通过机器学习 或opencv 如何识别到图中的模型

图片说明

通过什么算法可以识别处红色部分的模块

2个回答

嗯采用yolov3 方式可以得到不错的结果

建议你用yolov3来识别这个物体,只要你想识别的这个物体有足够的数据,大概1.5K左右的图片进行训练,会得到一个很不错的结果,百度也有很多有关YOLO训练的教程,很容易上手

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
如何让窗口不被SPY++识别到
有些窗口SPY++能找到,有些找不到,如让自己的窗口不被SPY++找到,CWND继承的窗口
ARKit 获取识别到的水平面
承接ARKit案例开发/宣传Demo开发/游戏开发  QQ:2118590660 ARKit入门到精通系列 (视频教程地址) http://edu.manew.com/user/98138​​​​​​​   ARKit 识别到平面后会以委托的方式传出来  分别为 添加一个平面、 更新平面、移除平面   public delegate void ARAnchorAdd...
安卓图片处理-怎么样在大图中识别到小图位置?(图中搜图)
# 安卓图片处理-怎么样在大图中识别到小图呢rnrn入移动端的坑,初入AS学习,直接上个例子:rn例如消消乐布局,怎么样把它转换为一个二位数组,详细说明:rn rn![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201810/13/1539445523_621921.jpg)rnrn这里想具体问的技术是,怎么实现在总图里找到小图,并标记下来(有时需要模糊查找,有时匹配的图有细节的小变化)?rnrn=======rnrn说一下原来自己的思路:rn* ①bitmap读入图片 rn* ②createScaledBitmap缩小图片 rn* ③由于不会图搜图,所以getPixel()遍历像素rn* ④遍历背景灰色,确定有用部分边缘(图中红框部分)rn* ⑤根据图的宽高和刚刚确定的部分,确定下来几行几列rn* ⑥将有用部分根据几行几列进行分割rn* ⑦遍历每个分割部分的特征像素点颜色,根据颜色编码rn* ⑧最后完成数组rnrn最后自己的思路卡在了第③步,遍历时间久耗内存,导致程序崩溃,也许还有什么最好的方法,请教大神指点~~
python-opencv 人脸识别并保存识别到的图片
python-opencv 人脸识别,并新建文件夹保存识别到的人脸图片
屏幕文字OCR识别到粘贴版
可以识别任意屏幕上的文字并将结果复制到粘贴版,不需要图片导入,上一次识别和下一次识别不需要热键开启,全程鼠标操作。
移动端是如何识别到 附近的wifi热点的呢?
移动端是如何识别到 附近的wifi热点的呢?是通过广播的形式吗?
请问 编译器如何根据dll识别到源码?
编译器是如何识别一套一套的dll与对应的源码的呢?
[虚拟机] 如何让VMware上的虚拟机识别到U盘
一、如何让虚拟机识别到U盘 有两种方式: 1.将U盘插到宿主机,修改虚拟机设置 2.将U盘插入个人电脑,通过对远程桌面的设置,使得能够在虚拟机上读取U盘数据 二、本文演示环境 VMware ESXi 6.0.0 + Windows Server 2012 R2 三、对虚拟机进行操作(方法一) 1.右键单击虚拟机,选择“编辑设置” 2.添加USB控制器,...
opencv 机器学习中模型存储问题
KNN ,SVM 解决模型存储的问题
Opencv识别图中人脸
#!/usr/bin/python #coding=utf-8 # 识别图片中的人脸 import face_recognition jobs_image = face_recognition.load_image_file("C:/rlsb/jobs.jpg"); obama_image = face_recognition.load_image_file("C:/rlsb/obama.jpg...
opencv:机器学习
#include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/ml/ml.hpp>#define NTRAINING_SAMPLES100 // Number of training samples per class #d
Opencv模型
Opencv自带训练好的人脸检测模型,存储在sources/data/haarcascades文件夹和sources/data/lbpcascades文件夹下。其中几个.xml文件如下: 人脸检测器(默认):haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器(快速Harr):haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸检测器(侧视):haa...
