.树莓派上不太适合用opencv实时处理吗??

是这样。。跟着网上的教程用树莓派装了opencv 然后也运行了一些简单的图像处理 识别分割啥的但是感觉效果都好差。。本科生想出去参加竞赛来着。做机器人 拿树莓派做上位机再加上 跑opencv+cnn等等。。。 会不会arm根本忙不过来啊。。。我看到很多人用 openmv那个硬件不知道好不好用 听说比opencv更适用在机器人上 opencv还是需要强大的操作系统来跑啊。。!!
有没有小伙伴能给我讲一下 我现在的想法对不对或者给些建议参考 关于我后期是做opencv还是mv 或者其他方面的建议 谢谢

4个回答

同感,我用了树莓派3b+,来做实时检测物体,发现好卡,延迟较大;真失望啊;不过,可以降低分辨率,摄像头帧数好一些,优化代码(c++比python处理更高效,删除无关的代码),这样应该会快一些。

我也卡,恼火,我做火焰追踪,卡的不行,镜头,在电脑上很灵敏的,换到树莓派就卡的不行

树莓派的性能也提高了。要做的任务有大有小。哪有一定可以一定不可以的说法。我做的物体检测就很好用。关键是成本太低。

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} }; int main() { //检测窗口(64,128),块尺寸(16,16),块步长(8,8),cell尺寸(8,8),直方图bin个数9 HOGDescriptor hog(Size(64,128),Size(16,16),Size(8,8),Size(8,8),9);//HOG检测器,用来计算HOG描述子的 int DescriptorDim;//HOG描述子的维数,由图片大小、检测窗口大小、块大小、细胞单元中直方图bin个数决定 MySVM svm;//SVM分类器 //若TRAIN为true,重新训练分类器 if(TRAIN) { string ImgName;//图片名(绝对路径) ifstream finPos("d:/hogmit/pos/pos.txt");//正样本图片的文件名列表 //ifstream finPos("PersonFromVOC2012List.txt");//正样本图片的文件名列表 ifstream finNeg("d:/hogmit/neg/neg.txt");//负样本图片的文件名列表 Mat sampleFeatureMat;//所有训练样本的特征向量组成的矩阵,行数等于所有样本的个数,列数等于HOG描述子维数 Mat sampleLabelMat;//训练样本的类别向量,行数等于所有样本的个数,列数等于1;1表示有人,-1表示无人 //依次读取正样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<PosSamNO && getline(finPos,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; //ImgName = "D:\\DataSet\\PersonFromVOC2012\\" + ImgName;//加上正样本的路径名 ImgName = "d:/hogmit/pos/" + ImgName;//加上正样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 if(CENTRAL_CROP) src = src(Rect(16,16,64,128));//将96*160的INRIA正样本图片剪裁为64*128,即剪去上下左右各16个像素 //resize(src,src,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) // cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //处理第一个样本时初始化特征向量矩阵和类别矩阵,因为只有知道了特征向量的维数才能初始化特征向量矩阵 if( 0 == num ) { DescriptorDim = descriptors.size();//HOG描述子的维数 //初始化所有训练样本的特征向量组成的矩阵,行数等于所有样本的个数,列数等于HOG描述子维数sampleFeatureMat sampleFeatureMat = Mat::zeros(PosSamNO+NegSamNO+HardExampleNO, DescriptorDim, CV_32FC1); //初始化训练样本的类别向量,行数等于所有样本的个数,列数等于1;1表示有人,0表示无人 sampleLabelMat = Mat::zeros(PosSamNO+NegSamNO+HardExampleNO, 1, CV_32FC1); } //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num,i) = descriptors[i];//第num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num,0) = 1;//正样本类别为1,有人 } //依次读取负样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<NegSamNO && getline(finNeg,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; ImgName = "d:/hogmit/neg/" + ImgName;//加上负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num+PosSamNO,i) = descriptors[i];//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num+PosSamNO,0) = -1;//负样本类别为-1,无人 } //处理HardExample负样本 if(HardExampleNO > 0) { ifstream finHardExample("d:/hogmit/hard/hard.txt");//HardExample负样本的文件名列表 //依次读取HardExample负样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<HardExampleNO && getline(finHardExample,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; ImgName = "d:/hogmit/hard/" + ImgName;//加上HardExample负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num+PosSamNO+NegSamNO,i) = descriptors[i];//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num+PosSamNO+NegSamNO,0) = -1;//负样本类别为-1,无人 } } //输出样本的HOG特征向量矩阵到文件 ofstream fout("d:/xlw/SampleFeatureMat.txt"); for(int i=0; i<PosSamNO+NegSamNO; i++) { fout<<i<<endl; for(int j=0; j<DescriptorDim; j++) { fout<<sampleFeatureMat.at<float>(i,j)<<" "; } fout<<endl; } //训练SVM分类器 //迭代终止条件,当迭代满1000次或误差小于FLT_EPSILON时停止迭代 CvTermCriteria criteria = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 1000, FLT_EPSILON); //SVM参数:SVM类型为C_SVC;线性核函数;松弛因子C=0.01 CvSVMParams param(CvSVM::C_SVC, CvSVM::LINEAR, 0, 1, 0, 0.01, 0, 0, 0, criteria); cout<<"开始训练SVM分类器"<<endl; double time0=static_cast<double>(getTickCount()); svm.train(sampleFeatureMat,sampleLabelMat, Mat(), Mat(), param);//训练分类器 time0=((double)getTickCount()-time0)/getTickFrequency(); cout<<"训练完成"<<endl; cout<<"训练花费时间:"<<time0<<endl; svm.save("d:/xlw/SVM_HOG_mit_inria(1114pos+12180neg+433hard).xml");//将训练好的SVM模型保存为xml文件 } else //若TRAIN为false,从XML文件读取训练好的分类器 { cout<<"fail train"<<endl; //svm.load("SVM_HOG_2400PosINRIA_12000Neg_HardExample(误报少了漏检多了).xml");//从XML文件读取训练好的SVM模型 svm.load("d:/LBP/SVM_Model.xml"); } /************************************************************************************************* 线性SVM训练完成后得到的XML文件里面,有一个数组,叫做support vector,还有一个数组,叫做alpha,有一个浮点数,叫做rho; 将alpha矩阵同support vector相乘,注意,alpha*supportVector,将得到一个列向量。之后,再该列向量的最后添加一个元素rho。 如此,变得到了一个分类器,利用该分类器,直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器(cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()), 就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。 ***************************************************************************************************/ DescriptorDim = svm.get_var_count();//特征向量的维数,即HOG描述子的维数 int supportVectorNum = svm.get_support_vector_count();//支持向量的个数 cout<<"支持向量个数:"<<supportVectorNum<<endl; Mat alphaMat = Mat::zeros(1, supportVectorNum, CV_32FC1);//alpha向量,长度等于支持向量个数 Mat supportVectorMat = Mat::zeros(supportVectorNum, DescriptorDim, CV_32FC1);//支持向量矩阵 Mat resultMat = Mat::zeros(1, DescriptorDim, CV_32FC1);//alpha向量乘以支持向量矩阵的结果 //将支持向量的数据复制到supportVectorMat矩阵中 for(int i=0; i<supportVectorNum; i++) { const float * pSVData = svm.get_support_vector(i);//返回第i个支持向量的数据指针 for(int j=0; j<DescriptorDim; j++) { //cout<<pData[j]<<" "; supportVectorMat.at<float>(i,j) = pSVData[j]; } } //将alpha向量的数据复制到alphaMat中 double * pAlphaData = svm.get_alpha_vector();//返回SVM的决策函数中的alpha向量 for(int i=0; i<supportVectorNum; i++) { alphaMat.at<float>(0,i) = pAlphaData[i]; } //计算-(alphaMat * supportVectorMat),结果放到resultMat中 //gemm(alphaMat, supportVectorMat, -1, 0, 1, resultMat);//不知道为什么加负号? resultMat = -1 * alphaMat * supportVectorMat; //得到最终的setSVMDetector(const vector<float>& detector)参数中可用的检测子 vector<float> myDetector; //将resultMat中的数据复制到数组myDetector中 for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) { myDetector.push_back(resultMat.at<float>(0,i)); } //最后添加偏移量rho,得到检测子 myDetector.push_back(svm.get_rho()); cout<<"检测子维数:"<<myDetector.size()<<endl; //设置HOGDescriptor的检测子 HOGDescriptor myHOG; myHOG.setSVMDetector(myDetector); //myHOG.