文件名称:
VisualInspection：使用CV和DL将Oreos分为好，坏或丑陋-源码
开发工具:
文件大小: 14mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-12
详细说明：视力检查
使用计算机视觉和深度学习将Oreos分为好，坏或丑陋。 由Devon Webb和Easton Potokar完成。
在github上找到： : 。
项目标准
我们定义好，坏和丑陋的示例如下：
好
丑陋
坏
定位物体
为了找到奥利奥石，我们只需要在开始记录时拍摄一张图像并将其设置为我们的“基地”即可。 之后，我们进行了一些轻微的模糊处理，与基准线有所区别，并进行了阈值定位以定位图像中变化或“重影”的位置。 代码在run.py 。
分类对象
为了对奥利奥人进行分类，我们使用了卷积神经网络。 它以3个通道拍摄了64x64的图像，并输出了好，坏或丑陋的3个概率。 可以在train.py中找到训练参数，以及在将图像输入到网络之前的一些转换。
收集数据
最繁琐/最困难的部分是收集足够的数据来训练网络。 通过录制不同矿石的视频（如上所示）并使用一根细绳，将其稍微旋转以获得所有可能的角度
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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