本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板（米尔基于全志 T527开发板）的OpenCV行人检测方案测试。米尔基于全志T527开发板一、软件环境安装1.安装OpenCVsudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv2.安装pipsudo apt-get install python3-pip二、行人检测概论使用HOG和SVM构建行人检测器的关键步骤包括：准备训练数据集：训练数据集应包含大量正样本（行人图像）和负样本（非行人图像）。计算HOG
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OpenCV 行人检测 全志T527 T527开发板
本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板（米尔基于全志 T527开发板）的OpenCV行人检测方案测试。摘自优秀创作者-小火苗米尔基于全志T527开发板一、软件环境安装1.安装OpenCVsudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv2.安装pipsudo apt-get install python3-pip二、行人检测概论使用HOG和SVM构建行人检测器的关键步骤包括：准备训练数据集：训练数据集应包含大量正样本（行人图像）和负样本（非
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OpenCV 行人检测 全志T527 T527开发板
本篇测评由与非网的优秀测评者“eefocus_3914144”提供。本文将介绍基于米尔电子MYD-LMX93开发板（米尔基于NXP i.MX93开发板）的基于OpenCV的人脸检测方案测试。OpenCV提供了一个非常简单的接口，用于相机捕捉一个视频(我用的电脑内置摄像头)1、安装python3-opencvapt install python3-opencv2、查看摄像头支持的格式与分辨率root@debian:~# v4l2-ctl --device=/dev/v
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OPENCV 相机捕捉视频进行人脸检测--米尔NXP i.MX93开发板
为了解决在复杂环境下人工操作难以实现自动化、智能化和精确性的问题，设计了一种具有自平衡功能的取放一体平衡机器人，并开发了其软硬件系统。该机器人利用OpenCV在NVIDIA Jetson TX2平台上进行图像处理，从而能够识别其周围的环境，并根据目标参数实现自动控制平衡机器人的运动。机器人的底盘采用STM32F4系列作为主控芯片，能够快速地获取电机等数据，并进行实时的PID控制等处理。
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202308 视觉识别 平衡机器人 机器人 PID控制 OpenCV STM32
因交叉路口的信号灯常为固定周期控制，在面对不同方向车流量不同时无法做出合理的调整，出现绿灯方向无车辆通过，而红灯方向却有大量车辆等待的现象。故本文设计了一个智能交通信号系统，以树莓派为控制核心，搭载OpenCV库，利用帧间差分法、虚拟线圈计数思想、车道模板提取进行对车流量、信号灯前车队长度的获取，最后使用基于专家系统的模糊控制器对获取到的数据进行模糊计算得到一个相对合理的绿灯时间，以降低交叉路口时间分配的不合理，减少交通拥堵。
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202304 OpenCV 车流量检测 帧间差分 虚拟线圈计数 专家系统
据龙芯中科官方消息， 近期，OpenCV开源社区正式合入了对龙芯处理器LoongArch龙架构的支持代码，基于龙架构自主指令系统，优化后的OpenCV性能显著提升。OpenCV是一款跨平台的计算机视觉、机器学习软件平台，应用非常广泛，是目前AI应用的重要基础平台。针对当前主要的CPU架构，OpenCV均有支持，包括x86、Arm等等，而随着此次代码合入，龙架构也正式加入了OpenCV大家庭。龙芯中科表示， 围绕龙架构，公司积极投入AI平台建设，构建形成了多层级的AI软件生态体系，以及全
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龙芯 OpenCV 处理器
本设计是一种基于计算机视觉的无土栽培蔬菜种植架，以STM32作为核心控制，运用计算机视觉技术对植物生长状态进行识别判断，根据植物生长阶段提供植物所需的营养液浓度和光照。传统的无土栽培需要过多的人为操作，比如培养液浓度配比，在植物生长的不同阶段越要不同的溶液浓度，还有光照强度、环境温度等因素，需要耗费大量人力调节这些参数。本研究将这些参数调节交给无土栽培种植架来完成，自动调节植物生长周期所需的环境参数和培养液浓度。
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计算机视觉 无土栽培 物联网 STM32 OpenCV 202112
