登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV填充算法中漫水填充算法相关的知识点，以及了解了OpenCV中实现漫水填充算法的两个版本的floodFill函数的使用方法，此博文一共有两个个配套的示例程序，其详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图： 一、引言漫水填充法是一种用特定的颜色填充联通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到
OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库. 无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。该库采用C及C++语言编写，可以在windows, linux, mac OSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C语
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品，转载请注明出处。 文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/22745559作者：毛星云（浅墨） 邮箱： happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：2.4.8本篇文章中，我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作。图
本文的目的是用C实现生成Gabor模版，并对图像卷积。并简单提一下，Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用。一、什么是Gabor函数（以下内容含部分翻译自维基百科） 在图像处理中，Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器。Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似。研究发现，Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离。在空间域中，一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高
在之前发布的一篇博文《MNIST数据集实现车牌识别--初步演示版》中，我们演示了如何使用TensorFlow进行车牌识别，但是，当时采用的数据集是MNIST数字手写体，只能分类0-9共10个数字，无法分类省份简称和字母，局限性较大，无实际意义。经过图像分割处理，博主收集了相关省份简称和26个字母，结合前述博文中贴出的python+TensorFlow代码，实现了完整的车牌识别功能。本着分享精神
总结：在离合片这个项目中，重点在于如何提取凸出部的位置（即为齿所在的位置）。在使用模板匹配的时候对于精密定位是有很大的偏差，精准度低的现象。所以我们在良好的打光的情况下可以直接使用blob分析，将多种手法运用在其中。其中差值算子最常用于对毛刺的缺陷检测，取交集最常用于OCR的识别。Blob分析在基本所有的视觉问题都非常常见。本程序为本人自己练习书写，非交付实际使用源码，仅供学习参考。
摘要本文提出了VLocNet，一个新的卷积神经网络架构。还提出了一个新的损失函数，利用辅助学习在训练期间利用相对姿势信息，从而约束搜索空间以获得一致的姿势估计。本文在室内和室外数据集上评估了VLocNet，结果表明，即使我们的单一任务模型也超过了最先进的深度架构的全局定位性能。此外，本文利用提出的几何一致性损失进行了广泛的实验评估，显示了多任务学习的有效性，并证明了VLocNet是第一个与最先进的
1-四种坐标系描述一、世界坐标系客观三维世界的绝对坐标系，也称客观世界坐标系，是以目标为原点建立起来的坐标系。二、摄像机坐标系摄像机坐标系是以摄像机的光心作为坐标系的原点，Ｚc．轴与光轴重合，并垂直于成像平面，且取摄像头的朝向为正方向，Xc轴、Yc轴与图像坐标系的ｘ、ｙ轴平行。三、图像坐标系以电荷耦合元件（ＣＣＤ图像传感器）获得的图像平面的中心为图像坐标系的坐标原点，图像坐标系的ｘ轴、ｙ轴分别平行
北京盈美智的发泡机孔定位控制系统软件应用于冰箱门体发泡设备上，能够通过图像识别的方式自动识别自动流水线上的冰箱门体上的发泡孔，并自动计算发泡孔的物理位置；同时在生产产线上软件通过射频卡获得当前冰箱门的型号，然后软件分析出型号及发泡孔的坐标（x, z)，并将结果发送给PLC。PLC再根据位置坐标控制发泡枪伸入发泡孔，并根据冰箱门的型号注射相应的发泡剂及剂量。
语义信息图像的语义分为视觉层、对象层和概念层。视觉层即通常所理解的底层，即颜色、纹理和形状等等，这些特征都被称为底层语义特征；对象层即中间层，通常包含了属性特征等，就是某一对象在某一时刻的状态；概念层是高层，是图像表达出的最接近人类理解的东西。通俗点说，比如一张图上有沙子，蓝天，海水等，视觉层是一块块的区分，对象层是沙子、蓝天和海水这些，概念层就是海滩，这是这张图表现出的语义。空间关系特征所谓空间
