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原创 人脸姿态估计

opencv +dlib 人脸姿态估计:dlib人脸识别参考:#include <dlib/opencv.h>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include "opencv2/opencv.hpp"#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/objdetect/ob...

2018-05-18 15:22:27 1891 2

原创 SSH远程登录

liunx下配置:1:更新系统         sudoapt-get update2:安装ssh          sudoapt-get install openssh-server3:查看ssh服务是否启动       sudops -e |grep ssh如果没有启动:       sudo service ssh start4:使用gedit修改配置文件"/etc/ssh/sshd_co...

2018-05-17 14:58:05 559

原创 快速提取lib文件写入TXT

dir /b *.lib>1.txt 

2018-05-17 14:00:21 1159

原创 Windows Tensorflow C++ Objecct detection API Opencv

Object Detection API C++ Opencv 摄像头// Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.// Object detection API#include "tensorflow_test.h"#include <fstream>#include <utility&g...

2018-05-14 11:27:49 754 4

原创 Tensorflow c++编译及使用

Windows 下编译TensorFlow lib和dll  参考链接:https://www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/7642471.htmlhttp://www.qingpingshan.com/m/view.php?aid=322808 1:环境准备1.1       操作系统  windows7、8、101.2       Vs20151.3       P...

2018-05-14 11:00:56 4621 1

原创 微软libcaffe封装成dll和lib!!!

Windows下利用VS使用Caffe可以为开发者提供很好的体验,但是每次编译的时候的总是十分钟的时间在改代码,剩下50分钟在编译的过程中,另外在实际图像分类开发中,很多情况下我们可能只需要一两个函数,所以怎么把caffe的classfy封装成我们需要的dll和lib,可以不依赖caffe的框架,在新建的解决方案中,可以直接调用。 本文主要封装了两个版本的caffe 1:happynear版本:

2017-07-25 20:43:44 2758

原创 caffe 提取LMDB时可能出现的错误

在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致。而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb)文件?在caffe中,作者为我们提供了这样一个文件:convert_imageset.cpp,存放在根

2016-12-28 10:03:42 3383

原创 windows下使用训练好的caffemodel做分类

随着深度学习的发展,越来越多的人开始进入这个行业,希望可以有所进展,但是各行业的大牛们,速度超神,deep哈希、deep稀疏、deep做分类、识别、跟踪、等等。很多人也开始训练自己的数据集或者下载别人训练好的model。训练好的caffemodel怎么使用对于刚入门的深度学习人来说是比较困难的,或者怎么用模型去验证自己的数据集等等 下面就从以下方向来说明怎么使用训练好model来预测自己的图片

2016-11-01 13:58:30 7610 25

原创 VS2013+QT5+opencv3.1显示摄像头

关于QT和VS的基本使用和添加基本的响应函数请参考另一篇博客: http://blog.csdn.net/shakevincent/article/details/52966557 另外一些简单的opencv的配置在网上有很多的博客: 但是我建议在每次使用的都可以新建一个属性文件,每次需要用到的时候再添加即可,防止添加很多属性后会导致程序无缘无故的缺少很多lib或者Link error 等。

2016-10-29 21:02:52 3934 6

原创 VS2013+QT5简单使用

QT相对于MFC有很多的优点,并且可以跨平台编译,opencv可以方便对图像进行处理,本文旨在通过简单的一些QT和VS的操作,提供QT在VS2013下的使用流程: 1:建立一个QT工程 2:点击 From File 打开ui界面 3:下面列举两个例子 (1)简单的计算工程: <1>:放置三个Lable 控件,一个Text Edit控件,并修改他们的objectname <2>:其

2016-10-29 20:49:54 13694 4

原创 Freetype 编译 图片上显示汉字

1:下载freetype 源码:http://download.savannah.gnu.org/releases/freetype/ 推荐下载2.6以上的版本 2:解压后得到 在C:\Users\95\Desktop\freetype-2.7\builds\windows\vc2010路径下打开freetype.sln 可以使用VS2013打开 编译 3:编译release x

2016-10-27 21:42:52 4848

原创 opencv -dnn人脸识别

随着深度学习的发展,opencv3.1也可以直接调用caffe或者torch。下面是使用opencv的dnn模块来进行人脸识别: 1:编译opencv3.1 首先下载opencv源码https://github.com/opencv/opencv 下载Cmake https://cmake.org/download/ 下载opencv的 具体的camk

2016-10-27 15:50:15 11754 12

原创 Ubuntu1404快速配置caffe

安装了N次Caffe,每次都会遇到新的Error。每次的速度比上一次的快,从第一次的一个星期,慢慢地变成1天,慢慢地变成3个小时。下面开始快速的配置Caffe吧! 主要参考了欧新宇大神的博客:http://ouxinyu.github.io/Blogs/20151108001.html 1:安装系统 网上教程很多,大家参考一下 2:安装cuda 官方下载地址:https://dev

2016-10-13 16:06:52 1037

原创 SeetaFace编译使用 中科院人脸识别SDK

中科院人脸识别平台: 1:编译face_detector——dll工程 步骤: 1:文件——新建——项目——win32控制台程序——dll——空工程。 2:添加cpp文件,除了TEST文件下 3:属性C/C++——附加包含目录——添加include中的文件 4:属性C/C++——预处理器——添加“SEETA_