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。本课题通过树莓派、OpenCV等来完成图书馆门禁系统，通过录入人脸信息，系统识别成功则开通门禁，识别失败则报警。本系统完成了门禁系统的设计要求，实现了图书馆的门禁智能化。
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202104 树莓派 Linux OpenCV 图书馆门禁
模型介绍 文本检测模型 OpenVINO支持场景文字检测是基于MobileNet的PixelLink模型，该模型有两个输出，分别是分割输出与bounding Boxes输出，结构如下： 下面是基于VGG16作为backbone实现的PixelLink的模型结构： 输入格式：1x3x768x1280 BGR彩色图像 输出格式： name: "model/link_logits_/add", [ 1x16x192x32 0] – pixelLink的输出 name: "
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OpenVINO OpenCV 文本检测 文本识别
为了庆祝OpenCV20周年，OpenCV 5 即将发布。OpenCV 5.0带来了很多新特性以及改进，一个比较重要的改变是OpenCV 的开源许可协议将从 3-clause BSD 变更为 Apache 2。OpenCV项目自发布以来就一直使用BSD协议，它允许开发者在教育、研究、个人项目还是商业产品等任意项目中使用OpenCV库，没有任何限制。但BSD
协议已很难满足快速发展的计算机视觉领域，尤其是BSD协议不涉及专利，这意味着使用BSD协议的代码可能包含一些专利算法的实现。在计算机视觉领域，
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OpenCV 计算机视觉 OpenVINO
OpenCV4.4.0发布了。OpenCV是Intel开源计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。此版本更新亮点包括：l SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法已移至主存储库(SIFT的专利已过期)l DNN 模块n 改进的图层/激活/支持更多模型： 最新的Yolo v4检测器，禁用了[yolo]层（Yolo v3和Yolo v4）中每层的NMS，因为它们是不正确的——在所有检测中使用cv::dnn
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OpenCV 英特尔 人工智能，OpenVINO
EEPW的各位小伙伴们大家好，很荣幸，能够借EEPW的风水宝地，做一期有关OpenCV的教学系列帖。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，使用它，我们可以完成对数字图像的一系列处理工作，从而进一步设计图像识别类的运用，比如停车场的车牌号码识别，马路上的道路交通标识识别，物品识别，人脸识别等机器视觉领域。OpenCV可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效，同时由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了
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OpenCV Python 计算机视觉
祝朝坤，魏伦胜（郑州工商学院，河南 郑州 451400） 摘 要：本研究旨在开发一种基于TensorFlow的深度学习应用程序，该应用程序通过OpenCV图像处理检测垃圾中的垃圾类型。为了提供最有效的方法，本研究对众所周知的深度卷积神经网络体系结构进行了实验。经测试Inception-v4的准确率要优于其他同类模型。本研究的模型是经过精心优化的深度卷积神经网络体系结构，用于对选定的可回收对象类别进行分类，其数据将通过STM32硬件端进行分析进而控制整个垃圾分类系统。 关键词：TensorFlow；
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202006 TensorFlow Inception-v4 垃圾分类 STM32 OpenCV
祝朝坤，李宗贤(郑州工商学院，河南 郑州 450000) 摘 要：基于树莓派为核心器件来设计的智能交通灯控制器，采用摄像头来实时的捕捉路口的照片，发送给树莓派，在树莓派上运行OpenCV视觉库来处理分析路口车辆的数目。通过串口发送给STM32F103C8T6微控制器来设置红绿灯亮灭的时长，最后可以通过屏幕显示车流量，等待时间等信息。设备可靠性高、实用性强、操作简单。 关键词：交通灯；树莓派；OpenCV 0 引言 国内应用和研究城市交通控制系统的工作起步较晚，20世纪80年代以来，国家一方面进
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202001 交通灯 树莓派 OpenCV
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