像素点第39页

双目相机stereo-vision

(3）双目匹配，对校正后的两张图像进行像素点匹配。(4）根据匹配结果

TOM_wangc·2022-12-05 22:18

Numpy简易教程——图像的数组表示

图像的数组表示一.图像的表示模式二.PIL库的使用1.PIL库简介与下载,导入2.图像的数组表示3.图像的变换下一篇:Matplotlib入门教程一.图像的表示模式图像一般采用RGB三通道色彩模式,每个像素点由红

I am jack·2022-12-05 21:23

python手撕分水岭算法

通过统计像素的附近的点的标记种类个数来确认当前像素点的标记，并把该像素的四邻域入队。注意要使用梯度图像，这样使得各个部分蔓延的速度一样。

硕硕石页石页·2022-12-05 14:35

【音视频基础】RGB 与 YUV

数字图像编码方法指的是图像中每一个像素点在计算机中用什么编码方法表示。RGB基本三原色：红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）。根据可见光的波长识别颜色。

乔木辛·2022-12-05 10:00

2D虚拟试衣——服装变形

补充：插值的常用方式将一张图片（包含10个像素点）扩大10倍，得到一张新图（包含100个像素点），其中90个像素点的值是缺少的，此时就可以使用插值法解决缺失问题。

海浪在开花·2022-12-05 09:51

SUSAN角点检测算法，及其Matlab实现

1、SUSAN角点检测算法步骤（1）在图像上放置一个37个像素的圆形模板，模板在图像上滑动，依次比较模板内各个像素点的灰度与模板核的灰度，判断是否属于USAN区域。

zhiTjun·2022-12-05 09:40

深度学习中的采样：下采样，上采样，欠采样，过采样

一，下采样下采样：池化操作就是经典的下采样，将一张图片缩小，采用不同的方法将像素点合并从而获得更小分辨率的照片就叫做下采样。

小月半xiaoyueban·2022-12-05 00:52

数字图像处理常用matlab函数

1：I=imread('jpg‘);读取图片2：I=rgb2gray(RGB)将真彩色图像RGB转换为灰度强度图像I3：nume1（A）若A是一幅图像，则输出A的像素点个数4：histi=imhist(

yang_rookie·2022-12-04 22:53

语义分割在线标注思路

图像上的每个像素点对应二维数组中一个元素。使用多边形框对图像进行语义分割类型的标注。若像素点位置落在标注框内，框内的

iru·2022-12-04 11:58

matlab 均值滤波实现

均值滤波是指用当前像素点周围N个像素值的均值来代替当前像素值，本质对领域内的矩阵求均值。它通常用于去除图像中高斯噪声。

星空之火·2022-12-04 10:24

基于Matlab的SLIC超像素分割算法分析

假设图片总共有N个像素点，预分割为s个相同尺寸的超像素，那么每个超像素的大小为N/s，则相邻种子点（聚类中心）的距离近似为S=sqrt(N/s)。2：在种子点的n*n邻域内重新选择聚类中心。

许豪·2022-12-04 09:37

目标检测算法——小目标检测

一、定义1、以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例，小目标是指小于32×32个像素点（中物体是指32*32-96*96，大物体是指大于96*96）。

TigerZ*·2022-12-04 09:44

使用c++处理YUV文件

:2)UYVY(4:2:2)YUV422P(4:2:2)YV12，YU12(4:2:0)NV12，NV21(4:2:0)所占空间计算使用c++进行处理YUV文件的存储结构取样结构这组图图每一行即为一行像素点

Cross_Entropy·2022-12-04 08:37

Hector代码原理推导

图一取自《概率机器人》一书的栅格地图描述一张栅格地图分别需要理解以下几个概念：栅格：可以类比图片的像素点，拥有分辨率、占用率的属性。分辨率：是指一个网格能表示现实世界的距离长短。

kindel·2022-12-04 08:24

MATLAB — 利用SVM（支持向量机）进行图像分割/提取

考虑到图像的这种特性，可以选择将一个像素点的三个通道值作为训练数据，通过标注的方法将每组数据所代表的特征表示出来（如，表示印章的像素点为1，表示其它区域的像素点为0），再使用支持向量机对标注的数据进行训练

furoto_·2022-12-04 07:32

人群计数-python生成人群密度图

ground_truth数据集是由mat文件组成的，数据格式为[y0,x0](不同数据集表示的方法不同)表示人头所在的像素点。利用scipy函数即可读取数据。加载数

极骇·2022-12-03 22:14

基于BP神经网络车牌识别系统的设计与实现

1．1题目的主要研究内容（1）工作的主要描述使用MATLAB将采集到的图像信息读入，采用一系列的方法对图像信息进行预处理；再分析不同像素点分布与边缘的相应变化范围，从而确定牌照的大致位置，由此分割出车牌的矩形区域

