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一、前言目标检测是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，对人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。计算机视觉对于目标运动的分析可以大致分为三个层次:运动分割，目标检测 --> 目标跟踪 --> 动作识别，行为描述传统目标检测的方法一般分为三个阶段:（1）区域选择：这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而

1.2 有以下二分类问题数据集。左侧为原数据，右侧上下两个表为统计数据AB类标签统计ATF+  ~A=TA=FT

一、行业现状二、项目流程—技术应用：2.1 项目流程2.2 技术应用三、CT图像3.1 CT图像的格式 (DICOM)四、图片分割模型4.1 关键技术 – 基于CNN的分割网络4.2 关键技术：U-net五、三维卷积神经网络一、行业现状根据相关研究表明：中国每年医学影像增速达到了30%，而放射科医生的年增长率仅为4.1...

前言一、像素级分层语义处理框架，实现图片对象自然修改1.1 结构生成器（Structure Generator）1.2 图像生成器（Image Generator）二、评估2.2 定量评估2.3 定性分析语义对象处理扩展式操作交互式和数据驱动的图像编辑前言少废话，先看图：你能看出‘PS’的痕迹吗？这种“毫无PS痕迹”PS，...

目录—深度学习框架各位好！我之所以写这篇目录下的文章，是因为之前在各种深度学习框架的使用中，遇到各种问题，处处碰壁，也是我浅尝则止，不求甚解的结果。现如今放下手中的项目狠下心一一攻下城池，好好的打下坚实的基础。TensorflowTensorFlow之一—参数初始化TensorFlow之二—学习率 (learning rate)TensorFlow之三—激活函数(Activation ...

开发环境 Anaconda | python3.6 + tensorflow/keras/pytorch该模型使用了 OpenCV 模块。依赖包版本需求：你可以使用 pip install 包名/ conda install 包名 安装依赖easydict==1.7tensorflow_gpu==1.3.0scipy==0.18.1numpy==1.11.1opencv_python...

一、读取图片dicom —>截取像素 —>归—化(0,1) —>存储为png二、图像增强：（旋转，平移）pip install SimpleItk# 读取CT医学图像pip install tqdm# 可扩展的Python进度条，封装任意的迭代器 tqdm(iterator)

一、使用深度学习和 OpenCV 进行视频目标检测运动目标在工厂，监控，自动驾驶中有着举足轻重的地位。在做实时目标检测之前，我做过OpenCV的目标检测和运动轨迹及运动方向预判等，但这些都是基于OpenCV的，有一定的局限性。为此，从这篇博客开始将给大家带来一系列的实时目标检测，与大家一起学习。...

Grabcut是基于图割(graph cut)实现的图像分割算法，它需要用户输入一个bounding box作为分割目标位置，实现对目标与背景的分离/分割，这个跟KMeans与MeanShift等图像分割方法有很大的不同，但是Grabcut分割速度快，效果好，支持交互操作，因此在很多APP图像分割/背景虚化的软件中可以看到其身影。该算法主要基于以下知识：k均值聚类高斯混合模型建模(GMM)...