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常见图像格式的介绍：RAW、RGB、YUV
聚焦评价算法分类
【PS】抠图教程（0基础快速入门）
3D视觉(四)：ORB特征提取与匹配提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录3D视觉(四)：ORB特征提取与匹配前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不
无
图像变换是将图像从空间域变换到变换域。图像变换的目的是根据图像在变换域的某些性质对其处理。通常这些性质在空间域内很难获取。在变换域内处理结束后，将处理的结果进行反转变换到空间域。我们所看到的图像是在空域上的，其信息具有很强的相关性，所以经常将图像信息通过某种数学方式变换到其他正交矢量空间上。一般称原始图像为空间域图像，称变换后的图像为变化域图像，变换域的图像可反变换为空间域图像。变换后的图像，一方
学习matlab实现高斯模板计算；掌握数据乘法及加法后数据位宽的计算
SENet（Squeeze-and-Excitation Network）是一种用于深度卷积神经网络（CNN）的注意力机制，旨在增强网络在特征通道上的表示能力。它通过学习每个通道的重要性权重，然后使用这些权重来重新加权特征图，从而增强有用信息的表示，抑制不相关信息。的模块，用于在给定的输入特征图上应用SENet注意力机制。在这个阶段，通过一个两层的全连接网络来学习通道的重要性权重。的张量输入到一个
在实际项目中，有HDMI输入输出需求时，常用到silicon9011和silicon9134作为珠联璧合搭配使用，因为芯片设计简单，性能稳定，但很多新手不会看芯片技术手册，不会配置，本文介绍FPGA的驱动和采集输出；本设计采用silicon9011作为HDMI输入解码器，FPGA接收到HDMI视频后存入DDR3做三帧缓存，再输出给silicon9134作为编码器，silicon9134输出连接显示
ALOS_PALSAR数据介绍
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达RGB颜色空间RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器 都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色；扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来 的光线中的R
对于图像分辨率越来越高的的需求，正在推动现有主机中处理器到摄像头的传感器接口的带宽容量发展。然而常见的并行接口难以扩展，需要很多相互连接，并消耗相对较大的功率。这些并行接口互相不兼容，当使用不同厂商的设备在一起工作时就会产生问题，同时会提高系统成本，并降低系统可靠性。CSI-2的出现为移动行业提供了一个标准的、可扩展的、低功耗的、高速的、经济的，同时支持各种移动设备成像解决方案的接口。
重点是了解DOG(Difference of Gaussian)高斯差分图像是如何生成的，以及求取关键点，求取关键点的主方向，并以此主方向来做坐标系，梯度方向和梯度幅值按新的坐标系进行计算，构造一个特征向量描述子。这里其实就是通过PCA去求新的坐标系的各坐标轴，一个轴可以认为就是一个特征向量。, 当是一张2000*2000大小图片时，由于直接将图像拉伸为向量，一个样本将达到400万长的一个维度。此
HALCON学习之旅(七)
本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理，并以图像缩放为例，对原理进行了C++及Python实现。
为了解决在资源受限的设备上很难部署超分模型（模型参数、计算量过大）的问题，本文探索了轻量化超分中信息蒸馏机制（information distillation mechanism）和残差学习机制（residual learning mechanism）在性能和效率上的差异，提出了基于重参数化（reparameterization）的轻量级超分网络结构，叫做RepRFN。
(China-Brazil Earth Resources Satellite)是我国的CAST（中国空间技术研究院）和巴西的INPE（巴西国家太空研究院）之间的合作计划（两国政府关于开发和运行两颗卫星的协议）。该计划于1988年7月签署，旨在建立一个完整的遥感系统（空间和地面部分），为两国提供多光谱遥感图像。该计划是在中国基础上共同投资，联合研制的。：利用提供不同空间分辨率的多传感器成像有效载荷
数字图像中的噪声源主要来自图像获取和传输过程。在获取图像时，光照水平和传感器温度影响图像中的噪声。在传输图像时，传输信道中的干扰对图像产生污染。本节给出指数噪声、均匀噪声、椒盐噪声的例程。
