过程。

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在Android实现双目测距
2020-05-16 21 阅读 Android opencv Android 计算机视觉 java

这个教程详细介绍了如何使用Android设备的双目摄像头进行物体距离测量。下面是总结和进一步优化建议: ### 项目概述 1. **背景**:本文档介绍了一个基于Android的双目视觉系统,用于计算和展示图像中物体的具体三维坐标。 2. **目的**:通过摄像头获取左右眼视角的数据并利用Stereopsis技术(即立体视差法)来计算深度信息。 ### 项目结构 1. **图片处理与分割*

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双目摄像头测量距离

这个代码展示了如何使用OpenCV实现基于SGBM(Semiglobal Block Matching)算法的立体视觉深度估计,进而计算出图像中的三维坐标。以下是对代码中关键步骤和参数的详细解释: ### 1. 准备工作 首先导入必要的库: ```python import cv2 import numpy as np ``` ### 2. 读取并预处理图像 加载左眼和右眼的图像,并进行

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