<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[pcb931126的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; pcb931126]]></copyright><item><title><![CDATA[高精度高性能车牌识别开源代码，可商用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/149462391</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/149462391</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Sat, 19 Jul 2025 11:42:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[高精度高性能车牌识别开源代码，可商用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[台湾车牌识别开源代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/149461090</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/149461090</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Sat, 19 Jul 2025 10:42:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[台湾车牌识别，便移植嵌入式和安卓端使用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[双目视觉，立体视觉，双目标定，三维重建，深度估计，棋盘格，RAFTStereo,HitNet,深度估计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/131952167</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/131952167</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Thu, 27 Jul 2023 09:28:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[双目深度估计、三维重建、立体视觉、双目视觉 Stereo Algorithms (Include:CREStereo,RAFT-Stereo,Hitnet,Stereo Transformers,RealtimeStereo,DistDepth) with TensorRT,ORT,OpenVINO]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人脸检测，人脸识别，目标跟踪，年龄性别识别，佩戴口罩识别，活体检测，源码，部署]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/131400403</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/131400403</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Mon, 26 Jun 2023 16:32:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[包含人脸检测(Retinaface,yolov5face,yolov7face),人脸检测跟踪(ByteTracker)，人脸角度计算（Face_Angle）人脸矫正(Face_Aligner)，人脸识别(Arcface)，口罩检测(MaskRecognitiion)，年龄性别检测(Gender_age)，静默活体检测(Silent_Face_Anti_Spoofing);所有模型均使用C++和TensorRT加速推理,yolov7face的前后处理使用cuda加速,(其他模型加速优化也可参考);]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu18.04+Docker+Cuda10.1+cudnn+pytorch+FastReID]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/106882074</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/106882074</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Sun, 21 Jun 2020 11:03:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、安装Docker

 参考博客：1.https://blog.youkuaiyun.com/eason_1221/article/details/103091046

 2.https://blog.youkuaiyun.com/iefenghao/article/details/90747642

 类似的博客还有很多

 1.更新系统软件，并下载必要工具


$ sudo apt update
$ sudo apt install apt-transport-...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人脸检测(libfacedetection,retinaface等)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/105395336</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/105395336</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Wed, 08 Apr 2020 20:20:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.libfacedetection
它最大的亮点是能够在所有支持 C/C++的平台上编译运行。作者将预训练的 CNN 模型转换为静态变量后储存到了 C 文件里，使得该项目不需要任何其他依赖项（当然 OpenCV 还是需要的），仅仅只需要一个 C++编译器，就能在任何一个平台甚至嵌入式系统上编译并运行该项目。

尤其吸引人的是该项目使用 C++编写且支持 AVX2，在 i7 的 CPU 上就能跑出...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[提取图像特征描述子（HOG,LBP）并利用余弦相似度的计算——C++实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/105247544</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/105247544</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Wed, 01 Apr 2020 16:09:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[余弦相似度的计算（C++代码实现）
一.余弦计算
1.几何中，夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异；机器学习中，借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。
2.二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：

3.两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦为：

即：

夹角余弦取值范围为[-1,1]。余弦越大表示两个向量的夹角越小...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu18.04+caffe+python3.6下编译Faster-RCNN的各种坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/99706549</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/99706549</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Sun, 18 Aug 2019 17:51:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[我是在已经编译好Caffe环境下再次编译Faster-RCNN,相当于从新编译了一遍caffe，
首先大体上按照这篇文章作为编译Faster-RCNN的主线：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40368377/article/details/81985023
首先最坑的就是模型下载不下来的问题，需要翻墙，我这边直接给百度云的链接了：
遇到的坑
1编译caffe
/usr/l...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu18.04+caffe+Cuda9.0+Cudnn7.0+Anaconda3+pytorch+Pycharm]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/96908882</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/96908882</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Mon, 22 Jul 2019 23:19:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[折腾了好几天，终于安装好了
主要参考了这篇博客https://blog.youkuaiyun.com/u013066730/article/details/80893495，这博客后面的安装是有问题的，具体的坑下面列出来，以后安装会好很多
1.这篇博客从开始到6.2.1没有问题，有问题在6.2.1之后
问题1
INCLUDE_DIRS和 LIBRARY_DIR的路径有问题
作者的路径有问题，如下图所是