服务(Service )为什么不能识别到网络路径
如下:rnrn 我创建了一个服务 定时将收到的文件 保存到一个指定的目录rn 指定的目录包括 本地路径 和 网络路径rn 本地路径 OKrn 可是网络路径就有问题了 比如 "\\IBM\E\" (一个共享的文件夹)rn 我先用 DirectoryExists(path)检测路径是否存在的时候总返回 False (不存在路径 明明存在)rn 然而同一个路径 我用应用程序测试(不是服务) 就OKrn 还有我在 调试服务的 测试中 也OKrn 就是正式运行服务 就不行了 实在没有办法了rnrn
如何在一张图片中识别到人脚
自己站在地面上,用摄像头对着自己脚拍张照片。如何在这张照片上识别到脚到位置??rn地面与鞋和裤子的颜色会有一定的反差。
jtag可以识别到pxa270,但axd不能,求助
主芯片:pxa270rn刚焊好的板子,使用jtag可以正常的识别到,但是用axd下载eboot.nb0时,出现错误dRDI Servere Error 00602:Can't hlat target and make ir enter DEBUG state.rn请问这是什么错误,怎么造成的?
yacc文件,如果识别到输入文件的结束??
我写了一个yacc文件,里面有这样一个语句,当yylex() 识别到EOF时,便表明程序到了文件结束。但奇怪的是,我的程序yacc文件在读到EOF后,执行了一些我定义的处理语句,本来程序就应该结束的,但它依旧不断的反复读EOF,形成了一个无限循环。rn 各位同行有解决这个问题的办法吗??你们写的程序在识别到EOF,是做什么处理,使程序能够正常退出的呢??rn 在线求救。谢谢!
【OpenCV】人脸识别——识别是谁
// WinFace.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { vector images; vector labels; // imag
矿泉水瓶opencv识别的xml
矿泉水瓶训练的xml文件,只要用opencv调用即可识别矿泉水瓶子。训练的是蓝色瓶子的康师傅的矿泉水瓶,识别别的牌子水瓶可能效果不好
2-如何选择模型?-机器学习
由模型可以得到预测值,而预测值和真实值之间是存在差异的。接下来,我们需要回答以下问题:当可用的模型有多个时,应该选哪一个?    这称之为模型选择(model selection)问题。答案是,当然选择最优秀的那个模型。那问题来了,模型的优秀程度具体指什么?    优秀程度指的是模型对数据集的预测准确程度,亦称为泛化能力(generalization ability)。也就是,在给定数据集上,真实...
如何提高机器学习模型准确率?
在公司日常的开发机器学习模型工作流程中,我经常发现大家在拿到数据后就迫不及待要开始调用接口,用TensorFlow或pyTorch写代码,洋洋洒洒写了几百行代码执行后才发现正确率还没达到预期一半的目标。 这种事情真的非常常见,研发工程师就经常会有这种问题,觉得自己模型实现只要写好代码逻辑就行,管什么数据逻辑,怼上去就完事。 往往有时候居然还怼对了,这无疑给他们自信,有时我还真说不过他们,反正下次...
如何评估机器学习模型的性能
机器学习的模型性能评估,主要是确定在trainingSet中的误差,更重要的是在测试集的误差,对新模型的学习能力,也就是所谓的泛化能力。 因此数据集的确定尤为重要,将样本数据集分为trainingSet 和 testingSet,数据集的划分要注意如下两个方面: 1、尽量保证trainingSet 和 testingSet与样本真实分布一致; 2、trainingSet 和 tes...
