自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图:

格式为PNG、JPG,宽度*高度大于1920*100像素,不超过2MB,主视觉建议放在右侧,请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片!

博客底图:

图片格式为PNG、JPG,不超过1MB,可上下左右平铺至整个背景

栏目图:

图片格式为PNG、JPG,图片宽度*高度为300*38像素,不超过0.5MB

主标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

Hover:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

副标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

自定义博客皮肤

-+

Almost_Miao的博客

Hayden编程学习之路

  • 博客(7)
  • 资源 (2)
  • 收藏
  • 关注

原创 Ubuntu16.04安装KinectV2驱动

系统配置:Llinux16.04+Invidia970显卡+CUDA8.0Ubuntu16.04安装KinectV2驱动,按照网上教程踩坑不少,最后按照官网教程才安装成功。特此记录,主要把官网Ubuntu16.04安装步骤搬运过来。1.下载libfreenect2源码git clone https://github.com/OpenKinect/libfreenect2.gitcd...

2018-09-22 10:43:56 1301

原创 caffe学习笔记:caffe网络模型文件(.prototxt)layer与layers区别

编写caffe网络模型文件的时,有layer与layers两种方式,其不同之处主要在于网络类型type的定义方式不同,例如定义type为hdf5数据类型时,其定义方式如下。1. 使用layerlayer {  name: "data"  type: "HDF5Data"  top: "data"  top: "label"  hdf5_data_param {    source: "exampl...

2018-04-02 17:48:14 1393

原创 caffe学习笔记:windows环境caffe使用错误锦集

写在前面:小白入门深度学习框架caffe,其间遭遇各种Check failed,特做整理汇总。问题大多都可以在网上找到原因,没有的则通过阅读源码解决(建议遇到问题找到源码,大多有提示)。1. Check failed: net_->num_intputs() == 1 Network should have exactly one intput原因:使用train_val.prototxt而...

2018-04-02 16:49:56 957 1

原创 caffe学习笔记:windows环境下caffe-window安装(CPU版)

配置:win7_64bit+VS2013准备工作:下载微软官方提供的caffe安装包,下载地址:https://github.com/Microsoft/caffe,下载完毕解压到目标文件夹即可,笔者放置在E盘根目录中。一、修改配置文件打开E:\caffe-master\caffe-master\windows,找到CommonSettings.props.example文件复制(原文件作为备份)...

2018-04-02 16:27:46 981

原创 基于Qt5.8+Opencv3.0的简单手写数字识别界面

配置:WIN7下Qt5.8+VS2013+Opencv3.0基于Qt5.8的简单手写数字识别界面是在 Opencv3.0 手写数字识别(Hog特征+SVM分类器)的基础上利用Qt5.8编写的一个简单界面。在该界面中可以通过鼠标手写输入数字进行识别,该界面直接使用 Opencv3.0 手写数字识别(Hog特征+SVM分类器)训练得到的Xml文件进行手写数字识别,由于训练样本的量较少,识别效果不是很理...

2018-01-22 19:23:59 3852 2

原创 批处理将文件名存入.txt文件中

1.新建一个文本文档,命名并更改后缀为PicToTxt.bat保存,文件内容如下:@echo   offdir *.png /B> img.txtexit注意:dir *.png /B> img.txt可根据需要自行修改,如:dir *.jpg /B> img.txt  (jpg格式文件)dir *.* /B> img.txt    (所有文件)2.新建第二个文

2018-01-20 19:30:17 8836 1

原创 Opencv3.0 手写数字识别(Hog特征+SVM分类器)

配置:VS2013+Opencv3.0参考:http://blog.csdn.net/iamzhangzhuping/article/details/51254567http://blog.csdn.net/wang382758656/article/details/52723674理论什么的就不多说了,网上很多。直接上干货1、前期准备首先,下载好所需的训练文件

2018-01-20 19:14:48 8187 14

基于Qt5.8的简单手写数字识别界面

该资源是基于Qt5.8的简单手写数字识别界面的源文件及所需资源文件,下载后可直接运行exe,亦可根据需要再次编译

2018-01-22

Opencv3.0 手写数字识别(Hog特征+SVM分类器)

基于Hog特征+SVM分类器,利用Opencv3.0进行手写数字识别的源代码及所需资源文件(训练图片、测试图片)

2018-01-21

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人

提示
确定要删除当前文章?
取消 删除