将I...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu16.04+GTX060+Pytorch+Anaconda+Python3.6环境配置的各种坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/96640059</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/96640059</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Sat, 20 Jul 2019 22:42:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[1参考的博客
包含各种问题，各种折腾
1.https://blog.youkuaiyun.com/qq_31531635/article/details/79963188
2.https://blog.youkuaiyun.com/wanzhen4330/article/details/81699769
3.https://blog.youkuaiyun.com/qq_39938666/article/details/8960165...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[飞行堡垒6安装Win10+Ubuntu16.06的各种坑（记录一下）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/96561442</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/96561442</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Sat, 20 Jul 2019 09:38:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 安装Win10和Ubuntu16.04
这个些方法晚上一大堆，就不细说了，我遇到的一个问题就是安装Ubuntu16.06的时候找不到我的固体硬盘了，这个需要将进BIOS里面将读硬盘的模式改为AHCI模式。
2.安装显卡（GTX1060）
安装显卡遇到各种各样的问题，各种方法都试过了，不断输入密码的问题也遇到了（卸载安装的显卡驱动），我最终按照下面博主的方法解决了问题：https://blog....]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu16.04下VSCode无法安装C++插件的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/95496965</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/95496965</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Thu, 11 Jul 2019 17:29:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[原因：可能是权限不够
解决：在终端输入命令
sudo chown -R 用户名:用户名 ~
sudo chmod -R 700 ~


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python和C++遍历文件夹中数据的方法(图像文本)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/95307919</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/95307919</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Wed, 10 Jul 2019 09:59:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.Python
主要是利用glob模块。glob是python自己带的一个文件操作相关模块，内容不多，可以用它查找符合自己目的的文件。
# encoding: UTF-8
import glob as gb
import cv2

#Returns a list of all folders with participant numbers
img_path = gb.glob("numbers...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[有序链表的插入函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/92432275</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/92432275</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Sun, 16 Jun 2019 21:43:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[创建一个节点
typedef struct NODE
{
       struct NODE *link;
       int         value;
}Node;

调用有序链表的插入函数：
//插入到一个有序链表。函数的参数是一个指向链表根指针的指针，以及一个需要插入的新值
result=sll_insert(&amp;root,12);

插入函数1
#include &lt;st...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[奥比中光（Astra S）开发（两个相机分别获得点云和RGB图像）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/89785777</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/89785777</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Fri, 03 May 2019 11:02:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[对Astra S深度相机的操作又进行封装一次，工程文件和第三方库文件在我的资源中有下载
工程包含目录为：
//按照自己的路径进行更改
D:\Program Files\ThirdParty\OpenNI2\Include
D:\Program Files\ThirdParty\OpenCV241\Include
D:\Program Files\ThirdParty\Eigen3.2.5

库目录...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++使用EasyLog写日志]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/89785421</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/89785421</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Fri, 03 May 2019 10:29:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[EasyLog相关的头文件和.cpp文件的下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/pcb931126/11157258；
1.配置好相关路径，在.h文件中添加头文件
//日志类头文件
#include "../../Shared/Log/EasyLog.h"
#include "../../Shared/Log/SyncFileLog.h"
#include...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用C++boost库加载配置文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/89785018</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/89785018</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Fri, 03 May 2019 09:47:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先在工程的包含目录和库目录中将boost库配置好！
在.h文件中导入头文件
#include &lt;boost/property_tree/ptree.hpp&gt;  
#include &lt;boost/property_tree/ini_parser.hpp&gt;

在.cpp文件中新建一个加载配置文件的函数
/*----------------------------
*功能：加载...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习-KMeans]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/86488878</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/86488878</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Tue, 15 Jan 2019 10:48:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、 K-均值聚类算法
聚类是一种无监督学习，它将相似的对象归到同一个簇中。簇内对象越相似，聚类效果越好。K-Means算法就是其中的一种聚类算法。其实现代码如下：
#1.KMeans均值聚类算法
#2.伪代码
&quot;&quot;&quot;
       创建k个点作为起始质心（随机选择）
       当任意一个点的簇分配结果发生改变时
           对数据中的每个数据点
               对每个...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习-树回归]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/86478502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/86478502</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Mon, 14 Jan 2019 15:43:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于CART形成的回归树以及树的预剪枝和后剪枝，代码如下：
&quot;&quot;&quot;
机器学习-树回归（CART）
姓名:pcb
日期：2019.01.10
&quot;&quot;&quot;
from numpy import *


class treeNode():
    def __init__(self,feat,val,right,left):
        featureToSplitOn=feat
        valu...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习-线性回归]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/86107139</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pcb931126/article/details/86107139</guid><author>pcb931126</author><pubDate>Tue, 08 Jan 2019 23:31:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、用线性回归预测最佳拟合直线
&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;回归的目的是用已知的回归方程预测数值型的目标值，求回归方程系数的过程叫做回归。具体的做法是用回归系数乘以输入值，再将结果全部加起来，就得到预测值。
　　
　　求回归系数的一个常用方法是找出使得误差最小的www，这里的误差指的是预测yyy值和真实yyy值之间的差值，使用误差的简单累加正...]]></description><category></category></item></channel></rss>