博客
关于我
教程 | 深度学习 + OpenCV,Python实现实时视频目标检测
阅读量:479 次
发布时间:2019-03-06

本文共 441 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

点击上方“迈微AI研习社”,选择“星标★”公众号

重磅干货,第一时间送达

format,png

来自丨机器之心 路雪、李泽南

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能。

在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。

  • 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-and-opencv/

  • VideoStream 类教程:http://www.pyimagesearch.com/2016/01/04/unifying-picamera-and-cv2-videocapture-into-a-single-class-with-opencv/

转载地址:http://xoydz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
netty底层源码探究:启动流程;EventLoop中的selector、线程、任务队列;监听处理accept、read事件流程;
查看>>
Netty心跳检测
查看>>
Netty心跳检测机制
查看>>
netty既做服务端又做客户端_网易新闻客户端广告怎么做
查看>>
netty时间轮
查看>>
Netty服务端option配置SO_REUSEADDR
查看>>
Netty核心模块组件
查看>>
Netty框架内的宝藏:ByteBuf
查看>>
Netty框架的服务端开发中创建EventLoopGroup对象时线程数量源码解析
查看>>
Netty源码—1.服务端启动流程一
查看>>
Netty源码—1.服务端启动流程二
查看>>
Netty源码—2.Reactor线程模型一
查看>>
Netty源码—2.Reactor线程模型二
查看>>
Netty源码—3.Reactor线程模型三
查看>>
Netty源码—3.Reactor线程模型四
查看>>
Netty源码—4.客户端接入流程一
查看>>
Netty源码—4.客户端接入流程二
查看>>
Netty源码—5.Pipeline和Handler一
查看>>
Netty源码—5.Pipeline和Handler二
查看>>
Netty源码—6.ByteBuf原理一
查看>>