C++图像分类、检测工程

C++/OpenCV实现图像目标识别与分类 写在前面 这次分享的为一个很理想的情况下的目标识别与分类,对象为螺丝、螺帽、圆环这三个东西,其实就是图一乐呵,为什么说理想化呢?看一下本文使用的实验图片。 可以看到,图像中三个目标非常清楚,因为该图背景非常单一,这张图为在我床单上拍的。最近也还在补充图像处理相关的数学基础理论,要达到能在复杂背景下的目标检测与识别,需要学习的地方还很多。 方法流程 图像预处理,包括去噪、去除背景、阈值化 图像分割 特征提取 机器分类学习 下面根据该顺序具体介绍相关代码以及效果。 1.图像预处理 首先是去除噪声,本文使用 阅读详情

闲来无事,整理一下图像分类和检测的相关知识。先搭建一个简易工程,粗糙的实现分类和检测。先将工程所用文件上传。之后会逐步扩充,并根据扩充的内容做一些知识补充。(更多围绕在基础工程实现上,原理分析比较少。)

之前有过图像分类的相关介绍,本来打算先介绍一下图像检测的相关知识再整理该工程。一时着急,没有整理图像检测相关知识。只能在之后扩充时再做补充。

头文件:

#pragma once
#include<opencv2\opencv.hpp>
class classify
{
public:
 classify();
 ~classify();
 void trainClassify(char* trainRight, char * trainError);    //训练分类
 void trainDetect();        //训练检测
 int classification(std::string imagePath);  //分类
 int detect(std::string imagePath);
C++实现YOLO图像分类:从环境搭建到性能优化的完整工程指南 图像分类是计算机视觉的基础任务,其核心原理是通过深度神经网络提取图像特征并进行类别预测。在工业实践中,C++因其对内存和计算资源的精细控制能力,成为追求极致性能和高集成度的首选语言,尤其适用于边缘计算和实时系统等场景。OpenCV DNN模块作为轻量高效的推理引擎,结合ONNX模型格式,为C++环境下的模型部署提供了标准化解决方案。本文聚焦于利用YOLO骨干网络的特征提取能力,通过C++和OpenCV DNN实现高性能图像分类推理,详细阐述了环境配置、核心模块设计、性能评估与优化等关键环节,为工业级视觉应用 阅读详情

相关推荐

【图像分类】实战篇 (2)5分钟学会用迁移学习ResNet50训练自己的图像分类模型(鸟类识别为例)

此项目主要是小白入门教学,项目可以直接运行,需要请私信!!!图像分类是深度学习图像处理领域最基本的识别任务。先上结果。

1万+

【模型c++部署】yolov8(检测、分类、分割、姿态)使用openvino进行部署

该文主要是对yolov8的检测、分类、分割、姿态应用使用c++进行dll封装,并进行调用测试。

qq_44747572的博客 9259

YOLOs-CPP-DashBoard: 为YOLO全家桶C++生产环境推理框架构建可视化面板

YOLO 模型本身变化很快,但部署侧真正困难的地方往往不是“跑一次模型”,而是如何长期维护一套稳定、统一、可扩展、可验证的推理工程。YOLOs-CPP的设计思路正是围绕这个问题展开:把 ONNX Runtime、OpenCV、YOLO 后处理、多任务 API、示例程序和可视化系统组织成一个完整框架。对于新手来说,可以先从 Dashboard 和图像推理示例入手;对于工程开发者来说,可以重点阅读detectionyoloe等核心模块;

Together_CZ的博客 380

ResNet18动物识别实战:从数据清洗到树莓派部署

卷积神经网络(CNN)是图像分类任务的核心基础架构,其通过局部感受野、权值共享与池化操作实现平移不变性特征提取;在实际工业场景中,模型需兼顾精度、延迟与硬件适配性。ResNet18凭借残差连接带来的小样本鲁棒性与轻量级参数量,成为边缘端动物识别的高性价比主干网络。本文聚焦真实产线需求,覆盖数据集清洗、PyTorch数据加载规范、Transform顺序陷阱、CrossEntropyLoss使用误区、OneCycleLR调度优化及TensorRT部署压缩等关键环节,特别解决‘环境配不起来’‘标签索引错位’‘推理

