Keras深度学习实战（3）——神经网络性能优化技术详解
在神经网络训练过程中，有多种超参数可以影响神经网络的准确性。在本节中，我们将详细介绍神经网络中各种超参数的作用，通过使用不同的超参数来优化神经网络性能，以 MNIST 手写数字分类模型为例应用多种神经网络优化技术提高模型准确率。
三、深度学习基础2（前、反向传播；超参数）
前向传播与反向传播前向传播反向传播神经网络的输出、卷积神经网络输出值以及Pooling 层输出值（主要作用是下采样）过程皆为比较简单的基础知识，在此不作详细赘述。超参数超参数:比如算法中的 learning rate （学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、（隐藏层数目）、（隐藏层
C++使用opencv调用级联分类器来识别目标物体
前言：相较于帧差法捕捉目标物体识别，级联分类器识别目标物体更加具有针对性，使用前者只要是动的物体都会被捕捉识别到，画面里有一点风吹草动，都会被捕捉识别下来，如果我想识别具体的人或者物，都无法做到精准的目标识别，所以有了级联分类器识别（即模型识别），会按照训练好的级联分类器（模型）来进行目标识别流程讲
三、深度学习基础1（构成、模型）
神经网络组成（输入层、隐藏层、输出层）最简单的神经网络：感知机复杂一些的感知机由简单的感知机单元组合而成：Sigmoid 单元感知机单元的输出只有 0 和 1，实际情况中，更多的输出类别不止 0 和 1，而是[0,1]上的概率值，这时候就需要 sigmoid 函数把任意实数映射到[0,1]上。sig
BM算法实现双目视觉测距--python实现
python实现双目相机的深度测距，获取点的三维坐标。
车牌识别项目全过程——opencv知识自学
目录什么是opencv?图像获取图像变换改变大小什么是opencv?OpenCV是一个开源的计算机视觉框架。是用来处理图像数据的开源库，即一套与图像相关的算法库。在2016年以后，深度学习的应用越来越广泛，OpenCV里也添加了CNN之类的模块，可以与Tensorflow、Caffe2这些框架训练出
在QT下调用opencv完成运动目标捕捉
一、原理说明：差帧识别原理：将这一帧的图像和上一帧的图像进行比对，产生变化的即为运动的目标像素块二、过程详解：1.将传入的两帧先进行灰度处理，转化将rgb类型图片转化为灰度图，可大大降低处理时间和资源消耗将转换后的图片转存至frontGray和afterGray cvtColor(frontF
openCV 实现用 python 画线、画矩形、画圆、画椭圆、画多边形
🍊在我进行物体检测，或者做一些目标识别的过程中，当我检测到目标时，怎么样来说明我们检测的东西是什么呢？在这个过程中我们就可以采用一些 openCV 的绘图函数来进行标注，比如当我们识别到一个长方形时，我们就可以画一个矩形来把我们识别到的目标给框起来，让它与视频
opencv python图像批量相加cv2.add(img1,img2),以stone331数据集为例
将两个文件夹中对应的图片两两相加
OpenCV实践小项目(三) - 停车场车位实时检测
1. 写在前面今天整理OpenCV入门的第三个实战小项目，前面的两篇文章整理了信用卡数字识别以及文档OCR扫描， 大部分用到的是OpenCV里面的基础图像预处理技术，比如轮廓检测，边缘检测，形态学操作，透视变换等， 而这篇文章的项目呢，不仅需要一些基础的图像预处理，还需要搭建模型进行识别和预测，所以
OpenCV-Python身份证信息识别
使用OpenCV-Python和CnOcr对身份证图像识别
《三英战吕布》 - 图像模板匹配 【Python-Open_CV系列（八）】
OpenCV图像的单模板匹配与多模板匹配 (以Python为工具) Open_CV系列（八）1.什么是模板匹配？ 及 模板匹配方法matchTemplate()介绍2.单模板匹配2.1 单目标匹配2.2 多目标匹配3.多模板匹配cv2.TM_SQDIFF cv2.TM_SQDIFF_NORMED c
opencv透视变换，提取特征图像
目录基本介绍cv2.getPerspectiveTransforms介绍cv2.warpPerspective介绍寻找特征图像完整代码及运行效果基本介绍 注意：这篇文章的前提是学过图像仿射变换使用opencv的透视变换可以使我们简单的提取想要的信息，只需要知道原图像的4个点，通过这4个点以及想
OpenCV基本功 之 图像的掩模、运算 & 合并专题 -小啾带学【Python-Open_CV系列（七）】
OpenCV图像的掩模、运算 与 合并 (以Python为工具) Open_CV系列（七）1.图像的掩模2.图像的运算2.1 图像的加法运算2.1.1 “+”方法2.1.2 cv2.add()方法2.1.3 使用掩模遮盖相加结果2.2 图像的位运算2.2.1 按位与 cv2.bitwise_and(
opencv 学习笔记（十一） 灰度直方图
直方图的计算很简单，无非就是遍历图像的像素，统计每个灰度级的个数，opencv中calcHist函数能够同时计算过个图像，多个通道，不同灰度范围的灰度直方图。void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, Inp
opencv 学习笔记（十） 图像边缘检测
Canny（） Sobel（） Scharr（） Laplacian（）
OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)【python-Open_CV系列（五）】
OpenCV图像几何变换(python为工具) Open_CV系列（五）准备图片1. 缩放 cv2.resize()方法2. 翻转 cv2.flip()方法3. 仿射变换 warpAffine()方法3.1 平移 3.2 旋转 3.3 倾斜 4. 透视
【 OpenCV】——创建轨迹条
【 OpenCV】——创建轨迹条前言本文介绍了在图片上创建轨迹条基础内容。使用步骤##1.引入库#include <iostream>#include <opencv2/core.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include
opencv 学习笔记 （九） 几何变换
几何变换简介一、图像平移1.图像平移代码 （不改变图像大小）2.图像平移代码 （改变图像大小）二、图像旋转1.图像旋转函数2.仿射变换函数3.代码三、图像缩放1.图像缩放函数2.图像缩小代码3.图像放大代码总结简介图像的几何变换不改变图像的像素值，而是改变像素所在的几何位置，从变换的性质来分，图像的
