文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：3分创新点：4分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景军事信息化建设一直是各国的研究热点，但我国的武器存在着种类繁多、信息散落等问题，这不利于国防工作提取有效信息，大大妨碍了我军信息化建设的步伐。同时，我军武器常以文
0、应用场景问题我们使用opencv作为拉流客户端，获取画面后进行图像处理并推流（使用ffmpeg库）。opencv解码同样使用ffmpeg库。我们要求opencv能根据业务不断进行拉流操作，等效的逻辑代码如下：while(1){printf("startopenrtmp\n");cv::VideoCapturecap; if(!cap.open("rtmp://192.168.3.100:1935/live/1581F5FHB228R00200S3",cv::CAP_FFMPEG))////无流时会有20-30s超时时间{printf("reopenrtmp\n");continue;}//
1：版本说明：qt5.12.10opencv4.5.3（yolov5模型部署要求opencv>4.5.0）2：检测的代码yolo.h#pragmaonce#include#include#include#include#includeclassyolo{public:yolo(){}~yolo(){}boolreadModel(cv::dnn::Net&net,std::string&netpath,boolisCuda);structOutput{intid;//结果类别idfloatconfidence;//结果置信度cv::Rectbox;//矩形框intship_id;//船的idin
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。 在翻译算法过
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。 在翻译算法过
本课对应源文件下载链接：https://download.csdn.net/download/XiBuQiuChong/88680079这节课我们开始利用ffmpeg和opencv来实现一个rtmp播放器。播放器的最基本功能其实就两个:显示画面和播放声音。在实现这两个功能前，我们需要先用ffmpeg连接到rtmp服务器，当然也可以打开一个文件。1.压缩备份上节课工程文件夹为demo.rar，并修改工程文件夹demo为demo2，及时备份源文件并在原基础上继续迭代开发是一种好习惯。2.打开fmlp.cpp，修改其中的删除原来init函数中的代码，并加入以下代码：runFFmpegHandle=
内容的一部分来源于贾志刚的《opencv4应用开发、入门、进阶与工程化实践》。这本书我大概看了一下，也就后面几章比较感兴趣，但是内容很少，并没有想像的那种充实。不过学习还是要学习的。在实际工程项目中，并不是说我们将神经网络训练好拿来就直接落地，事实上，一个深度学习网络的落地在训练验证好才是开始的第一步，剩下为了部署网络，需要考虑场景问题，硬件配置，软件配置。需要对网络进行蒸馏，剪枝，轻量化，是模型大小适宜硬件配置，此外为了更好，更快速的推理，还需要将模型转成不同的模型格式，使其更加适配软件推理。目前使用较多推理加速工具英特尔的OpenVINO，Nvidia的TensorRT，都是目前主流的加速
HoughCircles函数HoughCircles函数用于在灰度图像中使用霍夫变换查找圆。该函数通过修改霍夫变换来实现，通常可以很好地检测出圆的中心，但可能无法找到正确的半径。可以通过指定半径范围(minRadius和maxRadius)来协助该函数，或者在#HOUGH_GRADIENT方法中将maxRadius设置为负数以仅返回圆心而不进行半径搜索，并使用其他过程找到正确的半径。此外，还可以对图像进行一定程度的平滑处理，除非它已经很软。例如，可以使用7x7内核和1.5x1.5sigma或类似的模糊处理来平滑图像。函数原型：CV_EXPORTS_WvoidHoughCircles(Input
什么是图像平滑处理?图像平滑处理（ImageSmoothing）是一种图像处理技术，旨在减少图像中的噪声、去除细节并平滑图像的过渡部分。这种处理常用于预处理图像，以便在后续图像处理任务中获得更好的结果。常用的图像平滑处理方法包括：均值滤波（MeanFiltering）：用图像中像素周围区域的平均值来代替每个像素的值，从而平滑图像。均值滤波对去除高斯噪声等简单噪声类型效果较好。高斯滤波（GaussianFiltering）：使用高斯核来对图像进行滤波，高斯滤波在平滑图像的同时能够较好地保留图像的边缘信息。中值滤波（MedianFiltering）：用像素周围区域像素值的中值来代替每个像素的值，适
我所做的是使用了tutorial中的一些代码基于openCV框架。从EdgeDetectionSample.cpp文件中，我导入代码。Undefinedsymbolsforarchitecturearmv7:"std::__1::basic_string,std::__1::allocator>::basic_string(std::__1::basic_string,std::__1::allocator>const&)",referencedfrom:cv::Exception::Exception(int,std::__1::basic_string,std::__1::allo