文章目录1 图像和数字图像1 图像和数字图像 数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)，其中x,y代表空间坐标，f代表点（x,y）处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别，在计算机中坐标系左上角为原点： 图像数字化： 图像进入计算机后，对图像进行数字化（映射）。数字图像三要素： （1）像素：大小决定了图像存储、显示的清晰度； （2）灰度值：通常为0-255，因为在计算机中通常用一
目录一、实验意义及目的二、实验内容三、Matlab 相关函数介绍四、算法原理五、参考代码及扩展代码流程图(1)参考代码流程图(2)扩展代码流程图六、参考代码七、实验要求（1）尝试不同的阈值选择方法，实现灰度图像二值化（2）变换参数实现形态学滤波，查看滤波效果（3）更改重建边界点数，查看效果（4）自行设计方法实现图像分割，并计算分割区域相关参数一、实验意义及目的（1）进一步掌握图像处理工具 Matl
文章目录2.1图像数字化2.1.1数字图像的表示2.1.1.1黑白图像2.1.1.2灰度图像2.1.1.3彩色图像2.1.2图像数字化过程2.1.2.1采样2.1.2.2量化2.1.2.3采样、量化参数与数字化图像间的关系2.1.2.4图像数字化设备2.2图像灰度直方图2.3图像处理算法的形式2.3.1基本功能形式2.3.2几种具体算法形式2.3.2.1局部处理2.3.2.2点处理：2.3.2.3
1、 图像的分类根据图像的属性不同，图像分类的方法也不同。①从获取方式上图像分为拍摄类图像和绘制类图像；②从颜色上图像分为彩色图像、灰度图像和黑白图像等；③从内容上图像分为人物图像、风景图像等；④从功能上图像又分为流程图、结构图、心电图、电路图和设计图等。⑤在数字图像处理领域，将图像分为模拟图像和数字图像两种，计算机处理的信号都是数字信号，所以在计算机上处理的图像均为数字图像。⑥根据数字图像在计算
本文介绍了特征金字塔的概念及其一般过程，以及其思想在数字图像处理中的常见应用
第一章——绪论数字图像处理的概念 图像：对客观对象的一种相似性的，生动的写真或描述图像类别：伽马射线成像x射线成像紫外线成像可见光与红外波段成像微波成像无线电波成像其他成像模式：超声波成像，电子显微镜方法，合成成像分类：彩色图像与非彩色图像模拟图像与数字图像模拟图像：空间坐标和亮度可以用函数表示数字图像：可以用数组或矩阵表示(值全是整数)图像处理：对图像进行一系列操作，达到预期目的。 模拟图像
图像处理之图像直方图什么是图像灰度直方图？什么是直方图均衡化？什么是直方图规定化？灰度直方图：从数学上来说，图像直方图是描述图像的各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计图像中各个灰度级出现的次数或频率。从图像上来说，灰度直方图是一个二维图像，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数和频率。图像的灰度直方图是一个离散函数，它表示图像的每一灰度级
图文结合参考，相机标定相机模型 针孔模型 图像像素坐标系 图像物理坐标系 相机坐标系世界坐标系 CDD平面
SIFT，(Scale-invariant feature transform,SIFT)，尺度不变特征转换。是用于图像处理领域的一种特征描述，具有旋转不变性、尺度不变性、亮度变化保持不变性，也就是说在图片发生旋转、伸缩、明暗变化时，图片的SIFT特征都保持稳定。与HOG在整幅图像上均匀地提取梯度方向统计特征不同，SIFT是一种局部特征，可在图像中检测出关键点，SIFT特征提取分为在图片上寻找关键
常用0表示黑色，255表示白色，用0到255之间的数表示灰度1、灰度图像例1：生成一个灰色图像，并显示A= [0 230; 255 60; 30 100];A = uint8(A);imshow(A);%图像显示为如图1所示imshow(A, 'initialMagnification','fit') ;%将图像以最合适的方式显示，如图2所示2、彩色图像每个像素都是由R、G、B分量构成的图像，其中
这段时间阅读研究了EAST算法以及在EAST算法上的改进并完成了复现运用到其他场景中去。当今社会已进入图像大数据时代，图像数量庞大种类繁多，包含大量的有用知识。从图像中高效、精准、全面地提取文本和地理信息坐标等有用知识这一课题，也成为图像处理的一个重要方向。随着近些年来深度学习技术不断进步发展，对于一些特定场景的图像文本定位任务成为国内外计算机视觉、模式识别研究方向相关学者的研究方向之一。解决特定
图像分割（image segmentation）是指把图像分割成各个具有特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。基于阈值的分割方法是一种应用十分广泛的图像分割技术，其实质是利用图像的灰度直方图信息获取用于分割的阈值，一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一部分的像素是同一个物体。
matlab-图像分割：固定阈值分割、迭代法以及区域生长法
最近看了图像分割的基础内容，希望对读者有用
目录目标分割介绍图像分割的定义任务类型任务描述任务类型常用的开源数据集VOC数据集城市风光Cityscapes数据集评价指标像素精度平均像素精度平均交并比总结目标分割介绍学习目标知道图像分割的目的知道图像分割的任务类型知道图像分割的常见数据集知道图像分割的评估方法计算机视觉旨在识别和理解图像中的内容，包含三大基本任务：图像分类(图a)、目标检测(图b)和图像分割,其中图像分割又可分为：语义分割(图
