计算机视觉图像处理第37页

【深度学习：数据增强】计算机视觉中数据增强的完整指南

【【深度学习：数据增强】计算机视觉中数据增强的完整指南为什么要做数据增强？等等，什么是数据增强？数据增强技术数据增强的注意事项和潜在陷阱什么时候应该做数据增强？

jcfszxc·2024-01-06 19:13

数字图像处理（图像灰度变换、图像直方图及均衡、图像中值滤波、图像空域锐化增强、图像频域滤波）

数字图像处理（图像灰度变换、图像直方图及均衡、图像中值滤波、图像空域锐化增强、图像频域滤波）目录1图像灰度变换1.1灰度线性变换1.2图像二值化1.3负象变换1.4灰度非线性变换1.5程序设计流程图2图像直方图及均衡

迎风打盹儿·2024-01-06 19:11

车流量识别摄像机

其工作原理是利用高清晰度的视频图像，结合图像处理算法，实现针对道路上运行车辆的自动检测和跟踪，从而识别并记录车辆通过

博瓦科技·2024-01-06 19:10

DrGraph原理示教 - OpenCV 4 功能 - 二值化

二值化，也就是处理结果为0或1，当然是针对图像的各像素而言的1或0，对应于有无，也就是留下有用的，删除无用的，有用的部分，就是关心的部分在图像处理中，也不仅仅只是1或0，因为这两个值看起来都是黑的，人眼很难分辨清楚

DrGraph·2024-01-06 19:16

《数字图像处理》第十章图像分割学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

图像分割0.前言1.基础知识2.点、线和边缘检测2.1背景知识2.1孤立点的检测2.2线检测2.3边缘模型2.4基本边缘检测2.5更先进的边缘检测技术3.阈值处理3.1全局阈值处理3.2用Otsu方法的最佳全局阈值处理4.基于区域的分割4.1区域生长4.2区域分裂与聚合4.基于区域的分割4.1区域生长4.2区域分裂与聚合5.补充：VS添加ImageWatch0.前言分割将图像细分为构成它的子区域或

:铭碑于心、·2024-01-06 18:24

《数字图像处理》第11章表示和描述学习笔记附部分例子代码(c++&opencv)

表示和描述0.前言1.表示1.1边界追踪1.2链码1.3使用最小周长多边形的多边形近似2.边界描绘子2.1一些简单的描绘子![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/45dddc76217e4fde93a11e2631b2a71a.png#pic_center=500x)2.2形状数2.3傅里叶描绘子2.4统计矩3.区域描绘子3.1一些简单的描绘

:铭碑于心、·2024-01-06 18:24

《数字图像处理》第七章小波域多分辨率处理学习笔记

小波域多分辨率处理0.前言1.背景1.1图像金字塔1.2子带编码2.多分辨率展开2.1级数展开2.2尺度函数2.3小波函数0.前言本章难度大(看不太懂)，没有什么详细记录，大家还得自行查阅其他相关博客视频等。小波变换基于小型波(傅里叶变换以正弦函数为基函数).FT的结果完全丢失了时间信息,而小波变换的意义就在于判断什么时间(间隔)出现什么样的频谱成分.辅助材料:THEWAVELETTUTORIAL

:铭碑于心、·2024-01-06 18:54

《数字图像处理》第四章频率域滤波学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

频率域滤波0.前言1.基本概念1.1取样函数的傅里叶变换1.2单变量的离散傅里叶变换(DFT)2.两个变量函数的扩展3.二维傅里叶变换的一些性质3.1傅里叶谱3.2相角3.3二维卷积定理4.频率滤波基础4.1基础4.2频率域滤波步骤4.3空间和频率域滤波间的对应5.使用频率域滤波器平滑图像6.使用频率域滤波器锐化图像6.1高斯高通滤波器6.2拉普拉斯算子6.3同态滤波6.4小结opencv补充:0

:铭碑于心、·2024-01-06 18:53

《数字图像处理》第三章灰度变换和空间滤波学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

3.1直方图均衡化3.2直方图匹配4.空间滤波基础4.1空间滤波原理4.2空间相关与卷积5.平滑空间滤波器5.1平滑线性滤波5.2统计排序(非线性)滤波器opencv的补充:前言本系列博客参考书为,数字图像处理第三版

