原创 caffe小問題大煩惱——compute_image_mean.exe 已停止工作

找到這個程序名(應用程序名: compute_image_mean.exe),然後右擊屬性-兼容性-以兼容模式運行這個程序-改爲自己可兼容的系統(例如Windows 7)-應用-確定。

原创 我的OpenCV細節筆記——容易錯誤的drawContours

在繪製輪廓時,會用到drawContours。如果是繪製整幅圖片所有外輪廓,同時是同一種顏色,使用方法爲:drawContours(InputImage, contours, -1, Scalar(255));如果想要繪製圖片中的部分外輪

原创 我的OpenCV細節筆記——編譯opencv的gpu版本遇到編譯不通過

可能原因:有可能是cuda的版本和Opencv中cmake選擇的gpu版本衝突,例如:我選用2080的顯卡,cuda爲cuda10,則在cmake中選擇opencv的gpu版本必須是7.5(最新),並且刪除其餘版本號,否則會出現編譯不通過

原创 我的OpenCV細節筆記——Opencv中copyTo的用法

openCV中image.copyTo()有兩種形式:1、image.copyTo(imageROI),作用是把image的內容粘貼到imageROI;2、image.copyTo(imageROI,mask),作用是把mask和imag

原创 Faster RCNN從demo到訓練自己的數據(2)——demo篇

1.編譯py-faster-rcnn庫 修改py-faster-rcnn\lib\setup_cuda.py: a. 將第14行改爲'-arch=sm_35'。 b. 將第33行 include_dirs = [numpy_includ

原创 Faster RCNN從demo到訓練自己的數據(3)——數據集製作篇

製作數據集可以選擇自己編寫一個demo,也可以直接下載labelImg進行標註。Faster RCNN需要的標註文件爲xml文件。 我是自己編寫的一個demo,標記出每一張圖片的座標框和分類,生成的文本爲txt文件,也是常見的caffe標

原创 Faster RCNN從demo到訓練自己的數據(1)——前言篇

注意: 一定要保證電腦裝有353.66(CUDA7.5)或369.30(CUDA8.0)以上的N卡驅動,至少保證使用GeForce800系列以上的顯卡!否則caffe會顯示  “Check failed: error == cudaSuc

原创 caffe小問題大煩惱——錯誤:check failed:mdb_status==0

解決方法:模型配置文件prototxt中LMDB文件路徑不對

原创 caffe小問題大煩惱——調用convert_imageset發生can not open or find file

圖片文件夾的後面一定要加上“\”。例如:D:\caffe-master\Build\x64\Release\convert_imageset.exe --resize_height=100 --resize_width=100 --bac

原创 圖像的幾何矩特徵

1. 矩的概念 圖像識別的一個核心問題是圖像的特徵提取,簡單描述即爲用一組簡單的數據(圖像描述量)來描述整個圖像,這組數據越簡單越有代表性越好。良好的特徵不受光線、噪點、幾何形變的干擾。圖像識別發展幾十年,不斷有新的特徵提出,而圖

原创 caffe小問題大煩惱——安裝時提示cudnn.hpp : too few arguments in function call

cudnn版本有問題,應該改用cudnn5.1。

原创 caffe小問題大煩惱——Cannot copy param 0 weights from layer 'ip1'; shape mismatch.

原因:訓練好的模型的參數(model文件)和協議中該層的參數不匹配(prototxt文件),主要是輸入data不匹配解決方法:model文件和prototxt文件inputdata要一致,或者對輸入圖片resize,重新訓練model。

原创 徹底理解數字圖像處理中的卷積-以Sobel算子爲例

概述卷積在信號處理領域有極其廣泛的應用, 也有嚴格的物理和數學定義. 本文只討論卷積在數字圖像處理中的應用.在數字圖像處理中, 有一種基本的處理方法:線性濾波. 待處理的平面數字圖像可被看做一個大矩陣, 圖像的每個像素對應着矩陣的每個元素

原创 caffe小問題大煩惱——caffe 訓練出現 loss = 1.#QNAN

配置文件中學習率base_Ir設置過大,適當減小。

原创 我的OpenCV細節筆記——ptr的返回錯誤

當在調用指針對圖像中的像素進行操作時,出現錯誤“(y == 0 || (data && dims >= 1 && (unsigned)y < (unsigned)size.p[0]))”。經過檢查,發現錯誤出在cols和rows順序寫反了