“卢迪安”版本间的差异

来自iCenter Wiki
跳转至: 导航搜索
第3行: 第3行:
  
 
周一,上午我们在PYNQ板上用光强传感器实现了光度检测。又在PYNQ板上做成了人脸识别,眼睛识别,并通过GitHub上提供的分类器实现了笑脸识别。下午大概要自己写分类器,一脸懵。
 
周一,上午我们在PYNQ板上用光强传感器实现了光度检测。又在PYNQ板上做成了人脸识别,眼睛识别,并通过GitHub上提供的分类器实现了笑脸识别。下午大概要自己写分类器,一脸懵。
 +
下午,我们尝试训练自己的xml分类器,结果,很可怕。。。。我最后卡在了opencv_CreateSample和opencv_haartraining两个应用程序上,我觉得可能是我编的指令行有问题,事实上我发现我对Windows系统其实很不熟。不过我们同组的有人做出来了一个很短的分类器。机器学习还是很高深的一门学问,从技术到理论都还有很大的创新空间。

2018年7月24日 (二) 02:04的版本

周五,上午我们把一个声控识别的Android应用导进了一个平板电脑。我解锁了一种让我的Android手机多一个图标的方法,但是还不会自己写程序。继续努力。 下午,我们在一个PYNQ板上用Python编写了一段程序,简单调试之后发现可以运行。如果是可以用Python来实现硬件描述的功能,这对新手就非常友好了,不过我还没有感受到用可编程器件和用单片机实现这一功能,其效能有什么差异。继续努力

周一,上午我们在PYNQ板上用光强传感器实现了光度检测。又在PYNQ板上做成了人脸识别,眼睛识别,并通过GitHub上提供的分类器实现了笑脸识别。下午大概要自己写分类器,一脸懵。 下午,我们尝试训练自己的xml分类器,结果,很可怕。。。。我最后卡在了opencv_CreateSample和opencv_haartraining两个应用程序上,我觉得可能是我编的指令行有问题,事实上我发现我对Windows系统其实很不熟。不过我们同组的有人做出来了一个很短的分类器。机器学习还是很高深的一门学问,从技术到理论都还有很大的创新空间。