:铭碑于心、·2024-01-06 18:53

【学习Opencv3笔记】4、图像和大型数组类型

opencv引入了Mat类用于管理图像（从数字图像处理的角度看，图像其实就是矩阵），Mat类采用了很巧妙的内存管理机制，可以让开发人员不必把注意力放在内存的管理上，这大大降低了opencv的学习门槛。

ingy·2024-01-06 18:23

《数字图像处理》第六章彩色图像处理学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

彩色图像处理0.前言1.彩色基础2.彩色模型3.伪彩色图像处理3.1灰度分层3.2灰度到彩色的变换4.彩色变换4.1色调和彩色校正5.基于彩色的图像分割5.1HSI彩色空间的分割5.2彩色边缘检测0.前言本章的重点内容就是理解彩色模型

:铭碑于心、·2024-01-06 18:52

《数字图像处理》第九章形态学图像处理学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

形态学图像处理0.前言1.腐蚀和膨胀1.1腐蚀1.2膨胀1.3对偶性2.开操作和闭操作3.击中或不击中变换4.一些基本的形态学算法4.1边界提取4.2孔洞填充5.形态学重建5.1测地膨胀和腐蚀6.灰度级形态学

:铭碑于心、·2024-01-06 18:52

Cadence DSP 算子开发上手指南

作者：洪超|旷视科技MegEngine架构师前言Cadence的VisionP6/Q6/Q7系列DSP在很多的ISP(“ImageSignalProcessor”)芯片中都有部署，可以在图像处理场景补充甚至碾压

MegEngine_Bot·2024-01-06 17:15

Mnist手写体数字数据集介绍与在Pytorch中使用

1.介绍MNIST（ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnology）数据集是一个广泛用于机器学习和计算机视觉研究的常用数据集之一。

搁浅丶.·2024-01-06 15:48

【数字图像处理技术与应用】2023-2024上图像处理期中-云南农业大学

一、填空题（每空2分，共30分）1、图像就是3D场景在二维平面上的影像，根据其存储方式和表现形式，可以将图像分为模拟图像和数字图像两大类；2、在用计算机对数字图像处理中，常用一个二维数组来存放图像数据，

明金同学·2024-01-06 14:16

图像处理中的DCT变换

图像处理中的DCT变换DiscreteCosineTransform，离散余弦变换。

yfor·2024-01-06 14:46

python skimage图像处理

PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个c++库，只是提供了python接口，更新速度非常慢。

知道不_zkl·2024-01-06 13:31

学习笔记8-python skimage图像处理（实例演示-代码讲解）

scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，正好与matlab一样。这里选择Skimage模块进行数字图像处理。

李卓璐·2024-01-06 13:30

skimage图像处理（全）

文章目录一、简介二、安装三、模块简介：APIreference四、项目实战4.1、2D图像处理4.1.1、打印图像属性4.1.2、读取/显示/保存图像：skimage.io.imread()+skimage.io.imshow

胖墩会武术·2024-01-06 13:00

python - 图像处理 - 图片拼接和堆叠

业务说明：此示例脚本作用，包含方法和逻辑：图像读取，图片尺寸读取，重置图片大小，图片等比缩放，图片拼接，图片覆盖与堆叠（子母图）图片展示：单张素材：origin_image.pngresult_image.pngface_image.png拼接结果示例图：拼接和堆叠完成后示例：拼接和堆叠完成后示例2：拼接和堆叠完成后示例3：代码示例：importosimporttimefromosimportli

Saggitarxm·2024-01-06 13:58

VS2019+OpenCV2环境搭建

OpenCV是计算机视觉开源的图形处理库，重要性不言而喻。

jgw2008·2024-01-06 13:10

【机器学习】卷积神经网络（六）-计算机视觉应用

十年一梦实验室·2024-01-06 12:13

如何实现无人机识别功能

以下是一些常见的无人机识别算法和技术：视觉识别：图像处理：使用计算机视觉技术对无人机图像进行处理，包括特征提取、目标检测和跟踪等。

LittroInno·2024-01-06 11:44

图像预处理——transforms

一、transforms运行机制torchvision是PyTorch的一个扩展库，提供了许多计算机视觉相关的工具和功能。

-恰饭第一名-·2024-01-06 10:49

图像识别原理

图像识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是使计算机系统能够理解和解释图像中的信息。以下是图像识别的基本原理：1.数据采集：首先，需要获取图像数据。这可以通过摄像头、传感器、扫描仪等设备来实现。

