随笔分类 - OpenCV
摘要：一、简介 本文主要讲在树莓派中编译Opencv3.4.1和OpenCVSharp库，方便C#开发人员可以通过Mono或者Netcore运行C#通过OpenCVSharp写的OpenCV库。 二、过程 三、使用 编译好后，请把OpenCVSharp编译生成的/usr/local/opencv/Open
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摘要：一、简介 本文讲使用OpenCV，不使用FFMPEG的方法进行保存视频。 二、代码 1、引用 2、代码
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摘要：一、简介 本文重点描述在树莓派中编译OpenCV3.4.1和OpenCvSharp，大家都知道OpenCVSharp是使用C#调用OpenCV最简洁的一个库。但是在Linux上或者树莓派上运行时，需要编译对应的Linux和CPU架构的版本。 二、编译过程 三、效果
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摘要：一、问题 使用下列方法调用OpenCV编程调用树莓派摄像头时总是失败，提示调用Grabber的start()时失败。 二、原因 原因在于OpenCV在调用Linux中的摄像头时，没找到/dev/video0这个设备，因此需要添加一个简单的配置来搞定。 三、解决方案 找到下列文件：/etc/modul
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摘要：一、简介 JavaCV使用来自计算机视觉领域(OpenCV, FFmpeg, libdc1394, PGR FlyCapture, OpenKinect, librealsense, CL PS3 Eye Driver, videoInput, ARToolKitPlus, flandmark, L
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摘要：Python+H5py实现将SVHN样本库转换为FasterRcnn训练样本
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摘要：一、上代码 二、效果（按ESC键退出）
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摘要：使用Windows服务调用OpenCVSharp进行拍照
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摘要：Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法，通过对训练集不断训练弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成强分类器。adaboost算法训练的过程中，初始化所有训练样例的具有相同的权值重，在此样本分布下训练出一个弱分类器，针对错分样本加大对其对应的权值，
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摘要：一、简介： adaboost分类器由级联分类器构成，"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检
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