weixin_31715171的博客 239

基于MATLAB的随机森林图像分类器实战:用于膜检测的classifierTraining

MATLAB提供了一个专门用于图像处理的工具箱——Image Processing Toolbox。该工具箱提供了一系列专门设计的函数和应用程序界面(API),用于执行图像分析、增强、滤波、变换和可视化等操作。工具箱中包含的函数可以处理各种类型的图像数据,包括2D灰度图像、2D彩色图像和3D多维图像。Image Processing Toolbox的核心功能包括:- 图像输入输出:支持多种格式的图像输入输出,如JPEG、PNG、TIFF等。

weixin_42311427的博客 1158

基于Visual C++的车辆检测系统完整实现

本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:本项目专注于利用Visual C++实现车辆检测,涵盖了从图像预处理到速度估算的全过程。项目结合计算机视觉和图像处理技术,通过边缘检测、轮廓提取、分类识别和速度计算等步骤,完成车辆的识别和定位。同时,本项目还包含了使用OpenCV库和Visual Studio开发环境的介绍,展示了如何构建一个高效、稳定的车辆检测系统。 1....

weixin_42168902的博客 1073

Figma入门-自动布局

Figma原型图制作内置组件友好,自动布局类似CSS flex,通过布局网格控制对齐、分布、换行等,前端熟悉的同学易上手,参数设置基本一致。

我码玄黄的博客 2175

RouterOS v7.6实战:5分钟搞定IPv6双栈配置(含光猫桥接避坑指南)

本文详细解析了在RouterOS v7.6系统中配置IPv6双栈网络的实战步骤,特别针对家庭网络光猫桥接模式下的常见问题提供了避坑指南。文章涵盖了从基础配置到企业级部署的进阶内容,包括IPv6前缀获取、DHCPv6客户端设置、路由通告以及安全优化,帮助用户充分利用v7.6版本在IPv6支持上的改进与优势。

embedding5hiker的博客 1285

FI 应计对象的创建和摊销

创建/修改:ACACTREE01/ACACTREE02 应计对象的过账:ACACPOSTING

nancyln9711的博客 904

ICC2:使用analyze_lib_cell_placement检查lib cell的pass rate

我正在「拾陆楼」和朋友们讨论有趣的话题,你⼀起来吧?在place之前需要使analyze_lib_cell_placement命令去检查lib cell在当前的site row/power plan/legalize设置的环境下能够正常place和legalize。下面分享一个脚本去报告pass rate低于2%的lib cell。

m0_61544122的博客 675

8、干式变压器

干式变压器的发展,是人类不断挑战材料科学和热物理极限的过程,每一次技术突破,都是在。温度升高,ε_r反而下降(因为分子活动性增强,极化响应变慢)。:固体导热的热阻比液体对流大一个数量级,这是无法逾越的物理规律。Nomex在高温下不是逐渐分解,而是保持性能直到一个临界点。如果 T_a = 40°C,则 T_c = 146.7°C。干式变压器(固体介质分隔):热场、电场、流场(空气)形成三维氢键网络,即使在高温下也能保持机械强度。:不是在现有技术上修修补补,而是寻找新的。仍在H级绝缘允许范围内(≤180°C)

renpeng2692873032的博客 230

YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | CVPR 2025| 引入LRSA局部区域自注意力模块,能提升其在细节捕捉、小目标检测和长距离依赖建模方面的能力

本文提出将LRSA(局部区域自注意力)模块集成到YOLOv13中,通过局部特征交互增强细节捕捉能力、小物体检测精度和长距离依赖建模。LRSA模块采用重叠图像块处理策略,在保持计算效率的同时提升复杂背景下的检测性能。文章详细介绍了模块结构、原理优势,并提供了三种改进方案:1)在主干网络添加LRSA层;2)将关键模块替换为DSC3k2_LRSA;3)采用HyperACE_LRSA结构。配套提供了完整的PyTorch实现代码和YAML配置文件,展示了该模块如何通过局部注意力机制平衡检测精度与推理速度。

Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文 345

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

上一篇: 用例子,通俗介绍回掉函数的使用
下一篇: OpenCV边缘提取
chasingMax
博客等级 码龄9年 8粉丝 10原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值