机器学习 + Opencv 的图像识别 (Android平台) 5C

Android Opencv 图像识别程序在 JNI 的运行过程中,我的一加3手机可以迅速运行JNI中的C 代码,但换作其它手机,比如小米6、小米5s、华为荣耀8、华为mate8等等,都无法运行。顺带一提,个人使用Opencv 识别,还使用了机器学习后的XML文件,是否跟谷歌提供的手机架构不同,就无法运行类似的程序?还是有其他原因?

2
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
Opencv 机器学习 ---- 完整的图片训练例子
准备 首先准备好图片,所有图片都是统一大小。 我为了训练速度更快一些,制作了 20*15 像素的图片,这样做只是为了练习方法的使用,图片太小会丢失很多细节。 我使用的是 ACDSee 制作的图片样本,这个软件的批量改大小确实很好用。 样本展示 所有图片均来自网络 正样本: 图片名称从左往右依次:0.jpg, 1.jpg, 2.jpg, 3.jpg ...
场景麻将识别开发_基于EMGUCV(一)
没什么具体任务,就是之前图像处理群内发布过类似任务,当时觉得难度太大,但物是人非,经历了很多事情后现在空闲时间居多,就尝试的写了写。     需求分析:麻将识别也分很多场景,我见到网上有单个麻将进行识别的,也有识别立直麻将的(配合小摄像头,懂的)。这两种识别其实难度不大,因为绕过了图像处理中比较麻烦的两步,预处理和图像分割。最终呈现的效果其实外面的验证码识别差不够。所以我给自己定的目标是假定麻将
opencv3/C++ 机器学习-SVM应用实例:药品(胶囊)识别与分类
问题描述: 现对6种不同颜色药品(胶囊)分别进行图像采集,并进行类别标注(0-5)。如图所示(文末附有图像源文件链接): 现使用胶囊的RGB通道的均值作为特征,利用SVM建立分类器模型并进行训练,然后利用训练好的模型,在多个样本混合的图像中将各类样本标记出位置并识别出其所属类别。 具体详细处理过程见代码及注释。 示例代码: #include #include #include
[机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别
http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/8579416 本文将基于OpenCV实现简单的数字识别。这里以游戏Angry Birds为例,通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动识别。 1. 学习分类器 根据训练样本,选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库(如NIST等),也可以是针对应用场景而
OpenCV机器学习算法学习
OpenCV中的机器学习方法Mahalanobis算法:通过除以协方差来对数据空间进行变换,然后计算距离。如果协方差矩阵是单位矩阵,那么该度量等价于欧氏距离。K均值算法:一种非监督的聚类方法,使用K个均值来表示数据的分布,其中K的大小由用户定义。该方法与期望最大化方法的区别是K均值的中心不是高斯分布,而且因为各个中心竞争去“俘获”最近的点,所以聚类结果更像肥皂泡。聚类区域经常被用作稀疏直方图的bin
opencv图像识别训练实例
我一度以为图像训练会很难,觉得很高深,直到我亲自做了一个图像的训练才认识到如果仅仅是单纯地学习和使用,真的很简单。 本文按照如下顺序来进行详细解释如何进行图像识别训练过程: 制作图像 图像数据 图像训练 图像识别实例 选取图像集 我这里下载了12张杨幂的照片作为数据集来提取脸部照片ROI。 #include <QApplication> #include "openc...
机器学习实战:用nodejs实现人脸识别
在本文中,我将向你展示如何使用face-recognition.js执行可靠的人脸检测和识别 。 我曾经试图找一个能够精确识别人脸的Node.js库,但是没有找到,因此,我决定自己搞一个! 这个npm包基于dlib实现,因为我发现dlib的识别精度很高。 dlib库使用深度学习方法,并附带一些预训练的模型,这些预置的模型,在LFW人脸识别基准测试上可以达到惊人的准确度:99.38% 。 为
机器学习:使用opencv和python进行智能图像处理
数据特征处理 from sklearn import preprocessing import numpy as np x = np.array([[1., -2., 2.], [3., 0., 0.], [0., 1., -1.]]) x_scaled = preprocessing.scale(x) print(x_scaled) print('\n') y = x_scaled....
