摘要: 前一段时间,我一直在制作OpenCV基础知识的课件,因为一方面我感觉现有教程需要一个系统核心;另一方面我也反省自己对基础知识是否掌握牢靠了,千万不能误人子弟。那么课件的制作,包括内容的顺序,主要还是基于《learningOpenCV3》的。结合制作课件,我对《learningOpenCV3》书后的习题较为仔细的解决,并且push到了Github上https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples。有push当然也就有commit了,可喜的是这个commit是由Opencv类库的创始者,也是《learningOpenCV3》这本书的作者Gary操作的。一来二去混熟了,我就问Gary这书怎么还没中文版呀?他说开始搞了呀。我就说我能不能加入呀?他说行。要了我的email,接着联系上了清华出版社,也看到了部分初稿。由于书已经翻译的差不多了,我就作为reviewer加入,主要是看一看语法和程序方面的错误。review的过程,实际上还是一个重复学习的过程,很多在以前学习过程中一笔带过,或者看不懂就拉倒的地方,现在就必须认真仔细地来看阅读全文
posted @ 2017-08-14 21:39 jsxyhelu 阅读(937) 评论(5) 编辑
摘要: Csharp如何调用基于Opencv编写的类库文件(Dll)是一个广泛讨论的问题。 经过长时间探索后,我终于进行了很好的实现。源代码公开,并且包括一个实际调用的例子: 希望你能够在这里找到自己想要的东西!阅读全文
posted @ 2017-04-04 20:25 jsxyhelu 阅读(1728) 评论(4) 编辑
摘要: 编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择;在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的。 基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架。具有以下特点: 1、基于directshow,兼容性好,速度快。到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的; 2、摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅; 3、框架经过多次打磨,已经比较稳定,不会出现异常错误;代码简洁明了,方便复用。阅读全文
posted @ 2016-10-05 07:45 jsxyhelu 阅读(3835) 评论(0) 编辑
摘要: 这是一个典型的“机器视觉”应用。其中,答题卡的样式可以是由自己来设置的,图片的获取方式提到了可以是“手机拍照、相机拍照”这种比较方便的方式;本例的一个特殊的要求是:你可以识别不出来,但是你不能识别错误,这是项目的特殊要求。这里是我的思考和实现。阅读全文
posted @ 2015-01-18 14:07 jsxyhelu 阅读(10200) 评论(21) 编辑
摘要: yolo是继faster-r-cnn后,原作者在目标检测领域进行的新研究。到了v3版本以后,虽然已经换人支持,但是更注重工程实践,在实际使用过程中突出感受就是 “非常快”,GPU加速以后能够达到实时多目标,并且已经完成了工程实践。下一步需要做的,应该就是 1、小型化 2、fpga化 3、垂直领域特定阅读全文
posted @ 2018-06-08 10:26 jsxyhelu 阅读(71) 评论(0) 编辑
摘要: 网络化部署一直是我非常想做的,现在已经基本看到了门路。今天早上实验,发现在手机上的支持也非常好(对于相机的支持还差一点),证明B/S结构的框架是非常有生命力的。下一步就是要将这个过程深化、总结,并且封装出来。我罗列了以下具体工作,分为三天完成1、如何将服务长期运行;2、将cbir模型移植过来,解决垂直领域问题;3、B/S方式是未来,学习现有框架中B/S的构建方法,还需要一些修改界面的知识;4、we...阅读全文
posted @ 2018-06-05 09:27 jsxyhelu 阅读(22) 评论(0) 编辑
摘要: In [1]: import keraskeras.__version__C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating`...阅读全文
posted @ 2018-06-01 20:02 jsxyhelu 阅读(7) 评论(0) 编辑
摘要: 本节提示:1、DL的核心构建2、Keras的简单介绍3、搭建DL机器训练环境4、使用DL模型解决基础问题3.1 DL的基本构建:layerlayer的定义:以1个或多个tensor作为输入,并且运算出来1个或者多个tensor作为输出的数据处理模型。from keras import modelsfrom keras import laytersmodel = models.Sequentail(...阅读全文
posted @ 2018-05-29 09:53 jsxyhelu 阅读(8) 评论(0) 编辑
摘要: MFC中的CString类使用方法指南 原文出处:codeproject:CString Management【禾路:这是一篇比较老的资料了,但是对于MFC的程序设计很有帮助。我们在MFC中使用字符串的相关操作,首先想到的就应该啊是CString,而不是char*或者string。那么关于CString 的相关内容,在这篇文章中就很好的解释。我解决了一个具体的问题/////显示结果 CStr...阅读全文
posted @ 2018-05-27 19:22 jsxyhelu 阅读(16) 评论(0) 编辑
摘要: ​本节提示:1、第一个dl例子;2、tensor和tensor操作;3、DL如何通过逆向传播和梯度下降达到学习目的。2.1 输入数据集的格式from keras.datasets import mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data()print('train_image_shape'...阅读全文
posted @ 2018-05-25 21:01 jsxyhelu 阅读(8) 评论(0) 编辑
摘要: 您好: 我在网上看到您的opencv透视变换的博客,https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/4219564.html, 我是opencv小菜鸟一个,现在想要得到一个图片变形之后保存,整个图片信息不丢失,即四个角的信息不丢失应该怎么做?原图中某一点在新图中坐标应该怎么计算?万望不吝赐教,不胜感激,万分感谢。你好: 我按照您的代码和网上找到的python代码...阅读全文
posted @ 2018-05-24 19:46 jsxyhelu 阅读(27) 评论(0) 编辑
摘要: 由于不同机器的绝对地址不一样,可能会出现解决*.props打开失败问题,解决方向如下:1、找到这里缺失的.props文件,复制到固定路径下;2、强行打开代码,这个时候是报错的3、选择编辑4、将打开文件中的路径改为刚才确定的路径注意反斜杠5、重新打开即可小结:出现这种问题,的却是因为在项目创建的时候(特别是我的一些早期项目中),存在错误的环境配置的引用的情况,主要的解决方法就是看它缺少什么文件?将其...阅读全文
posted @ 2018-05-18 19:55 jsxyhelu 阅读(13) 评论(0) 编辑
摘要: 使用tensorboard将keras的训练过程显示出来(动态的、直观的)是一个绝好的主意,特别是在有架设好的VPS的基础上,这篇文章就是一起来实现这个过程。一、主要原理keras的在训练(fit)的过程中,显式地生成log日志;使用tf的tensorboard来解析这个log日志,并且通过网站的形式显示出来。fit的时候加上callbacks=[TensorBoard(log_dir='./tm...阅读全文
posted @ 2018-05-16 19:57 jsxyhelu 阅读(75) 评论(0) 编辑
摘要: 解决3个问题:1、自己实现一例flask项目;2、在flask中,如何调用json传值;3、进一步读懂现有代码。Flask 在整个系统中是作为一个后台框架,对外提供 api 服务,因此对它的理解学习要保持足够严谨,因为将来必然会遇到性能问题。1、第一行代码回显代码里面,显而易见是使用了路由,这样可以进一步看清楚路由也可以更复杂一些,但是现在应该不会用到如果需要处理具体的HTTP方法,在Flask中...阅读全文
posted @ 2018-05-10 19:17 jsxyhelu 阅读(23) 评论(0) 编辑