opencv

在本部分中，将之前的优达学城的整套目标检测与跟踪算法改写为ros实时处理，但改写完成后利用我现有的数据包实时检测跟踪，并计算TTC，发现效果不尽人意啊。。。算法的鲁棒性整体较差&#xff0

使用环境：
Windows10Raspberry Pi 4BPython ：3.7.3
Windows下使用 AprilTags
在windows中安装 apriltags 库：
pip ins

1.检测时，在推理时把视频帧传入gpu中进行推理 2.视频编码格式设置为MJPG 3.换更加轻量级的模型进行识别 4.采用队列的方法，使用生产者消费者的概念进行识别

实现思路
经过了各种环境配置，最近终于初步跑通了YOLOv3，用的是以下程序。 [https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3] 跑通了之后想着是可以配合摄像头

一、目标检测简介
目标检测是计算机视觉中一个重要的研究方向。人眼可以轻松、准确地识别出图片中的物体是什么、这个物体在图片中的哪个位置。 对于计算机来说，在以数字形式表示的图片中寻找目标物体，并判断这个物体是什么&#

引言：本项目主要从两方面出发，一是搭建目标检测系统，利用hogsvm的方法，从网络摄像头读取数据，目标检测找出校园卡的位置；二是在找到校园卡位置后&#xff0c

vs2015opencv440实现YOLOv4，并训练自己的数据集（完全零基础） 附：利用python接口进行调用
最近因为毕设需要，在研究深度学习目标检测的一些算法&#x

目录
1、导入所需的库
2、定义可视化函数显示图像上的边界框和类标签
3、获取图像和标注
4、使用RandomSizedBBoxSafeCrop保留原始图像中的所有边界框
5、定义增强管道
6、输入用于增强的图像和边框
7、其他不

opencv.c调用yolo3/5模型进行目标检测，windows直接实现，不依赖其库 注意： Visual Studio 2015/2017配置OpenCV库即可。 若为Visual Studio 2

今天在翻几年前的一些YOLO Object Detection with OpenCV的模型，发现很多模型都用到了这两句
# 获取输出层的名称: [yolo_82, yolo_94, yolo_106]
ln net.getL