图像去雨技术是一种计算机视觉算法，用于消除图像中的雨滴噪声，恢复清晰的场景。这种技术在很多领域具有广泛的应用，如视频监控、自动驾驶和图像编辑等。本文将详细介绍图像去雨技术的基本原理、常用方法和实现步骤。
毕业设计-机器视觉的疲劳驾驶检测系统-python-opencv:疲劳检测系统是指利用驾驶员的面部特征、眼部信号、头部运动性等推断驾驶员的疲劳状态，并进行报警提示和采取相应措施的装置。一些汽车装备的疲劳监测系统被称为“疲劳识别系统”(它从驾驶开始时便对驾驶员的操作行为进行记录)并能够通过识别长途旅行中驾驶操作的变化对驾驶员的疲劳程度进行判断。驾驶员转向操作频率变低,并伴随轻微但急骤的转向动作以保
现有的数据集主要分为两种类型1、只采集HR图像的数据集，如DIV2K，DIV8K等数据集，对于此类数据集可采用不同的退化方式获取相应的LR图像，从而构造匹配的LR-HR训练图像对，以这种方式获得的训练数据集一般被称为合成数据集。2、直接采集同一场景不同分辨率的图像，从而获取LR-HR图像对的数据集，如RealSR，DRealSR等数据集，这类训练数据集一般被称为真实数据集。
相机标定，手眼标定
图像去雾是一项重要的图像处理技术，可以提高图像的可见性和质量。在自动驾驶、航拍摄影、无人机等应用中，图像去雾技术也被广泛应用。本文将介绍图像去雾的定义、原理、方法和应用等方面的内容。
ESP32-CAM之ST7789图像显示最近笔者在学习使用安信可的ESP32-CAM开发板，该开发板自带一个OV2640摄像头。官方提供的例程可以将摄像头视频通过WIFI传输到网页显示，而笔者手里正好有一块240x240像素的屏幕，便想将摄像头的图像显示到该屏幕上。从esp32-camera\sensor.h 头文件中可以找到#define OV9650_PID(0x96)#define OV26
在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。
由于时间原因，通过调用OpenCV中与计算立体图像的深度图相关的函数实现，没有自己造轮子。双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图，这也正是本次实验的内容。从原理上，如果我们有两张相同场景的图像，我们可以通过直观的方式从中获得深度信息，如下图所示。上图包含等效三角形，并有如下方程式：其中disparity是视差，
论文：Lightweight Image Super-Resolution with Superpixel Token Interaction代码：https://github.com/ArcticHare105/SPIN基于transformer的方法在单图像超分辨率(SISR)任务中显示了令人印象深刻的结果。然而，当应用于整个图像时，自注意机制的计算成本很高。现状目前的方法是将低分辨率的输入图
在图形学中，凹包常用于表示和处理复杂的形状。滚球法（Rolling Ball Algorithm）是一种凹包算法，其基本思路是从凸包的角度来考虑，滚球法是一种基于贪心策略的算法，通过不断扩展当前的凹包，直至包含所有的点。
主要讲了图像的算术运算与逻辑运算的运算方法和一些简单的作用介绍，大家可以通过逻辑运算运算出只属于自己的独一无二的图片，大家可以多试试。
OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀//-------------以下部分转载自OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀 - 知乎--------------------//曲怪曲怪在读研究生一枚，挚爱技术，喜欢把分享当成热爱。67 人赞同了该文章1、什么是膨胀与腐蚀膨胀与腐蚀属于形态学范围，具体的含义根据字面意思来理解即可。但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。它们的用途就是用来处理图形问题上。总结性的
人体姿态估计综述 2D 3D
前面讲解了一些图像的基本理论以及操作，这一张将聚焦与图像的滤波操作。本章主要讲解了卷积操作的基本知识以及低通滤波和高通滤波，低通滤波就是为了消除图像的噪声，但也会让图像变的模糊；高通滤波能够检测图像的边缘，从而进行其他的判断。
在编写一个程序时，经常需要从外部读入数据。MATLAB使用多种格式打开数据。本章将要介绍MATLAB中数据的导入。MATLAB中导入数据的方式有两种，分别是在命令行通过代码把数据导进去和通过MATLAB的数据导入向导导入数据。本节将为大家介绍第一种数据导入方法。MATLAB中导入数据意味着从外部文件加载数据。importdata 函数允许加载各种数据的不同格式的文件。将数据从文件名所表示的文件中加
