人工智能神经网络不训练检测模型,如何进行对象的检测与追踪?
背景分割技术,讲的明白一些就是收集背景图片,此图片作为参考图片,当有移动物体进入背景后,实时对当前视频帧图片与背景帧图片进行对比,进而检测出运动物体的存在,并实时进行追踪
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继续阅读FFmpeg是一套领先的音视频多媒体处理开源框架,采用LGPL或GPL许可证。它提供了对音视频的采集、编码、解码、转码、音视频分离、合并、流化、过滤器等丰富的功能
继续阅读上期文章,我们介绍了YOLOV4对象检测算法的模型以及基本知识,哪里还进行了图片的对象检测,如何使用YOLOV4进行视频检测与实时视频检测呢?毕竟我们绝大多数的需求必然是视频的实时对象检测
继续阅读YOLO系列对象检测算法,算是人工智能技术领域的一匹黑马,当开发者宣布不再为YOLO系列检测算法更新时,很多开发者瞬间失去了”精神食粮“。突然,当YOLOV4检测算法发布的时候,让很多开发者喜出望外。
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继续阅读我们分享了sklearn的基本知识与基本的聚类算法,这里主要是机器学习的算法思想,前期文章我们也分享过人工智能的深度学习,二者有如何区别,可以先参考如下几个实例来看看机器学习是如何操作的
继续阅读当我们有2张图片,很喜欢第一张图片的颜色,第2张图片的前景照片,很多时候我们需要PS进行图片的颜色转换,这当然需要我们有强大的PS功底,当然小编这里不是介绍PS的,我们使用代码完全可以代替PS 进行图片的颜色转换
继续阅读在工程应用中,用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低,这样不仅耗时耗力,还不一定能够写出构架清晰,稳定性强的模型。更多情况下,是分析采集到的数据,根据数据特征选择适合的算法,在工具包中调用算法,调整算法的参数,获取需要的信息,从而实现算法效率和效果之间的平衡。而sklearn,正是这样一个可以帮助我们高效实现算法应用的工具包。
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