计算机视觉学习笔记

3万字计算机视觉学习笔记及重要知识点总结

文章目录计算机视觉IoU如何计算mIoU？mAP如何计算mAP？目标检测度量标准图像分割度量标准非极大值抑制NMS目标检测中的Anchor原始图片中的ROI如何映射到到featuremap?请问FasterR-CNN和SSD中为什么用smoothl1loss，和l2有什么区别？给定5个人脸关键点和5个对齐后的点，求怎么变换的？Boundingboxes回归原理/公式
搬砖成就梦想·2024-01-10 14:33

计算机视觉学习笔记之torchvision.transforms

torchvision.transforms是包含一系列常用图像变换方法的包，可用于图像预处理、数据增强等工作，但是注意它更适合于classification等对数据增强后无需改变图像的label的情况，对于Segmentation等对图像增强时需要同步改变label的情况可能不太实用，需要自己重新封装一下。官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/torchvis
林空鹿饮溪_DrChen·2023-10-19 03:02

计算机视觉学习笔记(图像的灰度与灰度级 图像的深度 图像噪声 图像处理)

图像的灰度与灰度级如果把白色和黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度，灰度分为256阶，0为黑色，灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等（150，150，150）就代表灰度为150.一幅图像中不同位置的亮度是不一样的，可用f(x,y)来表示(x,y)上的亮度。由于光是一种能量形式，因此亮度是非负有限的。在图像处理中，常用灰度和灰度级这个名称，某一点的亮度我们称他为灰度或者灰度级。在室内处理图像
冲鸭嘟嘟可·2023-03-31 05:59

（五） 畸变矫正—让世界不在扭曲 【计算机视觉学习笔记--双目视觉几何框架系列】

五、畸变矫正—让世界不在扭曲这篇博文所要讲述的内容，是标定的主要用途之一：矫正摄像机的畸变。对于图像畸变矫正的方法，张正友教授也在其大作“AFlexibleNewTechniqueforCameraCalibration”中给出。玉米在这里先为大家介绍一下，摄像机畸变主要有哪几种以及这些讨厌的畸变从何而来。摄像机畸变主要包含：镜像畸变、切向畸变。玉米在这里分别讲述一下，并引用一些图片，使大家对他们
玉-米·2023-01-12 06:08

计算机视觉学习笔记（五）---opencv的基本使用（常用函数介绍）

文章目录前言一、opencv安装二、常见基本操作1.图片读取2.颜色转换3.图像展示4.图片保存5.视频数据读取6.提取与合并颜色通道6.1提取颜色通道6.2合并颜色通道7.边界填充（pading）8.图像大小调整9.图像融合10.图像阈值处理11.图像平滑处理11.1均值滤波：简单的平均卷积操作11.2方框滤波：基本和均值滤波一样，可以选择归一化不归一化很容易越界全亮不好用11.3高斯滤波:谁重
远山0128·2023-01-12 01:09

计算机视觉学习笔记（四）---卷积神经网络之手写数字识别

文章目录前言一、读入数据进行数据预处理二、搭建网络前言  本文承接pytorch学习笔记（三），以波士顿房价预测为例演示利用pytorch搭建一个简单的传统神经网络一、读入数据进行数据预处理  数据集为MNIST手写数字数据集，从torchvision中导入数据。输入图像的总尺寸为28*28。#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数n
远山0128·2023-01-12 01:30

双目视觉三维重建框架

希望这样的方式让大家以一个轻松的心态阅读玉米的《计算机视觉学习笔记》双目视觉数学架构系列博客。这个系列博客旨在捋顺一下已标定的双目视觉中的数学主线。数学推导是有着几分枯燥的，但奇妙的计算机
zmjsysy·2022-12-26 17:50

摄像机几何学（二）

希望这样的方式让大家以一个轻松的心态阅读玉米的《计算机视觉学习笔记》双目视觉数学架构系列博客。这个系列博客旨在捋顺一下已标定的双目视觉中的数学主线。
pengge0433·2022-12-26 17:18

tensorflow版使用uNet进行医学图像分割(Skin数据集)

tensorflow版使用uNet进行医学图像分割(Skin数据集)深度学习、计算机视觉学习笔记、医学图像分割、uNet、Skin皮肤数据集tensorflow版使用uNet进行医学图像分割(Skin数据集
lets go·2022-12-23 11:09