阴影检测和去除是许多计算机视觉应用中的一项重要的预处理任务。在图像分割过程中，阴影可能会产生错误的片段。此外，在对象检测算法中，阴影可能被错误地检测为对象。目前已有多种研究提出了各种基于像素和基于区域的方法来检测并去除图像中的阴影。大多数的阴影检测方法都需要多幅图像来进行相机的校准，但是最好能够从单一图像中提取阴影。同时，从单一图像中区分黑暗物体和阴影也具有一定的难度。在阴影区域检测和去除的工作上
图像质量指标PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio 峰值信噪比）PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio），峰值信噪比，是一个表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率的比值的工程术语。由于许多信号都有非常宽的动态范围，所以峰值信噪比常用对数分贝单位来表示。以灰度图为例，设大小均为m×nm \times nm×n原始图像和处理图像分别为Io
一、图像基础图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换，图像增强，图像去噪，图像压缩，图像恢复，二值图像处理等等。基于阈值的图像分割也属于图像处理的范畴。一般处理的是单幅图像。图像分析：对图像的内容进行分析，提取有意义的特征，以便于后续的处理。处理的仍然是单幅图像。计算机视觉：对图像分析得到的特征进行分析，提取场景的语义表示，让计算
本内容针对有监督学习的图像，处理数据集。
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本实验使用小波变换完成信号去噪、信号降噪、图像降噪操作，根据信号波形和实验图像分析实验结果。代码含有详细注释，希望帮助大家理解。以下将从信号去噪、信号降噪、图像降噪三个块题进行详细的讲解与阐述。
nnunet项目官方地址MIC-DKFZ/nnUNet准备工作关于nnUnet代码包的安装和配置参考[nn-UNet使用记录–代码配置_宁眸的博客-CSDN博客](nnUnet最经典的部分在于数据处理，本文简单介绍nnUnet的数据读取和数据增强方法。以nnunet/training/network_training/nnUNetTrainer.py为例数据读取self.dl_tr, self.d
Java Graphics2D的使用文章目录Java Graphics2D的使用前言一、Graphics2D基础方法使用二、绘制不规则多边形三、填充（图片）不规则多边形四、翻转图像（上下、左右180°）五、绘制文字，简单封装（其实就是drawString）六、【扩展】读取配置文件方法前言最近实习任务要转换一个绘图相关的.net程序，大概是这样一开始挺怕的毕竟没弄过图形相关的，之前学习Java的时
本文通过一个计算机视觉领域中最基础的任务之语义分割，带领大家熟悉百度PaddleSeg深度学习框架中的各种组件，覆盖了数据准备、模型训练评估、推理部署的全流程，最后通过应用开发实现了一个简单的前后端分离项目。
在本文中，我们总结了机器学习和模式识别领域的经典降维算法和降维框架。降维算法部分包括各种经典算法的原理、公式推导和算法过程，以及它们在线性降维、流形学习、核方法（监督、无监督和半监督）中的优化算法。降维框架部分将各经典降维方法分别统一在图嵌入框架和半监督框架这两个经典降维框架的视角下，并以此探讨和分析了降维框架的设计和构建方法，分析了以降维框架为平台开发新算法的步骤。此外，通过降维算法和降维框架在
ALOS_PALSAR_12.5m分辨率DEM数据下载1. ALOS_PALSAR数据介绍2. (12.5m分辨率)DEM下载流程2.1 数据下载网站2.2 具体下载步骤2.2.1选择数据集（ALOS PALSAR）2.2.2 选择时间、地点2.2.3 设置筛选参数2.2.4 搜索结果2.2.5 下载并查看数据1. ALOS_PALSAR数据介绍书接上文ALOS_PALSAR数据介绍2. (12.
医学图像分割评价指标
本文主要介绍了C++、C#、python三种不同语言调用OpenCV进行图像处理操作时的耗时情况，进行了实际对比，并简单总结了对比结果，最后还给出了OpenCV的imread函数以不同模式读取图片的细微差别之处，还给出了imread读取彩色图转换为灰度图的原理公式。
高分三号卫星数据1级产品文件名采用如下命名规则:示例：GF3_KAS_FSI_016450_E123.2_N34.7_20191020_L1A_HHHV_L10004263965.tar表示含义：高分三号卫星_在喀什站发射_工作模式为（精细条带Ⅰ双极化）_轨道号为（016450）_景中心经度为（东经123.2）_景中心纬度为（北纬34.7）_数据获取时间或者称为“时相”是（20191020）_产品
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