小小蜗牛，大大梦想·2022-12-03 19:27

卷积神经网络以LeNet网络为例的手写体识别

、读取和测试功能函数训练前准备、数据加载、模型保存的运行代码卷积数学表达卷积神经网络卷积我们把输入层看做二维的神经元，如输入的是28*28的图片则可以看做28*28的二维神经元，每个节点对应图片在这个像素点的灰度值

LiterMa·2022-12-03 18:09

k均值聚类图像分割实战 python

算法源于西瓜书309页介绍的约束种子k均值算法1.事先标注好一部分数据：绿色部分是前景对应的rgb是[0,255,0]蓝色部分是背景rgb[0,0,255]2.根据标注好的数据，遍历原始图片中的每一个像素点计算该像素点与前景

锶潍·2022-12-03 18:25

python-opencv学习记录--背景建模

该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。

血月无华AUV·2022-12-03 16:56

手写Canny C++

Canny边缘检测原理1.使用高斯滤波器平滑噪声2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向3.应用非极大值抑制，消除边缘检测带来的杂散响应4.应用双阈值来确定真实的和潜在的边缘1.高斯滤波高斯滤波器是一种可以使图像平滑的滤波器

三维重建及点云·2022-12-03 16:50

opencv_python 深度估计与图像分割

opencv_python深度估计与图像分割半全局块匹配（Semi-GlobalBlockMatching）算法计算每个像素点的代价原论文使用的方法是利用互信息熵，而OpenCV使用的是Birchfield

遥之_CV学习在路上·2022-12-03 16:47

基于Canny算子边缘检测的基本原理和C++/C源码实现

计算图像中每个像素点的梯

jmucvm·2022-12-03 16:43

算法基础——卷积神经网络CNN

卷积层提取特征，池化层压缩特征卷积神经网络将输入图像划分为一个个小区域，每个区域由若干像素点组成，对每个区域提取特征值，对每个区域X*W=H提取特征也是调整W权重参数。

Evan_qin_yi_quan·2022-12-03 14:45

Opencv之图像滤波：5.中值滤波(cv2.medianBlur)

它用邻域内所有像素值的中间值来替代当前像素点的像素值。5.1原理介绍中值滤波会取当前像素点及其周围临近像素点（一共有奇数

Justth.·2022-12-03 14:36

Opencv之图像滤波：6.双边滤波(cv2.bilateralFilter)

双边滤波在计算某一个像素点的新值时，不仅考虑距离信息（距离越远，权重越小），还考虑色彩信息（色彩差别越

Justth.·2022-12-03 14:36

Birchfield和Tomasi方法（BT方法）小结

如果我们利用采样方法对图片中的像素计算代价时，可以推测中间一段的采样代价会较低且平稳，而与左右两边不连续的像素点采样时，会出

Chestnut、·2022-12-03 11:00

ISP-ASF

1.概述1.1高频与低频区分：如何区分图像的高频信息和低频信息，所谓高频就是该像素点与周围像素差异较大，常见于一副图像的边缘细节和噪声等；而低频就是该像素点与周围像素差异变化不大，一般体现为图像的平坦区

哐哐砸电脑·2022-12-03 11:47

图像的点运算——Matlab实现

—Matlab实现文章目录图像的点运算——Matlab实现一、线性点运算二、非线性点运算一、线性点运算定义：线性点运算的灰度变换函数形式可以采用线性方程描述即==>s=ar+b的形式分析：方程中r代表像素点灰度值的输入

站稳扶好·2022-12-03 10:12

图像的灰度增强、去噪、图像增强

灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某一像素点）是所有图像处理技术中最简单的技术，其变换形式如下：S=T(r);其中，T是灰度变换函数；r是变换前的灰度；s是变换后的像素。

qq_41581769·2022-12-03 10:44

Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network

深度估计：获得d，d其实就代表着由3D物体投射而来的2D图像中每个像素点与相机的实际距离。

NortheastSouthwest·2022-12-03 08:35

轻量级车道线检测

一、前置知识首先需要知道实例分割的任务主要有两种实现方式：1、自上而下：先检测出框，再对框内的物体进行像素点分类，缺点在于对于一些目标检测框不完整，会影响精度；2、自下而上，先对目标像素点进行分类，再通过聚类的方式将像素点归到各个目标上

