物体检测4：Android上应用物体监测（TF1）

Posted 2023-04-29

参考技术A 在上一章节 训练一个物体检测器 ,
我们将训练后的模型导出成了pb文件，用在PC侧tensorflow物体监测；本章节，我们尝试在android手机上转化我们训练好的模型，供手机端tensorflow-lite使用

输出结果为：

运行以下命令：

会提示以下错误：

错误解决方案一：
使用非量化的转换，需要将inference_type=QUANTIZED_UINT8 改为—inference_type=FLOAT并添加：
--default_ranges_min
--default_ranges_max

Quantized模型里面的权重参数用1个字节的uint8类型表示，模型大小是Float版本的四分之一；后续我们再讲解怎么生成Quantized的模型文件

最后运行以下命令：

生成detect.tflite文件：

生成的文件达到22MB，而原生的支持80个物种监测的tflite文件（Quantized类型） 相机集成物体监测 ，仅仅为3MB左右；

解决方案二：
使用量化转换，将inference_type和input_data_type设置为QUANTIZED_UINT8 ；
参数default_ranges_min和default_ranges_max也需要设置

此种方案生成的tflite文件，比非量化模式减少了四倍，精度稍有下降

如何在matlab中实现灰度形态检测灰度图像上的圆形物体？

【中文标题】如何在matlab中实现灰度形态检测灰度图像上的圆形物体？

【英文标题】：How to implement Gray scale morphology to detect round object on gray scale image in matlab?

【发布时间】：2016-05-18 10:45:34

【问题描述】：

有许多方法可以在二值图像上实现数学变形，例如 imerode 和 imdilate。它还用于使用二进制图像上的这个简单操作来检测不同的对象/形状，但我现在面临的问题是应用这个简单的操作，即在灰度图像上侵蚀、扩张和许多，而不将它们转换为二进制图像。

Selement = strel('disk',5);//disk type element used in morphology
erodeimage = imerode(image,selement);//this is only implement on binary image

以上代码用于二进制数学变形我如何在灰度图像上实现相同的概念。

注意：如果您有任何关于灰度数学变形的资源，请提供或提供有用的链接

【问题讨论】：

imerode 适用于灰度图像。来自documentation：“IM2 = imerode(IM,SE) 侵蚀灰度、二值或打包二值图像 IM...”

【参考方案1】：

MatLab 中应该有一个数学形态学 (MM) 库。二值图像上的 MM 操作仅作为示例/插图显示，但大部分时间以灰度级执行。

我认为最快的 C++ 库是SMIL，你可以从 MatLab 中调用它。 C 中的另一个快速算法是 that one（优化了单次打开/关闭）。

但是，如果您想了解灰度级的膨胀，它的工作原理如下：对于给定的像素 p，您分析其邻域内所有像素的值（由结构元素定义)，并且您影响到 p 附近的最高值。您为图像中的每个像素执行此操作。请参阅formula。

这实际上是一个类似于中值的等级过滤器，但不是取中值，而是取最大值（或腐蚀最小值）。显然，基本定义和它退出了更快的算法，就像我指出的库中开发的那样。