_oP_i·2024-01-06 08:05

Python Pillow （PIL）库的完全指南：图像处理和增强的实用技巧

学会使用Pillow库进行图像处理和增强。掌握常用图像处理和增强技术，如调整大小、裁剪、旋转、滤镜应用等。学会使用Pillow库进行图像格式转换和保存。

阿猫的故乡·2024-01-06 07:56

安卓拍照扫描APP解决方案——基于深度学习的文本方向检测与校正

在传统数字图像处理中常用投影分析、Hough变换、方向梯度直方图（HOG

知来者逆·2024-01-06 07:18

ROS高效进阶系列

在此基础上，我们系统学习了ros高级组件，机器人建模仿真，机器人图像处理，机器人语音，机器人slam和导航等。本人将博客汇总在此，方便读者查阅。

界首大学·2024-01-06 07:42

Python图像处理【16】OpenCV直方图均衡化

OpenCV直方图均衡化0.前言1.直方图均衡化算法2.全局直方图均衡化2.1使用最小-最大归一化缩放CDF2.2将输入RGB图像转换为LAB空间3.自适应直方图均衡化3.1算法原理3.2使用OpenCV执行自适应直方图均衡化4.直方图均衡化结果小结系列链接0.前言对比度拉伸/直方图均衡化使用单调非线性映射重新分配输入图像中的像素强度值，以使输出图像具有均匀的强度分布（平坦直方图），从而增强图像的

AI technophile·2024-01-06 07:17

计算机视觉与美颜SDK：详解人脸美型功能的实现过程

本文将深入探讨计算机视觉与美颜SDK中人脸美型功能的实现过程。一、关键点定位关键点定位是人脸美型的关键步骤之一。

美狐美颜sdk·2024-01-06 06:42

开集目标检测-标签提示目标检测大模型(吊打YOLO系列-自动化检测标注)

开集目标检测是目前计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它的主要目的是在不依赖于预先定义的类别标签下，实现对图像中出现的不同目标的识别和检测。

从懒虫到爬虫·2024-01-06 06:06

【深度学习：Self-supervised learning (SSL) 】自我监督学习解释

比较自我监督学习与监督学习和无监督学习为什么计算机视觉模型需要自监督学习？自我监督学习的好处自监督学习的局限性自我监督学习如何运作？

jcfszxc·2024-01-06 06:36

【深度学习每日小知识】数据增强

这对于计算机视觉领域尤为重要，因为图像经常被用作输入数据。计算机视觉中的数据增强数据增强的主要目标是解决过拟合问题，这在模型使用小样本量进行训练时尤为常见。

jcfszxc·2024-01-06 05:31

linux 命令系列目录 - Linux常用命令指南

常用命令指南线上查询及帮助命令文件和目录管理文本处理系统、程序启动和资源管理压缩和解压用户和权限管理软件包管理编程和开发数据库管理安全性和权限窗口管理系统设置网络和通信输入法和国际化多媒体音频处理视频处理图像处理

yusq77·2024-01-06 05:49

Python 的图片处理库 PIL 有哪些强大的地方？

强大的图像处理算法：PIL内置了多种图像处理算法，包括图像滤波、锐化、模糊、边缘检

独木人生·2024-01-06 02:39

我不是机器人：谷歌最新版验证码系统ReCaptcha破解已开源

然而，随着深度学习和计算机视觉技术的发展，现在这些认证方法可以被我们轻松破解了。在这一个项目中，作者破解了最新版的ReCaptcha，并开源了所有代码。不过项目作者声明：「这份代码能够解决最新

猿天下·2024-01-06 01:08

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 全局注意力机制（GAM），CBAM升级版

在不同检测领域中应用广泛YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.GAM注意力介绍摘要：人们已经研究了各种注意力机制来提高各种计算机视觉任务的性能