一个热爱学习的深度渣渣·2022-12-03 08:02

numpy PIL tensor之间的相互转换

Image读入是Image类无法直接显示其像素点的值（可以转换成numpy显示），Opencv读入的直接是numpy的格式。可以直接显示

Mick..·2022-12-03 07:32

opencv c++ 二值图像、阈值计算方法、全局阈值、自适应阈值

2.1、二值分割a）大于阈值T的像素点置满保留，其余置0。b）小于阈值T的像素点置满保留，其余去除。2.2、其余阈值图像分割方法a）大于阈值

lucust·2022-12-03 06:15

oepncv c++ 连通组件扫描

1、概念连通组件指在图像上通过四邻域或八邻域法，连接起来的像素值大于某一阈值的区域（这些像素点被称为前景像素），而小于阈值的区域被称为背景。如下图的4个连通组件。

lucust·2022-12-03 06:15

使用pytorch计算图像的Affinity Matrix

什么是AffinityMatrixaffinitymatrix翻译过来是相关性矩阵，实际上就是计算图像中每个点与其他所有点的相关性假设我们有一个三通道的图像，长为H，宽为W，那么每个像素点都是由3个分量构成的向量

haohulala·2022-12-03 04:15

图像质量评价指标metrics：PSNR 、SSIM、LPIPS

一、PSNR（峰值信噪比）1.定义是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价，由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等

今天也要debug·2022-12-03 03:34

图像处理（六）——距离变换

对于距离图像来说，图像中的每个像素的灰度值为该像素与距离其最近的背景像素间的距离，也就是说，给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离，一幅二值图像的距离变换可以提供每个像素到最近的非零像素的距离根据度量距离的方法不同

南木Sir·2022-12-03 03:30

pytorch学习笔记：实战之FashionMNIST图片分类

对数据的处理如果有传入torch自带的transform则使用该处理方式，否则将像素点/255.classFMDataset(Da

阿瓦达啃大瓜~·2022-12-03 02:14

Kinect-Fusion解读

|IEEEXplore本文若有错误请批评指正1.OverView先定性的了解一下大致框架，首先我们的输入是来自RGB-D图像含深度信息Rk（k表示第k帧），然后：1.Measurement：计算Vk（像素点对应相机坐标系下的坐标

MobiusLee·2022-12-03 02:32

YUV与RGB格式详解

在图像显示中，一张1280*720大小的图片，就代表着它有1280*720个像素点。其中每一个像素点的颜色显示都采用RGB编码方法，将RGB分别取不同的值，就会展示不同的颜色。RGB图

威威攻城狮·2022-12-03 00:02

Timesat提取物候信息并绘图

Timesat提取物候信息并绘图前言一、准备数据1.将Tiff数据转成dat数据并生成Filelist2.使用python生成单个像素点text时序数据二、Timesat打开时序数据1.处理dat文件，

细细47·2022-12-02 18:56

1-2、数字图像处理基础

数字图像在计算机中以矩阵形式存储，通过一个或多个数字表示每个点的数值大小来控制每个像素点的颜色变化。常见的存储类型有灰度图像、RGB图像、二值图像、HSI图像等等。

金陵小松许·2022-12-02 15:13

图像增强（空间域）——灰度变换

若灰度级局限在很小的范围内(灰度级0~255)，显示出来的是模糊不清、没有层次感的图像；通过线性变换对每个像素点做线性变换，有效改变你图像视觉效果，即扩大原始的灰度等级范围，显得有层次。常见

帅杰的芯路之旅·2022-12-02 15:31

Faster R-CNN网络架构

RPN层是如何提取候选区域RPN的网络结构首先经过一个33的卷积分成两个二分支然后分别使用11的卷积得到分类分支和回归分支，每个像素点取9个anchor，在分类分支当中我们需要两维来判断anc

爱编程的小懒·2022-12-02 14:29

[OpenCV实战]52 在OpenCV中使用颜色直方图

颜色直方图的横轴表示像素值或像素值范围，纵轴表示该像素值范围内像素点的个数或出现频率。颜色直方图属于计算机视觉中的基础概念，其常常被应用于图像相似度计算，视觉词袋，图像颜色平衡等。

落痕的寒假·2022-12-02 11:38

基于Sobel算法的边沿检测设计与实现

matlab进行灰度图像生成2.2.sobel_ctrl控制模块2.3.vga显示模块2.4.顶层模块实例化2.5.仿真与下板测试1.边缘检测边缘检测，针对的是灰度图像，顾名思义，检测图像的边缘，是针对图像像素点的一种计算

Bunny9__·2022-12-02 11:07

图像二值化

1.图像二值化图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。

crossoverpptx·2022-12-02 11:29

Opencv-Python轮廓检测

目录轮廓检测具体实现寻找轮廓cv2.findContours()函数输入参数：返回值画出轮廓cv2.drawContours（）函数输入参数：返回值画单一轮廓时只出现了单一像素点轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的

Zc闯·2022-12-02 10:58

基于MindSpore复现Deeplabv3—语义分割

图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一，其目标是对图像的每个像素点进行分类，将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域，以

irrationality·2022-12-01 20:58

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