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V2EX 第 403852 号会员,加入于 2019-04-22 10:55:58 +08:00
qza1212 最近回复了
不说别的,就说贵公司依赖环境,是 depend on stable 还是 depend on head

要是 depend on head 那是真的🐮🍺
各种 xx 云
11 天前
回复了 SlipStupig 创建的主题 程序员 sklearn 混合特征工程如何进行训练呢?
直接特征拼起来 + 树形分类器 e.g. rf xgboost
@xiaolinjia 不是大佬哈……只是想提供一点帮助

不可能每帧都 detection,也不可能不做 detection
detection 能辅助 tracking,tracking 也能提高 detection 的准确度

你领导给你的这个任务……都可以用来做硕博的毕业课题了,既然你这是工业应用,那自然应该找现成的用

推荐一个流程:
1. 对初始帧做 detection 拿到多个目标 boundingbox,或者用交互手段直接框
2. 针对每个 boundingbox,tracking N 帧之后的位置,计算它们之间的相似度
3. 相似度大于某个阈值 continue, 否则重新 detection

detection 用的方法推荐用深度学习,直接拿别人的模型用,用传统的 cv 特征学习门槛比较高,还得自己训练
至于模型,楼上有大佬提到了一些方法,……或者你康康 12306 的验证码识别能不能直接用
https://github.com/zhaipro/easy12306
https://github.com/testerSunshine/12306model
detection 再考虑细一点的话,还有一个候选区域生成的问题,可以用滑动窗,mser 或者 selective search

tracking 的方法 opencv 3.0 之后的版本里有很多,自己选一个就行

计算相似度的方法,7#已经帮你想好了

这个流程可以 handle 多目标情况
你要是研究目标跟踪,那可以去读博了,参考下这个知乎回答 :
计算机视觉中,目前有哪些经典的目标跟踪算法? - YaqiLYU 的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/26493945/answer/156025576

如果只是应用,opencv 3.0 后就已经引入了 tracking api 直接用就行
https://docs.opencv.org/4.2.0/d9/df8/group__tracking.html
https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/
触摸板真正的优势是不用找,就在键盘下面,打完字动下肘子就摸到触摸板了,写代码的时候注意力不用切换,眼睛盯着屏幕不用动。
如果是键盘鼠标混用,用完键盘找鼠标的时候还需要用眼睛找下鼠标的位置,再把手移过去。用完鼠标找键盘也需要先把手抬起来
就个人工作经验,公司里基本上都是光提个本子上下楼开会的,没谁愿意多拿一个鼠标,少个鼠标方便一些

最后,爱用什么用什么,对于个人而言当然是习惯了啥就用啥
49 天前
回复了 jzq526 创建的主题 站长 苍天啊,现在建个个人网站真是一步一个坎啊
@Libby520
这网站不错啊,有 app 吗?
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