会AI的学姐·2024-01-06 00:13

已知输入图像大小为n、卷积核大小为f、卷积步长s，填充大小为p，求解输出图像大小。

将这些值代入公式：在计算图像处理中的像素位置时，常常使用向下取整，因此输出图像大小为5

神笔馬良·2024-01-06 00:19

从 YOLOv1 到 YOLO-NAS 的所有 YOLO 模型：论文解析

在计算机视觉的浩瀚领域，有一支耀眼的明星，她的名字传颂着革新与突破的传奇——YOLO（YouOnlyLookOnce）。

T1.Faker·2024-01-05 23:37

★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合应用开发入门与进阶X例——前言

擅长解决各种算法仿真、建模、通信、图像处理、AI、智能控制等。

fpga和matlab·2024-01-05 23:38

Python Pillow(PIL)库的用法介绍

在Python编程中，图像处理是一个非常重要的应用领域。Pillow（PythonImagingLibrary，也被称为PIL）是一个强大的库，用于处理图像，包括图像的读取、编辑、保存等操作。

Dxy1239310216·2024-01-05 22:19

基于智慧杆的全天空成像仪设备介绍

全天空成像仪的作用是捕捉天空的图像，并通过图像处理和分析技术提取出其中的信息。通过分析天空图像中的云量、云高、云类型、大气透明度等参数，可以用于天气预报、气候研究、环境监测等领域。

智慧杆网-hzsqzh·2024-01-05 22:22

SpireCV项目实战——电诈园区人员及房屋情况识别

项目介绍前言随着科技的进步和大数据时代的到来，计算机视觉技术逐渐渗透到各个行业领域，为人们的生活和工作带来了诸多便利。近年来，电信诈骗案件频发，给社会带来了巨大的经济损失和心理负担。

阿木实验室·2024-01-05 21:06

深度学习在工地安全帽识别技术的应用与展望

深度学习与图像识别深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它在图像处理和识别领域表现出卓越的能力。通过训练，深度学习模型可以识别和理解图

北京富维图像5369·2024-01-05 20:39

安全帽识别摄像头：工地安全的智能守护“神”

**实时监测与识别技术**安全帽识别摄像头采用先进的计算机视觉技术，能够实时监测工地上的人员，并精准识别其是否佩戴安全帽。通过深度学习算法，摄像头能够在各种光照和环境条件下准确判断工人的

博瓦科技·2024-01-05 19:12

YOLO算法：实时目标检测的革命

第一部分：引言在计算机视觉领域，目标检测是一个关键的任务，涉及到在图像或视频中识别和定位不同类别的物体。

若忘即安·2024-01-05 16:28

图像处理有损压缩-变换编码

变换编码概念变换编码或称转换编码，对诸如音频信号或摄影图像之类的“自然”数据经过一数学转换后映射至另一值域后再进行编码处理。常用于音频信号编码和图像/视频信号编码。变换编码经常与量化一起使用，进行有损数据压缩。因为转换通常本身是无损的（完全可逆的），但可用于实现更好的（更有针对性的）量化，从而导致原始输入的质量降低（无损压缩）。在视频和音频信号数字化后，变换编码就更常用了。从最常见的JPEG静止图

kekeMemory·2024-01-05 15:59

02 Deep learning algorithm

trainingmyownmodelpracticaladviceforbuildingmachinelearningsystemdecisionTressapplication:speech（语音识别）---->images(计算机视觉

叮咚Zz·2024-01-05 14:06

unity图像处理简单流程

在渲染管线中，后处理通常位于渲染过程的末尾，即在所有的渲染通道（例如顶点着色器、片段着色器等）完成之后执行后处理操作。后处理操作是在已经渲染的图像上进行的，它不会影响到场景的几何形状或光照等因素。一般来说，后处理操作会在渲染目标纹理（例如帧缓存或渲染纹理）上进行。在每一帧的渲染完成后，后处理操作会将渲染目标纹理作为输入，并应用各种效果和滤镜来修改图像的外观。包括亮度处理、色相调整、饱和度与对比度调

视图猿人·2024-01-05 13:23

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

计算机视觉（ComputerVision，CV）技术是指使计算机能够理解和解释视觉数据的能力。CV技术在很多领域都有广泛的应用，包括图像处理、目标检测、人脸识别、自动驾驶等。

荆赫同艺·2024-01-05 13:41

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