中点和中值滤波的区别_计算机视觉学习笔记8 噪声与滤波

按老规矩，先给简要说明，然后上MATLAB，c++和Python的代码。图像的噪声不管是模拟信号还是数字信号，都难免会产生噪声，尤其是模拟信号，噪声处理一直是比较重要的环节，数字信号相对来说噪声会少一点。图像噪声的产生原因很复杂，可能是成像设备或者环境本身导致成像质量不稳定，也可能是数字信号传输过程中发生丢失或者受到干扰，可以将噪声看成是一种无规律不可预测的随机误差。噪声主要形式有：椒盐噪声(可能
weixin_39525617·2022-12-15 15:42

【西蒙计算机视觉学习笔记】非线性回归模型

背景：最大似然法学习的简单的线性回归模型的第二个缺点——更正假设：对观测数据x进行非线性变换，使得满足如下（f[·]代表一个非线性变换）——重新建模、学习和推理：最大似然方法：建模：构建关于全局状态的后验函数（似然函数）。原始的模型：令Z←X，学习：最大化上述似然函数，令偏导等于0，求得参数关于已知数据的表达式。原模型的学习结果：令Z←X，①推理：将新观测数据和预测分布代入已求得分布参数的模型中，
woshirenchengaji·2022-11-27 14:22

matlab 图像平滑的算法_计算机视觉学习笔记5 图像缩放与插值法

常见的插值方法有四种：最近邻插值法，双线性插值法，双三次插值法，LANCZOS插值法。主要应用场景为：几何变换，透视变换，计算新像素位置等。一般来讲，图像进行缩放时，原始像素间的相对位置会发生改变，产生几何畸变。比如放大1.6倍，原像素就会向新像素进行映射，此时则会产生小数位的像素，然而像素是不能处理小数位的，所以需要通过插值法计算出新的整数位置的像素值。常见插值方法介绍最近邻插值法顾名思义，就是
weixin_39661589·2022-11-22 19:52

python计算机视觉学习笔记1——基本的图像操作和处理

目录一、PIL：Python图像处理类库1.1转化图像格式1.2创建缩略图1.3复制和粘贴图像区域1.4调整尺寸和旋转二、Matplotlib2.1绘制图像、点和线2.2图像轮廓和直方图2.3交互式标注三、Numpy3.1图像数组表示3.2灰度变换3.3直方图均衡化3.4图像平均3.5图像成分分析(PCA)四、Scipy4.1图像模糊4.2图像导数4.3形态学：对象计数4.4有用的Scipy模块五
jgq1466693·2022-09-05 12:27

【西蒙计算机视觉学习笔记】贝叶斯线性回归

①如下（详见【西蒙计算机视觉学习笔记】线性回归模型）：②前提：假设σ^2已知（只求另一个参数φ可能值的概率分布）（当然，σ^2还是可以通过最大似然方
woshirenchengaji·2022-04-29 07:31

【西蒙计算机视觉学习笔记】线性回归模型

问题：回归问题，eg.身体姿势估计的问题，输出的全局状态w（身体主要关节的角度）的每个元素都是连续的。目的：根据观测值x来估计一元全局状态w，eg.根据观测到人的处于未知姿势图像来估计身体角度。通过分割图像得到剪影。通过跟踪剪影的边提取轮廓。提取一个根据形状的上下文描述符描述形状的100维测量向量x。估计包含身体主要关节角度的向量w（十几种，分别估计各个关节的角度）。模型的种类：判别模型——根据观
woshirenchengaji·2022-04-29 07:30

常见点云文件解析学习笔记

传统2D计算机视觉学习笔记目录------->传送门传统3D计算机视觉学习笔记目录------->传送门为什么会有这么多的点云文件我们在做2D视觉时，处理的就
静以修心-fan·2022-03-28 15:51

双目立体视觉系统

希望这样的方式让大家以一个轻松的心态阅读玉米的《计算机视觉学习笔记》双目视觉数学架构系列博客。这个系列博客旨在捋顺一下已标定的双目视觉中的数学主线。数学推导是
AndyCheng_hgcc·2022-03-20 07:47

熬了几个大夜，学完一套985博士总结的计算机视觉学习笔记（20G高清/PPT/代码)...