机器学习模型
<p>rn <br />rn</p>rn<p>rn <p>rn 20周年限定:唐宇迪老师一卡通!<span style="color:#337FE5;">可学唐宇迪博士全部课程</span>,仅售799元(原价10374元),<span style="color:#E53333;">还送漫威正版授权机械键盘+CSDN 20周年限量版T恤+智能编程助手!</span>rn </p>rn <p>rn 点此链接购买:rn </p>rn <table>rn <tbody>rn <tr>rn <td>rn <span style="color:#337FE5;"><a href="https://edu.csdn.net/topic/teachercard?utm_source=jsk20xqy" target="_blank">https://edu.csdn.net/topic/teachercard?utm_source=jsk20xqy</a><br />rn</span>rn </td>rn </tr>rn </tbody>rn </table>rn&nbsp;rn</p>rn购买课程后,可扫码进入学习群<span>,获取唐宇迪老师答疑</span> rn<p>rn <br />rn</p>rn<p>rn <span id="__kindeditor_bookmark_end_1__"></span><img src="https://img-bss.csdn.net/201908070549586910.jpg" alt="" /> rn</p>rn<p>rn 进阶实战课程旨在帮助同学们掌握机器学习进阶算法原理并应用Python工具包进行实战任务,学习过程中建议大家先掌握机器学习经典算法再加入进阶实战课程中。课程整体风格通俗易懂,用最接地气的方式带大家轻松入门机器学习各大高深算法并结合真实数据集进行项目实战。rn</p>
opencv在图中画矩形rectangle用法
rectangle(Mat格式的图像, Point(左上角点的列坐标, 左上角的点的行坐标), Point(右下角点的列坐标, 右下角点的行坐标), Scalar(255, 0, 0), 1, 8, 0); 其函数定义为 Draws a simple, thick, or filled up-right rectangle. C++: void rectangle(Inp
【Python】通过截图匹配原图中的位置(opencv)
安装依赖1)下载安装opencv-2.4.9,并将cv2.pyd拷贝到python安装目录的site-package下 2)pip install numpy 3)pip install aircv准备一张原图和截图原图截图代码import cv2 import aircv as ac# print circle_center_pos def draw_circle(img, pos, circle
机器学习(十)机器学习模型的评价
模型不理想时,怎么调整模型?是要更多样本?是要更多特征?正规化的λ应该更大或者更小? 怎么评价模型是否理想?欠拟合或者过拟合?将数据分为训练集70%、测试集30%。 通过训练集得到可能的Θ矩阵,然后根据测试集的结果选择误差最小的那种模型。 测试集的效果评价可能是虚假的过高。所以分成三类: 训练集  Train 60% 验证集  CV cross validation 20
机器学习简单模型-感知机模型
介绍感知机模型之前我想介绍一下什么是线性可分,以及训练机器学习模型的大体步骤,什么是感知机,感知机模型的形式。数据集的线性可分:给定一组数据集T,T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},x属于Rn,y属于{-1,+1},i=1,2,3,4,..,n,如果存在一个超平面S且该超平面能够将数据集中的正负实例点完全正确的划分到超平面的两侧,则称该数据集线性可分。 机器学习的模型...
机器学习模型优化之模型融合
前言:在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题,常用的模型效率分析手段有: 研究模型学习曲线,判断模型是否过拟合或者欠拟合,并做出相应的调整; 对于模型权重参数进行分析,对于权重绝对值高/低的特征,可以对特征进行更细化的工作,也可以进行特征组合; 进行bad-case分析,对错误的例子分析是否还有什么可以修改挖掘 模型融合:模型融合就是训练多个模型,然后按照一定的方法集成过个模型,应为...
[机器学习]判别式模型和生成式模型
这里是LeeTioN的博客 机器学习中有两大任务——监督学习和非监督学习。 其中监督学习的任务学习一个模型,拟合好目标问题的模型后,再将其应用。而监督学习的学习方法可以分为生成方法(Generative Approach)和判别方法(Discriminative Approach)。所学到的模型便称之为生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Mod...
机器学习:生成式模型与判别式模型
监督学习的任务就是学习一个模型,应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出。这个模型的一般形式为决策函数: 或者条件概率分布: 。 监督学习方法又分为生成方法和判别方法,对应生成式模型(Generative Model)与判别式模型(Discriminative...
机器学习之判别式模型和生成式模型
判别式模型与生成式模型的区别 产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y: 产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y) 判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 判别式模型常见的主要有:     Logistic Regression     SVM     Tradi...