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); //保存检测子参数到文件 ofstream fout("d:/xlw/HOGDetectorForOpenCV.txt"); for(int i=0; i<myDetector.size(); i++) { fout<<myDetector[i]<<endl; } /**************读入图片进行HOG行人检测******************/ Mat src = imread("d:/timg.png"); //Mat src = imread("2007_000423.jpg"); //Mat src = imread("1.png"); vector<Rect> found, found_filtered;//矩形框数组 cout<<"进行多尺度HOG人体检测"<<endl; myHOG.detectMultiScale(src, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);//对图片进行多尺度行人检测 //src为输入待检测的图片;found为检测到目标区域列表;参数3为程序内部计算为行人目标的阈值,也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离; //参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍;参数5为图像扩充的大小;参数6为比例系数,即测试图片每次尺寸缩放增加的比例; //参数7为组阈值,即校正系数,当一个目标被多个窗口检测出来时,该参数此时就起了调节作用,为0时表示不起调节作用。 cout<<"找到的矩形框个数:"<<found.size()<<endl; //找出所有没有嵌套的矩形框r,并放入found_filtered中,如果有嵌套的话,则取外面最大的那个矩形框放入found_filtered中 for(int i=0; i < found.size(); i++) { Rect r = found[i]; int j=0; for(; j < found.size(); j++) if(j != i && (r & found[j]) == r) break; if( j == found.size()) found_filtered.push_back(r); } //画矩形框,因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以这里需要做一些调整 for(int i=0; i<found_filtered.size(); i++) { Rect r = found_filtered[i]; r.x += cvRound(r.width*0.1); r.width = cvRound(r.width*0.8); r.y += cvRound(r.height*0.07); r.height = cvRound(r.height*0.8); rectangle(src, r.tl(), r.br(), Scalar(0,255,0), 3); } imwrite("d:/SVM/ImgProcessed3.jpg",src); namedWindow("src",0); imshow("src",src); waitKey();//注意:imshow之后必须加waitKey,否则无法显示图像 /******************读入单个64*128的测试图并对其HOG描述子进行分类*********************/ ////读取测试图片(64*128大小),并计算其HOG描述子 //Mat testImg = imread("person014142.jpg"); //Mat testImg = imread("noperson000026.jpg"); //vector<float> descriptor; //hog.compute(testImg,descriptor,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //Mat testFeatureMat = Mat::zeros(1,3780,CV_32FC1);//测试样本的特征向量矩阵 //将计算好的HOG描述子复制到testFeatureMat矩阵中 //for(int i=0; i<descriptor.size(); i++) // testFeatureMat.at<float>(0,i) = descriptor[i]; //用训练好的SVM分类器对测试图片的特征向量进行分类 //int result = svm.predict(testFeatureMat);//返回类标 //cout<<"分类结果:"<<result<<endl; system("pause"); } ```
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二哥,你好,我想知道一般程序猿都如何接私活,我也想接,能告诉我一些方法吗? 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”,还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多,挣到的钱也没有多少,加起来不到 20W。说实话,这个数目说出来我是有点心虚的,毕竟太少了,大家轻喷。但我想,恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉,我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外...
