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针对目标检测准确率低,物体位置不精准的缺点,设计了一种基于改进的特征提取网络的目标检测算法。首先将训练集进行数据增强;其次设计了一种双通道网络,用于目标检测算法Faster R-CNN的特征提取;最后
基于视频的目标检测算法
基于Python的视频人脸眨眼检测算法实现。使用opencv-python库进行图像处理,利用dlib库检测人脸关键点,并通过欧氏距离计算人眼的开闭状态。代码可以实现调用摄像头进行实时检测,也可以读取
QT+OPENCV帧间检测移动的物体,存在一些小瑕疵。对于一个固定的场景(背景),我们感兴趣的是在场景中运动的物体(前景)。前景提取是在智能监控应用中的一个基础步骤。帧间差分:在运动目标检测中,简单来
我试验过 实验结果之后觉得效果不太好可以改进的 大家可以看看的
Canny 检测算法包含下面几个阶段: 1.图像灰度化 2.高斯模糊处理 3.图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算 4.NMS(非极大值抑制) 5.双阈值的边界选取 1、图像灰度化 当仅提取一张图片的
用于质量可伸缩视频编码的快速帧内预测算法
今天小编就为大家分享一篇python-视频分帧&多帧合成视频实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
为降低阴影对运动目标检测结果的干扰,提出了一种阴影检测方法,作为运动侦测方法的后处理步骤。在运动侦测检测到的目标列表的基础上,该方法针对R、G、B 3个颜色通道提取相邻帧之间像素点的亮度、对比度和结构
针对人脸认证系统的欺骗攻击,传统欺骗攻击方式主要包括照片和视频攻击。随着三维(3D)打印技术的快速发展, 使用3D面具进行欺骗攻击逐渐成为新威胁。在剪切波变换基础上, 结合人脸3D几何特征和局部区域纹
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