2016-09-26 20:19:21 10694 35

原创 c++学习资料

《VC++深入详解》孙鑫经典VC++视频教程 http://blog.csdn.net/rainbow203/article/details/8143574

2016-09-04 22:24:29 2716

原创 caffe框架下添加自己的MFC程序(下)

5:添加人脸分类程序 无法识别using namespace cafffe: 解决方案: 发现c/c++—命令行中有很多opencv和一些其他项目的命令,在caffe-mfc也添加 /fp:precise /D “NDEBUG” /D “_SCL_SECURE_NO_WARNINGS” /D “USE_OPENCV” /D “USE_LEVELDB” /D “USE_LMDB” /D “MA

2016-08-04 09:57:08 4499 8

原创 caffe框架在添加自己的MFC程序(上)

自从深度学习火起来以后,搞计算机视觉的不了解一点深度学习的知识都不还意思。以前的人脸识别还是LBP+svm的时代,突然出现了一个深度学习,大家都努力的奋斗。为了响应号召,我们利用cnn训练自己的网络然后用于人脸识别,参考classification.cpp修改得到控制台程序,没有一个界面怎么能行,没有QT经验,只能继续使用苦逼的MFC,下面是我在caffe框架下编写MFC界面时一些记录,希望与大家共

2016-08-04 09:01:14 5597 8

原创 微软Caffe编译

目前windows-caffe主要有一下版本:一个是Happynear版本的手动编译的caffe: https://github.com/happynear/caffe-windows编译过程中会遇到一些错误,并且各种依赖项 另一个版本是微软开发的Caffe: https://github.com/Microsoft/caffe 这个版本编译起来就很简单(只介绍cpu版本): 1:下载ca

2016-06-16 21:11:26 3646

转载 dll和lib的区别

转载于:http://www.cppblog.com/amazon/archive/2009/09/04/95318.html共有两种库:一种是LIB包含了函数所在的DLL文件和文件中函数位置的信息(入口),代码由运行时加载在进程空间中的DLL提供,称为动态链接库dynamic link library。一种是LIB包含函数代码本身,在编译时直接将代码加入程序当中,称为静态链接库s

2016-06-14 10:19:36 1649

原创 Opencv中Mat和IplImage的转化

在使用opencv中经常会遇到Mat数据类型个IplImage数据类型,这两种数据类型在Opencv2和Opencv3中有些函数并不能直接呼唤 1:Mta转化为IplImage 定义一个Mat数据类型: Mat pImg; 然后转化为IplImage数据类型: IplImage *pImg1 = &IplImage(pImg); 2:IplImage转化为Mat 定义IplImage

2016-06-13 13:48:07 1113

原创 opencv读取海康威视摄像头

海康威视的网络摄像头使用: 开发工具:vs2013 C++ 海康SDK下载海康威视SDK:网址:http://www.hikvision.com/cn/download_61.html • 1:对照自己的开发平台可以下载设备网络SDK_Win32设备网络SDK_Win64,解压到本地文件下: • 2:VS配置 • Opencv配置。参考址 http://blog.csd

2016-05-24 14:51:35 31515 51

原创 Python在图像处理方向的基本配置

本文主要用于图像处理方面的基本配置主要包括Opencv和一些依赖项 1:安装Python,安装Python2.7.5 32位 2:安装Python的开发环境IDE Pycharm 3:安装Opencv 4:安装依赖项 主要的依赖项有: pip2 install numpy scipy pandas pip2 install scikit-learn scikit-image 下

2016-04-17 19:58:07 1975

原创 openface在liunx下配置

openface在2015年重新更新,所以再次配置openface的时候可以参考上次的步骤,这里仅作dlib部分修改,demo1 的运行指令也做出一定的修改。 原博客: http://blog.csdn.net/shakevincent/article/details/49363413 本文主要参考了openface的网址: https://github.com/cmusatyalab/op

2016-01-14 18:05:04 2858 6

原创 liunx 下 C/C++调用luajit

参考了很多网上的资料,但大部分都是直接调用lua的 ,因为lua和luajit 的API相互兼容,所以很多程序都可以直接调用。 参考网址:http://www.apihome.cn/api/lua/lua_newthread.html http://www.jb51.net/article/55843.htm http://blog.sina.com.cn/s/blog_932db195010

2016-01-14 16:55:52 3282

原创 Openface在Liunx下配置成功运行:

1:安装依赖项:FROM  ubuntu:14.04MAINTAINER  Brandon Amos RUN  apt-get updateRUN  apt-get install -y \build-essential  \cmake  \curl  \

2015-10-23 16:47:48 3947 3

opencv调用海康摄像头

使用opencv调用海康威视网络摄像头

2016-05-24

传感器模块原理图

传感器模块原理图 各种传感器的原理图,方便使用

2013-06-01

C8051F020配置软件

C8051F020配置软件 编译C8051f020单片机,简便快捷

2013-06-01

彩屏触摸屏资料

彩屏触摸屏资料,用于FTF彩屏可以实现很多功能

2013-05-24

彩屏+俄罗斯方块程序

彩屏和俄罗斯方块显示程序。利用触摸屏可以是实现这些功能!

2013-05-24

单片机所有例程

单片机所有的例程,120个程序满足单片机的任何外围接口

2013-05-24

单彩LED显示屏控制软件

可以控制LED的单彩。双彩,全彩的控制。可以编辑文字,图片动画!

2013-05-24

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