机器视觉学习系列四:身份证识别
项目背景:基于手机平台,识别身份证编号、姓名、年龄、地址,性别等; 具体实施方案: 1、基于身份证分类器检测身份证的位置,关于身份证分类器,采用的是HAAR+adaboost算法进行训练; 2、在已经检测到的候选身份证区域里,进行垂直边缘检测; 3、形态学运行,连接垂直边缘; 3、去除干扰连通区域,主要基于连通区域的长宽比,面积,质心相对位置,去除典型的非编号区域; 4、选择质心纵坐标
图像处理与模式书籍推荐
转自:http://www.cnblogs.com/burellow/archive/2012/03/30/2425088.html 图像处理、模式识别、模式分类、机器视觉推荐图书汇总  1、数字图像处理,冈萨雷斯,阮秋琦(译),电子工业出版社; 2、opencv基础篇,于仕琦,刘瑞祯,北京航空航天大学出版社; 3、Learning OpenCV computer
基于朴素贝叶斯的扑克牌花色识别
本程序只对扑克牌的花色进行训练和识别,对扑克牌上的数字的识别在以后的学习中再进行完善。 本次只是简单的提取了扑克牌的RGB均值、HSV均值、7 个不变矩以及长宽比等14个简单的特征,其中,长宽比为了防止图像的位置等因素的影响,提取了目标区域的最小外接矩形。 部分图像如下图所示: 特征提取的部分代码如下所示: void CPokeAlgorithmDlg::CollectCh
OpenCV实现图像识别
最近参加了一个机器人比赛,本人负责图像识别和串口通信方面的任务工作。串口通信的教程可以见我的博客;下面主要总结一下我对图像识别的整个学习过程。开发环境 Mac OS Xcode C++ OpenCV 2.4.12 思考过程 实现图像识别的关键问题,其实就是如何定义图像的特征?定义完特征,才能进行图像匹配,然后识别。 第一种思路就是利用已经定义好的特征,比如sift特征、surf特征等,使用这些特征,
无人机视觉 机器学习 opencv
最近开始学习机器视觉,主要想实现的功能就是无人机的视觉导航、避障。为了实现这个功能,涉及到的图像的识别,图像的处理,通过一张二维的图片来解算出实际物体在现实中的特征描述,通过对现实物体的特征描述,进而做出无人机的路径规划,实现在避障的前提下的路径最优控制。    通过机器视觉,深度学习,使得无人机在一个完全陌生的环境下自主飞行,深度学习,最后无人机就可以在基于这个环境形成自己的知识库,可以快速的
用darknet和yolov3做图像识别(1)
先看一份ppt
Python、openCV人脸识别AI系统(一): Anaconda安装
1、下载链接,一路默认安装 https://www.anaconda.com/download/#windows 2、装好了打开Anaonda Prompt 3、执行conda create -n  python3.7 python=3.7创建个环境,python3.7是环境名(可以自定义),若安装失败,再次执行即可。 4、执行activate python3.7进入这个环境 ...
基于形态学操作提取水平和垂直线条(五线谱中音符和乐谱线的分离)
结合自定义核,应用两个非常常见的形态学算子(例如,扩张和侵蚀),提取水平和垂直方向的线条。将会用到以下OpenCV函数: cv::erode cv::dilate cv::getStructuringElement 接下里的例子是从乐谱中提取音符(五线谱中音符和乐谱线的分离) 理论 Morphology Operations 形态学是一组图像处理操作, 基于预定义的stru
使用opencv图像识别来进行自动化测试
最近学了一下使用python的opencv通过图像识别来进行自动化测试,点击按钮,给大家分享一下。 1、用到的重要工具 cv2:python的图像识别软件,据说功能非常强大,注意下载这个包的时候,不要搜索cv2,这个是没有的,应该搜索opencv-python,然后直接 import cv2 就可以了。 numpy :没啥说的,直接下载,强大的矩阵处理工具。 PIL:图像处理工具,我的...