字节跳动面试官这样问消息队列:分布式事务、重复消费、顺序消费,我整理了一下
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图、个人联系方式和人才交流群,欢迎Star和完善 前言 消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸...
如何安装 IntelliJ IDEA 最新版本——详细教程
IntelliJ IDEA 简称 IDEA,被业界公认为最好的 Java 集成开发工具,尤其在智能代码助手、代码自动提示、代码重构、代码版本管理(Git、SVN、Maven)、单元测试、代码分析等方面有着亮眼的发挥。IDEA 产于捷克,开发人员以严谨著称的东欧程序员为主。IDEA 分为社区版和付费版两个版本。 我呢,一直是 Eclipse 的忠实粉丝,差不多十年的老用户了。很早就接触到了 IDEA...
面试还搞不懂redis,快看看这40道面试题(含答案和思维导图)
Redis 面试题 1、什么是 Redis?. 2、Redis 的数据类型? 3、使用 Redis 有哪些好处? 4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势? 5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些? 6、Redis 是单进程单线程的? 7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少? 8、Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点? 9、Redis 常见性...
大学四年自学走来,这些珍藏的「实用工具/学习网站」我全贡献出来了
知乎高赞:文中列举了互联网一线大厂程序员都在用的工具集合,涉及面非常广,小白和老手都可以进来看看,或许有新收获。
为什么要推荐大家学习字节码?
配套视频: 为什么推荐大家学习Java字节码 https://www.bilibili.com/video/av77600176/ 一、背景 本文主要探讨:为什么要学习 JVM 字节码? 可能很多人会觉得没必要,因为平时开发用不到,而且不学这个也没耽误学习。 但是这里分享一点感悟,即人总是根据自己已经掌握的知识和技能来解决问题的。 这里有个悖论,有时候你觉得有些技术没用恰恰是...
【超详细分析】关于三次握手与四次挥手面试官想考我们什么?
在面试中,三次握手和四次挥手可以说是问的最频繁的一个知识点了,我相信大家也都看过很多关于三次握手与四次挥手的文章,今天的这篇文章,重点是围绕着面试,我们应该掌握哪些比较重要的点,哪些是比较被面试官给问到的,我觉得如果你能把我下面列举的一些点都记住、理解,我想就差不多了。 三次握手 当面试官问你为什么需要有三次握手、三次握手的作用、讲讲三次三次握手的时候,我想很多人会这样回答: 首先很多人会先讲下握...
压测学习总结(1)——高并发性能指标:QPS、TPS、RT、吞吐量详解
一、QPS,每秒查询 QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。互联网中,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 二、TPS,每秒事务 TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一...
新程序员七宗罪
当我发表这篇文章《为什么每个工程师都应该开始考虑开发中的分析和编程技能呢?》时,我从未想到它会对读者产生如此积极的影响。那些想要开始探索编程和数据科学领域的人向我寻求建议;还有一些人问我下一篇文章的发布日期;还有许多人询问如何顺利过渡到这个职业。我非常鼓励大家继续分享我在这个旅程的经验,学习,成功和失败,以帮助尽可能多的人过渡到一个充满无数好处和机会的职业生涯。亲爱的读者,谢谢你。 -罗伯特。 ...
2019年Spring Boot面试都问了什么?快看看这22道面试题!
Spring Boot 面试题 1、什么是 Spring Boot? 2、Spring Boot 有哪些优点? 3、什么是 JavaConfig? 4、如何重新加载 Spring Boot 上的更改,而无需重新启动服务器? 5、Spring Boot 中的监视器是什么? 6、如何在 Spring Boot 中禁用 Actuator 端点安全性? 7、如何在自定义端口上运行 Sprin...