1.稀疏点云分割（从有组织的激光雷达数据分割地面点）主要函数（segmentGroundFromLidarData）将三维激光雷达数据分割成地面和非地面部分。激光雷达必须水平安装2.欧氏距离点云聚类分割主要函数（pcsegdist）采用KD-Tree近邻搜索，将距离小于设定阈值的点云聚类分割成簇；为点云中的每个点分配一个整数簇标签，并返回所有点的标签、集群的数量。3.简单形态滤波（SMRF）地面分
图像中的实线和虚线检测
轮廓检测边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到的边缘并不是一个整体。图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体，用于后续的计算。OpenCV 提供了查找图像轮廓的函数 cv2.findContours()，该函数能够查找图像内的轮廓信息，而函数 cv2.drawContours()能够将轮廓绘制出来。APIcontours, hierarchy = cv2.findContours(
错字率是OCR任务中的重要指标，文本纠错需要机器具备人类水平相当的语言理解能力。随着人工智能应用的成熟，越来越多的纠错方法被提出。
图像分割是指将图像中属于某一类的像素点与其他像素点分开，例如：在黑白相间的图像中，将黑色和白色分开就是图像分割.图像分割对于提取图像中的重要信息具有重要的作用.准确的图像分割有助于提高对图像内容的理解，以及后续的图像处理.常见的图像分割算法有漫水填充法、分水岭法、 Grabcut 法、 Mean-Shift 法和 KMeans法，本节中将介绍前4种图像分割方法.1.漫水填充法：漫水填充法是根据像素
文章目录一、小样本目标检测简介二、小样本目标检测的方法2.1 基于微调的方法2.2 基于元学习的方法三、小样本目标检测现有的问题四、参考资料一、小样本目标检测简介小样本目标检测 FSOD（few-shot object detection)，是解决训练样本少的情况下的目标检测问题。通过应用较少的标注数据的半监督方法或者利用不完全匹配的标注数据的弱监督方法，利用极少的标注数据学习具有一定泛化能力的模
关于aws此次build on动手实验的个人理解，希望可以帮到此次做了实验的朋友们。
mnist结构解析
插值、拟合、回归和预测，都是数学建模中经常提到的概念，也经常被混淆。插值是在离散数据的基础上补插连续函数，使得插值函数通过全部给定的离散数据点，多用于图像处理和缺失数据处理。本文使用 Scipy 工具包的 interpolate 插值模块，通过例程讲解一维插值、二维插值的实现方法。
睿智的目标检测57——Tensorflow2 搭建YoloV5目标检测平台学习前言源码下载YoloV5改进的部分（不完全）YoloV5实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取3、利用Yolo Head获得预测结果三、预测结果的解码1、获得预测框与得分2、得分筛选与非极大抑制四、训练部分1、计算loss所需内容2、正样本的匹配过
转载自：http://blog.csdn.net/w12345_ww/article/details/44925403这几天主要看了光流的有关内容，下面就关于光流的有关内容进行个简单的总结。 所谓的光流是一种运动模式，这种运动模式即是指一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者和背景之间形成的明显移动。在如下的图中给出了光流的直观解释。 这里的每个像素都与速度相关联，这样
索伯算子（sobel operator）常用于边缘检测，在粗精度下，是最常用的边缘检测算子，以广泛应用几十年。sobel算子由两个3X3的卷积核构成，分别用于计算中心像素邻域的灰度加权差。分为垂直方向和水平方向的索伯滤波器Gx and Gy。sobel 算子的用途主要为:边缘检测时: Gx用于检测纵向边缘, Gy用于检测横向边缘.计算法线时: Gx用于计算法线的横向偏移, Gy用于计算法线的纵向偏
一、空洞卷积(Dilated Convolution)Dilated Convolution(空洞卷积/膨胀卷积)是在标准的 convolution map 里注入空洞，以此来扩大感受野。膨胀卷积与普通的卷积相比：除了卷积核的大小以外，还有一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示膨胀的大小。在普通卷积中，可以认为它的dilated rate = 1。感受野（receptive f
nms的使用总结
灰度化是图像处理的根基，下层基础决定上层建筑，因此学习灰度化是有关图像的一切研究之开端。
数字图像处理（二）—— 图像数字化特征的介绍
本文主要讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法。
本项目基于百度地图API获取了不同的瓦片地图并进行合并等处理，可用于遥感和抽象地图的地图块的图像分类、分割、检测等数据的制作。
图像处理
——图像处理
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
ModelScope魔塔社区
亚马逊云科技Build On社区
百度飞桨AI Studio社区
松山湖在线开发者社区
华为云开发者联盟