AI显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到AI的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨AI如何落地了。我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI都会在里边起到重要的作用。目前在商业中有所应用，而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉，因此，这两个方向的人力缺口很大。目前入门CV的常用套路就是：看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程，学一点机器学习的知识。读几篇CV模型的文章，了解一下
woshicver·2022-02-23 19:01

常见点云文件解析学习笔记

传统2D计算机视觉学习笔记目录------->传送门传统3D计算机视觉学习笔记目录------->传送门为什么会有这么多的点云文件我们在做2D视觉时，处理的就是类似一系列类似的二维数组，数组以图片的形式进行保存
开飞机的乔巴·2021-05-21 10:04

Vision Course（谭平）学习笔记

目录Course1&2IntroductionandCameraCourse3Color特别说明浙江大学教授谭平计算机视觉学习笔记分享Course1&2IntroductionandCameraCourse3Color
勤奋的小乌贼·2021-03-12 21:13

（七）立体标定与立体校正 【计算机视觉学习笔记--双目视觉几何框架系列】

七、立体标定与立体校正这篇博文中，让玉米和大家一起了解一下，张氏标定是怎样过渡到立体标定的？在这里主要以双目立体视觉进行分析。对于双目立体视觉，我们有两个摄像头。它们就像人的一双眼睛一样，从不同的方向看世界。两只眼睛中的图像的视差，让我们对世界有了三维的认识。那么，想要知道视差，首先应该知道双目视觉系统中两个摄像头之间的相对位置关系。我们可以通过同时对两个摄像头进行标定，分别得到二者相对同一坐标系
玉-米·2020-09-15 05:51

（一）图像坐标：我想和世界坐标谈谈(A) 【计算机视觉学习笔记--双目视觉几何框架系列】

希望这样的方式让大家以一个轻松的心态阅读玉米的《计算机视觉学习笔记》双目视觉数学架构系列博客。这个系列博客旨在捋顺一下已标定的双目视觉中的数学主线。
玉-米·2020-09-10 15:47

opencv计算机视觉学习笔记五

第六章图像检索以及基于图像描述符的搜索通过提取特征进行图像的匹配与搜索1特征检测算法常见的特征和提取算法:Harris检测角点Sift检测斑点(blob)有专利保护Surf检测斑点有专利保护Fast检测角点Brief检测斑点Orb带方向的fast算法和具有旋转不变性的brief算法特征的定义#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2016/12/
retacn·2020-08-22 03:05

python计算机视觉学习笔记——照相机模型与增强现实

代码需要安装的两个网址放下：openGL：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyopenglpygame：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame1：OpenGL.error.NullFunctionError:AttempttocallanundefinedfunctionglutI
shlR·2020-08-22 00:41

（六）张正友标定法小结 【计算机视觉学习笔记--双目视觉几何架构系列】

六、张正友标定法小结这一博文，是玉米后补上的。因为觉得前面用了三篇博文来描述张氏标定法，略显散乱。在这里总结一下，使条理清晰一点。另外关于张氏标定所得参数也还有两点需要澄清。下面这个总结，其实也是在“AFlexibleNewTechniqueforCameraCalibration”中出现的。一、张氏标定的过程：1.打印一张棋盘格，把它贴在一个平面上，作为标定物。2.通过调整标定物或摄像机的方向，
玉-米·2020-08-20 07:15

双目视觉标定原理详解（张氏标定）

希望这样的方式让大家以一个轻松的心态阅读玉米的《计算机视觉学习笔记》双目视觉数学架构系列博客。这个系列博客旨在捋顺一下已标定的双目视觉中的数学主线。
米michi·2020-08-18 15:19