机器学习:判别式模型与生成式模型
首先明确一点,机器学习其实是从特征x预测标记y,求条件概率P(y|x)的过程。判别式模型判别式模型直接通过求解条件概率p(y|x)或者直接计算y的值来预测y,就是判别数据输出量的模型;举例:要判断一个羊是山羊还是绵羊,用判别式模型就是从历史数据中学习到模型,然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率,是绵羊的概率。求解思路:条件分布--&amp;gt;模型参数后验概率最大--&amp;gt;(似然函数,参...
二分图中常见网络流模型
首先通过染色、拆点等方法构造二分图。 1.最小顶点覆盖。 在边集E中,每条边至少有一个端点被选出,所需要的最小点集V。 (变种: 最小点权覆盖集)2.最大点独立集。 在点集U中选出子集V,使V中的点两两之间没有边相连,最大化V。 (变种:最大点权独立集)3.最小边覆盖。 在点集U中,每个点至少有一条出边被选出,所需要的最小边集E。4.最小路径覆盖。 对于DAG,使用最少的不相交的链(路
在超图中导入revit模型
首先安装revit2016并激活,接下来从supermap官网上下载revit导出插件。 根据安装的Revit版本,下载对应版本的插件库文件RevitPlugin.dll及配置程序WriteAddin.exe覆盖至Bin_x64目录下,并运行该配置文件(右键以管理员身份运行WriteAddin.exe)之后打开revit。 导入数据以后选择管理—默认三维视图。 然后选择附加模块—super...
Opencv机器学习中文参考手册
大部分分类和回归算法是用 C++类来实现。尽管这些算法有一些不同的特性 (像处理 missing measurements 的能力,或者 categorical input variables 等),这些类之间有一些相同之处。这些相同之处在类 CvStatModel 中被定义, 其他 ML 类都是从这个类中继承
机器学习opencv学习笔记
Haar+Adaboost实现人脸识别 1 首先明白什么是特征:   特征 = 像素经过运算 得到的结果(具体值 向量 矩阵 多维) 2 如何利用特征区分目标?阈值判决 3 得到判决?机器学习 haar特征,是一种利用模版对像素的计算,主要有模版的滑动和模版的缩放 OpenCV中haar特征模版有一下的14种   以第一个模板为例 上面计算特征的结果是一样的 一个模板...
机器学习概念(Opencv笔记!)
机器学习的一点点概念和最基础的原理。
Opencv机器学习之CvMLdata
1. .csv是最通用的一种文件格式,它可以非常容易地被导入各种PC表格及数据库中。此文件中,一行即为数据表的一个记录。.csv可以用记事本打开,打开后,数据之间以逗号为分隔符;.csv也可以用excel打开,显示格式与正常的excel表格数据一样,而且可以将excel文件转换为.csv文件。 2.  Opencv 提供了CvMLdata类(数据类型)来读取.csv文件并进行相
opencv的机器学习的bug
在VS跟opencv做图像处理时,win32平台使用Opencv的ML库加载数据时,放在当前目录下不会有任何错误 但是假如使用MFC做界面时,采用绝对路径,比如C:\data.xml读取数据不会出错,但是放在当前路径下会有读取不到数据的情况,在使用SVM时就发生了 采用的方法是采用这样的当前路径“../data.xml”可以避免错误
【opencv机器学习】SVM 初探
支持向量机(SVM)介绍 支持向量机对线性不可分数据的处理 支持向量机的参数含义及设置 Opencv中的SVM参数优化
opencv 机器学习算法汇总
opencv提供了非常多的机器学习算法用于研究。这里对这些算法进行分类学习和研究,以抛砖引玉。这里使用的机器学习算法包括:人工神经网络,boost,决策树,最近邻,逻辑回归,贝叶斯,随机森林,SVM等算法等。机器学习的过程相同,都要经历1、收集样本数据sampleData2.训练分类器mode3.对测试数据testData进行预测这里使用一个在别处看到的例子,利用身高体重等原始信息预测男女的概率。
相关热词 c#入门推荐书 c# 解码海康数据流 c# xml的遍历循环 c# 取 查看源码没有的 c#解决高并发 委托 c#日期转化为字符串 c# 显示问号 c# 字典对象池 c#5.0 安装程序 c# 分页算法