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Python实用模块推荐(十二)pycurl

python flask pycurl
软硬件环境 * ubuntu 19.04 64bit * anaconda3 with python 3.7.3 * pycurl 7.43.0.2 简介 CURL是一个基于URL进行数据传输的命令行工具,使用C语言编写,支持http,https,ftp,telnet,file,ldap等常见网络传输协议,具有速度快、体积小、效率高等特点。libcurl是对应的C库。pycurl是对应的python库`。 安装pycurl anaconda3中已经内置了pycurl。如果你使用的是其它环境,可以通过pip来安装 script1 pip install pycurl 或者下载
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YOLOv3训练自己的检测模型

python yolo darknet object detection
软硬件环境 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1607 v4 @ 3.10GHz * ubuntu 18.04 64bit * GTX 1070Ti 8G/32G * darknet git version * cuda 8.0 * opencv 3.4.3 * miniconda with python 3.7.1 前言 先说说我这的具体情况,需要检测的对象是老鼠,手上已经有的数据是图片以及图片中老鼠的坐标位置(x,y, width, height)。要做的就是利用这些信息,通过YOLOv3训练出老鼠的检测器,应用到实际的场景中去。 VOC数据集的组织结构
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Darknet训练CIFAR分类器

ubuntu yolo darknet cifar
软硬件环境 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1607 v4 @ 3.10GHz * GTX 1070 Ti 32G * ubuntu 18.04 64bit * anaconda with python 3.6 * darknet git version * cuda 8.0 * opencv 3.1.0 CIFAR数据集 CIFAR数据集包括CIFAR-10和CIFAR-100,前者包含10种物体,每种物体6000张图片;后者有100个物体,每个类别600张图片,它们是由Alex Krizhevsky, Vinod Nair和Geoffrey Hinton
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Darknet基本使用

ubuntu yolo darknet
软硬件环境 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1607 v4 @ 3.10GHz * GTX 1070 Ti 32G * ubuntu 18.04 64bit * anaconda with python 3.6 * darknet git version * cuda 8.0 * opencv 3.1.0 Darknet简介 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源的神经网络框架。安装起来非常快速、简单,并同时支持CPU和GPU。源码托管在github上,地址 https://github.com/pjreddie/darknet YOLO You O
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windows平台下开发PyQt5工具埋坑记

python pyqt5 pyinstaller object detection windows 10
软硬件环境 * Windows 10 64bit * anaconda3 with python 3.6.4 * pyinstaller * pyqt5 前言 最近在做一个运行于windows平台的基于PyQt5的图形化工具,本文记录期间碰到的问题及一些python小知识点,希望对您有用。 ui文件转化成py文件 在windows下,我们使用pyuic5.bat这个脚本来生成 1 D:\tools\python3.5.1\Lib\site-packages\PyQt5\pyuic5.bat designer\mainwindow.ui -o gui\ui_mainwindow
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HyperLPR车牌识别

lpr hyperlpr
软硬件环境 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1607 v4 @ 3.10GHz * GTX 1070 Ti 32G * ubuntu 18.04 64bit * anaconda with python 3.6 * tensorflow-gpu * keras * opencv 3.4.3 HyperLPR简介 HyperLPR是一个基于深度学习的高性能中文车牌识别开源项目,地址是 https://github.com/zeusees/HyperLPR,由python语言编写,同时还支持Linux、Android、iOS、Windows等各主流平台。它拥有不
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dlib的CUDA加速

ubuntu dlib cuda
软硬件环境 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1607 v4 @ 3.10GHz * GTX 1070 Ti 32G * ubuntu 18.04 64bit * anaconda with python 3.6 * CUDA 9.0 准备工作 N卡的驱动及CUDA的安装请见 http://xugaoxiang.com/post/117, 如果之前通过 conda 或者 pip 安装过dlib, 也必须要先卸载掉 1 2 conda uninstall dlib pip uninstall dlib 因为dlib是用C++语言编写, 编译需要用到 cma
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python中如何使用RabbitMQ

python rabbitmq
软硬件环境 * ubuntu 18.04 64bit * anaconda3 with python 3.6.4 * RabbitMQ * pika 0.12.0 AMQP是什么 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol),顾名思义,它是一个消息协议,能够使得遵循该协议的客户端和消息中间件(Broker)进行通讯。 下图是官方给出的模型示意图,中间框内的就是Broker 消息发布给Exchange,Exchange相当于邮局或者信箱,它接收到消息后会根据不同的规则(称为Bindings)把消息发送出去。 Exchange总共有4种类型,
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在OpenCV中使用YOLOv3进行物体检测

python opencv yolo
软硬件环境 * ubuntu 18.04 64bit * NVIDIA GTX 1070Ti 8G * anaconda with python 3.6 * opencv 3.4.3 * cuda 9.0 * YOLO v3 前言 下图是近年来物体检测领域算法的演化,YOLO是目前公认的比较准确的物体检测算法,已经发展到了第三个版本。关于darknet(实现YOLO检测的开源项目)的基本情况,参考之前的博文 https://blog.xugaoxiang.com/ai/darknet.html,里面有比较详细的阐述。 准备工作 下载YOLO检测需要用到的配置文件、weigh
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OpenCV中的人脸检测

python opencv face detection
软硬件环境 * ubuntu 18.04 64bit * anaconda3 with python 3.6.4 * opencv 3.4.2 Haar cascade分级器 haar,哈尔特征,是用于物体识别的一种数字图像特征,是最早用于即时人脸检测的算法。哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形,计算每一个矩形的像素和并取其差值,然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。 使用基于haar特征的分级器来进行物体检测是一种非常有效的方法,它是由Paul Viola和Michael Jones在2001的论文Rapid Object Detection using a Boosted
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