计算机视觉学习笔记：图像特征提取

近期主要学习了灰度直方图、Haar-like、HOG、LBP、PCA、SIFT和SURF，以及距离度量方法。一、灰度直方图单个像素灰度分布的一阶统计量。纹理是灰度在空间以一定的形式变换产生的图案，直方图是描述图像中像素灰度级分布的工具，可以用直方图或其统计特征作为图像的纹理特征。灰度具有一定的稳定性，对大小、方向都不敏感，能表现出相当强的鲁棒性。在医学图像中，大多是灰度图像，基于灰色直方图的特征提
conleyCV·2020-08-05 12:17

opencv计算机视觉学习笔记一

第二章处理文件摄像头和图形用户界面1基本i/o脚本读写图像文件示例代码如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time   :2016/11/2712:22#@Author :Retacn#@Site   :读/写图像文件#@File   :imageReadWrite.py#@Software:PyCharmimportcv2importnumpy
retacn·2020-07-28 10:22

python计算机视觉学习笔记（3）--图像映射之图像嵌入

图像中的图像仿射扭曲的简单例子就是将图像或者图像的一部分放置到另一幅图像中，使得它们能够和指定的区域或者标记物对齐。将函数image_in_image添加到warp.py文件中。该函数参数为两个图像和一个坐标。并且tp是按照左上角逆时针计算defimage_in_image(im1,im2,tp):"""Putim1inim2withanaffinetransformationsuchthatco
frank+wang·2020-07-06 03:32

python 计算机视觉学习笔记（1）--对图像进行基本处理

pythoncomputervisionlearningnotes（1）1.PIL-Python图像库PIL：PythonImagingLibrary是一个强大的图像处理库。但因为年代久远未进行不断的维护，所以PIL只支持到python2.7。如果你的python的版本是3.xx，可以使用Pillow代替。Pillow是由一些志愿者的兼容版，并且具有一些新的特性。下面为一个简单实例，显示一张图片的
frank+wang·2020-07-06 03:31

python计算机视觉学习笔记（2）

SIFTdemo1.对两张照片进行SIFT特征匹配fromPILimportImagefrompylabimport*importsysfromPCV.localdescriptorsimportsiftiflen(sys.argv)>=3:im1f,im2f=sys.argv[1],sys.argv[2]else:#im1f='../data/sf_view1.jpg'#im2f='../dat
frank+wang·2020-07-06 03:31

python 计算机视觉学习笔记--环境搭建

1.python安装https://www.python.org/getit/选择合适的版本进行安装。注意看相应版本对应的32位还是64位2.安装pythonopencv和numpy按下Win+R打开Windows命令窗输入cmd利用pip安装opencv和numpy注意前提你的python版本要带有pip才能进行此操作一般python3.xx都是有自带的但是python2.xx一般不自带pip要
frank+wang·2020-07-04 03:01

opencv计算机视觉学习笔记八

转载自https://blog.csdn.net/retacn_yue/article/details/53726481第九章基于opencv的神经网络简介1人工神精网络ann2人工神精网络的结构输入层网络的输入数目如动物有体重,长度,牙齿三个属性,网络则需要三个输入节点中间层输出层与定义的类别数相同,如定义了猪,狗,猫,鸡,则输出层的数目为4创建ANN常见规则神经元数位于输入/输出层之间,接近输
Blue__Bubble·2020-06-29 17:13

opencv计算机视觉学习笔记五

第六章图像检索以及基于图像描述符的搜索通过提取特征进行图像的匹配与搜索1特征检测算法常见的特征和提取算法:Harris检测角点Sift检测斑点(blob)有专利保护Surf检测斑点有专利保护Fast检测角点Brief检测斑点Orb带方向的fast算法和具有旋转不变性的brief算法特征的定义!/usr/bin/envpython--coding:utf-8--@Time:2016/12/512:3
Blue__Bubble·2020-06-29 17:13

双目视觉几何框架详解

希望这样的方式让大家以一个轻松的心态阅读玉米的《计算机视觉学习笔记》双目视觉数学架构系列博客。这个系列博客旨在捋顺一下已标定的双目视觉中的数学主线。
weixin_30794491·2020-06-28 00:24

双目视觉三维重建框架

希望这样的方式让大家以一个轻松的心态阅读玉米的《计算机视觉学习笔记》双目视觉数学架构系列博客。这个系列博客旨在捋顺一下已标定的双目视觉中的数学主线。
机器之眼·2020-06-27 09:10

opencv计算机视觉学习笔记六

第七章目标检测与识别梯度直方图histogramoforientedgradient图像金字塔imagepyramid滑动窗口slidingwindow1目标检测与识别AHOG描述符每个单元包含八个直方图即八个方向(n,nw,w,sw,s,se,e,ne)尺度检测目标可能位于较大图像中位置检测图像可能位于图像的任意位置可以使用图像金字塔或是滑动窗口解决非最大抑制支持向量机Svm算法,对于带有标签的
retacn·2020-06-26 05:19

