最終目標(biāo)是區(qū)分一個(gè)對(duì)象，我們應(yīng)該將其高光作為元素向量。這可以通過特征提取來實(shí)現(xiàn)。提取圖片特征的方法多種多樣。它往往建立在陰影、紋理或形狀上。本文的重點(diǎn)是研究和思考各種基于紋理的目標(biāo)識(shí)別和特征提取方法。GLCM和Haar小波變換是最粗糙的地表調(diào)查策略。
2022-05-01 809 4
Matlab運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法(GUI界面)
2022-04-25 866 1
基于Matlab SVM+HOG行人檢測(cè)算法，直接運(yùn)行Optimize.m即可進(jìn)行測(cè)試。其中除了SVM部分利用Matlab現(xiàn)有庫，其余皆為自己編寫的程序，由于預(yù)選框采用變尺度滑動(dòng)，所以運(yùn)行會(huì)比較慢。
2022-04-24 2063 2
YOLOV3算法的交通標(biāo)志牌檢測(cè)識(shí)別
2022-04-14 853 6
基于Matlab幀間差法進(jìn)行視頻目標(biāo)檢測(cè)(GUI界面)
2022-04-11 700 5
YOLO及SORT算法實(shí)現(xiàn)車輛、行人多目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)和跟蹤
2022-02-28 1303 1
深度學(xué)習(xí)：YOLOV5算法多目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)
2022-02-25 1689 7
深度學(xué)習(xí)之YOLOV3算法多目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)。
2022-02-24 1748 7
基于Python+OpenCV行人實(shí)時(shí)檢測(cè)單幅圖像中的行人檢測(cè)
2022-01-26 881 6
基于Python+OpenCV的人工智能汽車和行人跟蹤
2022-01-26 971 7
這是一個(gè)基于OpenCV和Imutils的python3.x程序，可以掃描圖像，并在圖像中行人所在的區(qū)域繪制矩形。
2022-01-26 732 3
基于OpenCV+Python行人檢測(cè)(視頻及攝像頭檢測(cè))
2022-01-26 790 5
Python+PyQt+OpenCV行人檢測(cè)系統(tǒng)(GUI界面)
2022-01-26 1188 1
基于YOLOv5實(shí)現(xiàn)行人及目標(biāo)檢測(cè)(GUI界面)
2021-12-15 1735 5
基于Python火焰識(shí)別系統(tǒng)(帶QT界面)，親測(cè)有用
2021-10-30 1274 6
基于Python+OpenCV編寫的HOG+SVM行人檢測(cè)
2021-10-24 849 1
基于Matlab運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)跟蹤算法(GUI界面)
2021-10-10 1223 3
使用python調(diào)試的卡爾曼濾波車輛跟蹤簡單案例，自帶20多m的caffe模型，精度速度都不錯(cuò)，經(jīng)調(diào)試可使用，有需要的可以下載。
2021-09-04 864 2
Python利用HOG+SVM進(jìn)行視頻行人檢測(cè)
2021-06-02 3165 7