【图解】记一次手撕算法面试:字节跳动的面试官把我四连击了
字节跳动这家公司,应该是所有秋招的公司中,对算法最重视的一个了,每次面试基本都会让你手撕算法,今天这篇文章就记录下当时被问到的几个算法题,并且每个算法题我都详细着给出了最优解,下面再现当时的面试场景。看完一定让你有所收获 一、小牛试刀:有效括号 大部分情况下,面试官都会问一个不怎么难的问题,不过你千万别太开心,因为这道题往往可以拓展出更多有难度的问题,或者一道题看起来很简单,但是给出最优解,确实很...
面试官:关于Java性能优化,你有什么技巧
通过使用一些辅助性工具来找到程序中的瓶颈,然后就可以对瓶颈部分的代码进行优化。 一般有两种方案:即优化代码或更改设计方法。我们一般会选择后者,因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能。而一个设计良好的程序能够精简代码,从而提高性能。 下面将提供一些在JAVA程序的设计和编码中,为了能够提高JAVA程序的性能,而经常采用的一些方法和技巧。 1.对象的生成和大小的调整。 J...
【图解算法面试】记一次面试:说说游戏中的敏感词过滤是如何实现的?
版权声明:本文为苦逼的码农原创。未经同意禁止任何形式转载,特别是那些复制粘贴到别的平台的,否则,必定追究。欢迎大家多多转发,谢谢。 小秋今天去面试了,面试官问了一个与敏感词过滤算法相关的问题,然而小秋对敏感词过滤算法一点也没听说过。于是,有了下下事情的发生… 面试官开怼 面试官:玩过王者荣耀吧?了解过敏感词过滤吗?,例如在游戏里,如果我们发送“你在干嘛?麻痹演员啊你?”,由于“麻痹”是一个敏感词,...
GitHub 标星 1.6w+,我发现了一个宝藏项目,作为编程新手有福了!
大家好,我是 Rocky0429,一个最近老在 GitHub 上闲逛的蒟蒻… 特别惭愧的是,虽然我很早就知道 GitHub,但是学会逛 GitHub 的时间特别晚。当时一方面是因为菜,看着这种全是英文的东西难受,不知道该怎么去玩,另一方面是一直在搞 ACM,没有做一些工程类的项目,所以想当然的以为和 GitHub 也没什么关系(当然这种想法是错误的)。 后来自己花了一个星期看完了 Pyt...
杭漂程序员2019的心路历程,还不起助学贷款,交不起房租,披荆斩棘终雨过天晴
一个杭漂2019的心酸历程,一路披荆斩棘终于还是雨过天晴。
我采访了同事,让他掏出了每天都会浏览的干货网站
前言只有光头才能变强。文本已收录至我的GitHub精选文章,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y在周六的晚上,我日常去到公司写文章。想写...
Java知识体系最强总结(2020版)
更新于2019-12-15 10:38:00 本人从事Java开发已多年,平时有记录问题解决方案和总结知识点的习惯,整理了一些有关Java的知识体系,这不是最终版,会不定期的更新。也算是记录自己在从事编程工作的成长足迹,通过博客可以促进博主与阅读者的共同进步,结交更多志同道合的朋友。特此分享给大家,本人见识有限,写的博客难免有错误或者疏忽的地方,还望各位大佬指点,在此表示感激不尽。 文章目录...
计算机专业的书普遍都这么贵,你们都是怎么获取资源的?
介绍几个可以下载编程电子书籍的网站。 1.Github Github上编程书资源很多,你可以根据类型和语言去搜索。推荐几个热门的: free-programming-books-zh_CN:58K 星的GitHub,编程语言、WEB、函数、大数据、操作系统、在线课程、数据库相关书籍应有尽有,共有几百本。 Go语言高级编程:涵盖CGO,Go汇编语言,RPC实现,Protobuf插件实现,Web框架实...
2020年一线城市程序员工资大调查
人才需求 一线城市共发布岗位38115个,招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元,工资中位数为14583元,其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年数据比较: yea...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
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