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          EEPW首頁(yè) > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > OpenCV行人檢測(cè)--米爾基于全志T527核心板開(kāi)發(fā)板

          OpenCV行人檢測(cè)--米爾基于全志T527核心板開(kāi)發(fā)板

          作者:小火苗 時(shí)間:2025-04-18 來(lái)源:EEPW 收藏


          本文引用地址:http://yuyingmama.com.cn/article/202504/469571.htm

          本文將介紹基于米爾電子MYD-L(米爾基于全志 )的方案測(cè)試。

          1744975630297378.png

          米爾基于開(kāi)發(fā)板

          一、軟件環(huán)境安裝

          1.安裝

          sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

          1744975660925554.png

          2.安裝pip

          sudo apt-get install python3-pip

          1744975679876275.png

          二、概論

          使用HOG和SVM構(gòu)建器的關(guān)鍵步驟包括:

          準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集:訓(xùn)練數(shù)據(jù)集應(yīng)包含大量正樣本(行人圖像)和負(fù)樣本(非行人圖像)。

          計(jì)算HOG特征:對(duì)于每個(gè)圖像,計(jì)算HOG特征。HOG特征是一個(gè)一維向量,其中每個(gè)元素表示圖像中特定位置和方向的梯度強(qiáng)度。

          訓(xùn)練SVM分類(lèi)器:使用HOG特征作為輸入,訓(xùn)練SVM分類(lèi)器。SVM分類(lèi)器將學(xué)習(xí)區(qū)分行人和非行人。

          評(píng)估模型:使用測(cè)試數(shù)據(jù)集評(píng)估訓(xùn)練后的模型。計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。

          三、代碼實(shí)現(xiàn)

          import cv2

          import time

          def detect(image,scale):

              imagex=image.copy()   #函數(shù)內(nèi)部做個(gè)副本,讓每個(gè)函數(shù)運(yùn)行在不同的圖像上       

              hog = cv2.HOGDescriptor()   #初始化方向梯度直方圖描述子

              #設(shè)置SVM為一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的行人檢測(cè)器

              hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) 

              #調(diào)用函數(shù)detectMultiScale,檢測(cè)行人對(duì)應(yīng)的邊框

              time_start = time.time()     #記錄開(kāi)始時(shí)間

              #獲?。ㄐ腥藢?duì)應(yīng)的矩形框、對(duì)應(yīng)的權(quán)重)

              (rects, weights) = hog.detectMultiScale(imagex,scale=scale)   

              time_end = time.time()    #記錄結(jié)束時(shí)間

              # 繪制每一個(gè)矩形框

              for (x, y, w, h) in rects: 

                  cv2.rectangle(imagex, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

              print("sacle size:",scale,",time:",time_end-time_start)

              name=str(scale)

              cv2.imshow(name, imagex)     #顯示原始效果

          image = cv2.imread("back.jpg")

          detect(image,1.01)

          detect(image,1.05)

          detect(image,1.3)

          cv2.waitKey(0)

          cv2.destroyAllWindows()

          四、實(shí)際操作

          1744975703768902.png

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          MYC-LT527核心板及開(kāi)發(fā)板

          米爾首發(fā),八核A55賦能邊緣計(jì)算

          處理器,八核A55,高效賦能邊緣計(jì)算;

          多媒體功能強(qiáng)大:具備G57 GPU、4K編解碼VPU、HiFi4 DSP,支持4~6路Camera;

          支持多種顯示接口:HDMI、DP、LVDS、MIPI-DSI和RGB并口,支持4K+1080P雙異顯;

          豐富的通訊接口:2*GE、2*CAN、PCIE/USB3.0、2*USB2.0、10*UART、30*PWM、4*SPI、9*I2C等;

          T527是真工業(yè)級(jí)-40℃~+85℃;

          超緊湊LGA 381pin封裝;

          適用于高性能工業(yè)機(jī)器人、顯控一體機(jī)、車(chē)載終端、邊緣智能盒子等應(yīng)用場(chǎng)景。



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