基于qt和opencv3实现机器学习之:对OCR进行分类
OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别),我们这个练习就是对OCR英文字母进行识别。得到一张OCR图片后,提取出字符相关的ROI图像,并且大小归一化,整个图像的像素值序列可以直接作为特征。但直接将整个图像作为特征数据维度太高,计算量太大,所以也可以进行一些降维处理,减少输入的数据量。 处理过程一般这样:先对原图像进行裁剪,得到字符的ROI图像,二值化。
OpenCV 图像处理 计算机视觉 深度学习 优秀博主推荐
这些博主是我个人阅读比较多的,还有其他优秀博主,没有列出,抱歉!顺序不是排名OpenCV 图像处理 计算机视觉1、浅墨_毛星云 南京航空航天大学 硕士毕业 博客专栏:[OpenCV]入门教程 很适合没有基础的同学入门 http://blog.csdn.net/column/details/opencv-tutorial.html2、赵春江 Opencv2.4.9源码分析 http:/
图像处理经典算法及OpenCV程序 pdf
图像处理经典算法及OpenCV程序 pdf..
【opencv、机器学习】opencv中的SVM图像分类(二)
上一篇博文对图像分类理论部分做了比较详细的讲解,这一篇主要是对图像分类代码的实现进行分析。理论部分我们谈到了使用BOW模型,但是BOW模型如何构建以及整个步骤是怎么样的呢?可以参考下面的博客http://www.cnblogs.com/yxy8023ustc/p/3369867.html,这一篇博客很详细讲解了BOW模型的步骤了,主要包含以下四个步骤: 提取训练集中图片的feature将这些
机器学习水果识别——python+opencv实现物体特征提取
文章目录一、用python+opencv实现物体特征值提取1、读取图像、转为灰度图像并降噪2、获取水果轮廓将最大轮廓画入最开始的img图像并显示将小于某一规模的轮廓删除3、提取水果的面积周长及颜色获取二值图并计算面积提取边缘并计算周长提取平均颜色二、代码 一、用python+opencv实现物体特征值提取 以水果为例。要用机器学习来实现水果识别,无论是训练还是识别阶段都需要提取图片中水果的特征值。...
2017年 GitHub最受欢迎的机器学习、图像处理等开源项目
      最近,Mybridge发布了一篇文章,对比了过去一年中机器学习领域大约8800个开源项目后,选出30个2017年度优秀的开源项目,包含机器学习开源库、数据库以及其他应用程序,这些项目差不多都是在2017年1-12月发布。MybridgeAI通过受欢迎度、参与度以及其他方面对开源项目进行评定。           对于机器学习者来说,阅读开源代码并基于代码构建自己的项目,是一个非常有效的...
机器学习 人工标注样本工具Python+OpenCV
机器学习 人工标注样本工具Python+OpenCV 应用场景 最近小伙伴有个需求,需要对训练样本进行人工标注,需要框选出复杂场景图片中的气压表的部分,并标注出气压值,同时还需要知道气压表在图像中的位置,为解决这一问题,利用OpenCV的 鼠标框选的功能实现这一小工具 使用说明 1.目录 deal.py 人工标注主程序 generate_data 存放标注结果图像 ...
工业器件检测和识别
有问题欢迎微信交流:lp9628 工业器件标定与识别(如下图所示):  ---->----> 代码实现: 主要流程:直方图均衡化,去除噪声,二值化,查找轮廓,选出需要轮廓。 # -*- coding: utf-8 -*- ''' load_img_path: 一级目录,生成图像的路径。 load_database_path:二级目录, 生成图像的路径。 plot: 实现图像中抠图,
图像识别 python+opencv的简单人脸识别
图像识别 python+opencv的简单人脸识别源码如下:#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os from PIL import Image, ImageDraw import cvdef detect_object(image): '''检测图片,获取人脸在图片中的坐标''' grayscale = cv.CreateImage
数字图像处理扑克牌识别程序
数字图像处理,用C++实现空心接龙扑克牌识别
【CNTK】CNTK学习笔记之图像识别-树叶识别Train and Test
CNTK,OpenCV,卷积神经网络的图像识别实战。
初探基于Tesseract、图像二分法、阈值实现的图像文字识别
开发环境:Linux乌班图Tesseract 是一个 OCR 库,目前由 Google 赞助(Google 也是一家以 OCR 和机器学习技术闻名于世的公司)。Tesseract 是目前公认最优秀、最精确的开源 OCR 系统,除了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵活性。1、安装1、sudo apt-get install tesseract-ocr(安装tesseract)2、pip...
【徒手写机器学习算法】再谈数据源:从普通图片到Cifar-10(使用C++)
【徒手写机器学习算法】再谈数据源:从普通图片到Cifar-10(使用C++) 在本系列的第一篇文章里,关于机器学习的数据源的问题被一笔带过(使用csv格式的数据),这一篇文章我会给出关于图片数据制作的两个示例. 所需前提 在开始之前我说一下需要准备的东西: g++编译器(废话..) opencv2或opencv3 Cifar-10数据集(待会儿会说) 又是Le...
opencv入门笔记之三 简单图像识别,识别线,点,圆,轮廓
Edge detectionint main(){ IplImage* girl = cvLoadImage(“road.jpg”, 0); // convert color to grag Mat boy; //*************start******************************/// Mat cow = Mat(gi
OpenCV4Android学习之图像基本特征检测
图像中的信息包括边缘、直线、椭圆、色块或轮廓、角点等形式,这些信息在计算机视觉和图像处理语境中通常被称为特征。下面就来了解一些结合OpenCV在Android平台上的常规的特征检测算法,这里使用AndroidStudio开发平台,当然Eclipse也一样。
张长水:机器学习与图像识别
http://www.cbdio.com/BigData/2015-12/23/content_4371155.htm 本讲座选自清华大学自动化系张长水老师于2015年11月26日在 RONG v2.0---图形图像处理与大数据技术论坛上所做的题为《机器学习与图像识别》的演讲。   张长水:我的题目叫《机器学习和图像识别》。我主要在做机器学习,不知道在座的听
【opencv、机器学习】opencv中的SVM图像分类(一)
一、图像分类概述 本模块是用在图像内容识别的部分,图像分类是利用计算机对图像进行定量分析,把图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的一种,以代替人工视觉判读的技术。从目视角度来说,对图像进行提高对比度、增加视觉维数、进行空间滤波或变换等处理的目的就是使人们能够凭借知识和经验,根据图像亮度、色调、位置、纹理和结构等特征,准确地对图像景物类型或目标做出正确的判读和解释。  特征提取是计算机视
【opencv机器学习】基于SVM和神经网络的车牌识别
将介绍创建自动车牌识别(Automatic Number Plate Recognition, ANPR)所需的步骤。对于不同的情形,实现自动车牌识别会用不同的方法和技术,例如,IR摄像机、固定汽车位置、光照条件等。本文着手构造一个用来检测汽车车牌ANPR的应用,该应用处理的图像使从汽车2-3米处拍摄的,拍摄环境的光线昏暗模糊,并且与地面不平行、车牌在图像中有轻微的扭曲。
基于python的opencv机器视觉开发教程文档资料(权威高清)计算机视觉模式识别
基于python的opencv机器视觉开发教程文档资料(权威高清)计算机视觉模式识别教程资料,非常翔实,很适合对计算机视觉、模式识别、机器学习和计算机图形学有兴趣的或相关开发者阅读。同时我们引入simpleCV这一高效简单的开发包,快速实现图像处理开发的部署工作。
【严肃脸】使用caffe实现色情图片的识别
前言 前几天看到了雅虎开源了一个色情图片的识别模型新闻,上Github一看,是基于caffe的。试了试,模型效果很赞。Github地址:https://github.com/yahoo/open_nsfw 至于测试的数据集,就自行找图吧(逃 关于在程序中使用caffe可以戳我的这一篇博客:http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/524431
python机器学习——人脸识别
用OpenCV-Python从网络摄像头采集信息 import cv2 # 初始化网络摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 定义网格摄像头采集图像比例系数 scaling_factor = 0.5 # 循环采集直到按下Esc键 while True: # 采集当前画面 ret, frame = cap.read() # 调整帧的大小 ...
机器学习算法一览表附opencv机器学习模块
机器学习算法一览表(中英对照)附opencv机器学习模块
张长水:图像识别与机器学习
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7147954d0102we8r.html http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMzA2MDYxMw==&mid=2651557156&idx=1&sn=6874fdb622fad5656d208b9b7267039d&scene=1&srcid=0627ODA0eqzJROfJM6U0msh9#r
文章热词 机器学习教程 统计学稳健估计opencv函数 设计制作学习 jQuery学习 虚拟化技术学习
相关热词 ios获取idfa android title搜索 server的安全控制模型是什么 sql 图像识别机器学习教程 java机器学习图片识别