opencv计算机视觉学习笔记二

第三章Opencv3处理图像1不同色彩空间的转换计算机视觉中三种常见的色彩空间:灰度BGRHSV(hue色调saturation饱合度value黑暗程度)2傅里叶变换快速傅里叶变换fft离散傅里叶变换dft高通滤波器heighpassfilter检测图像的某个区域,根据像素和周围像素的亮度差值来提升该像素亮度的滤波器示例代码如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf
retacn·2020-06-26 05:19

opencv计算机视觉学习笔记一

第二章处理文件摄像头和图形用户界面1基本i/o脚本读写图像文件示例代码如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2016/11/2712:22#@Author:Retacn#@Site:读/写图像文件#@File:imageReadWrite.py#@Software:PyCharmimportcv2importnumpyasnpfromma
retacn·2020-06-26 05:19

opencv计算机视觉学习笔记四

第五章人脸检测和识别1haar级联的概念2获取haar级联数据在opencv源码中data/haarcascades目录下存放了用于人脸检测的xml文件.用于检测静止图像,视频和摄像头中的人脸用于人脸眼睛鼻子和嘴的跟踪haarcascade_profilefacehaarcascade_smilehaarcascade_russian_plate_numberhaarcascade_upperbo
retacn·2020-06-26 05:19

python-opencv3计算机视觉学习笔记

七：目标检测与识别梯度直方图（HistogramofOrientedGradient）图像金字塔（imagepyramid）滑动窗口（slidingwindow）7.1、目标检测与识别HOG描述符（详情见opencv特征提取描述符）将图像分成小单元（16*16），每个单元包含视觉表示，安八个方向（N,NW,W,SW,W,SW,S,SE,E,NE）计算颜色梯度尺度：？？位置：检测目标可能位于图像任何
NIU xiaotong·2020-06-25 17:58

（三）张正友标定法 【计算机视觉学习笔记--双目视觉几何框架系列】

三、致敬“张正友标定”此处“张正友标定”又称“张氏标定”，是指张正友教授于1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法。张氏标定法已经作为工具箱或封装好的函数被广泛应用。张氏标定的原文为“AFlexibleNewTechniqueforCameraCalibration”。此文中所提到的方法，为相机标定提供了很大便利，并且具有很高的精度。从此标定可以不需要特殊的标定物，只需要一张打印出来的棋盘格。
玉-米·2020-06-24 18:30

opencv计算机视觉学习笔记八

第九章基于opencv的神经网络简介1人工神精网络ann2人工神精网络的结构输入层网络的输入数目如动物有体重,长度,牙齿三个属性,网络则需要三个输入节点中间层输出层与定义的类别数相同,如定义了猪,狗,猫,鸡,则输出层的数目为4创建ANN常见规则神经元数位于输入/输出层之间,接近输出层较小的输入,神经元数=(输入+输出)/3*2学习算法:监督学习非监督学习强化学习3opencv中的ann示例代码如下
duanyajun987·2020-06-23 05:42

opencv计算机视觉学习笔记一

第二章处理文件摄像头和图形用户界面1基本i/o脚本读写图像文件示例代码如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time   :2016/11/2712:22#@Author :Retacn#@Site   :读/写图像文件#@File   :imageReadWrite.py#@Software:PyCharmimportcv2importnumpy
duanyajun987·2020-06-23 05:41

opencv计算机视觉学习笔记六

第七章目标检测与识别梯度直方图histogramoforientedgradient图像金字塔imagepyramid滑动窗口slidingwindow1目标检测与识别AHOG描述符每个单元包含八个直方图即八个方向(n,nw,w,sw,s,se,e,ne)尺度检测目标可能位于较大图像中位置检测图像可能位于图像的任意位置可以使用图像金字塔或是滑动窗口解决非最大抑制支持向量机Svm算法,对于带有标签的
duanyajun987·2020-06-23 05:41

opencv计算机视觉学习笔记七

第八章目标跟踪1检测目标的移动基本的运动检测,示例代码如下:importcv2importnumpyasnp捕获摄像头图像camera=cv2.VideoCapture(0)#es=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(10,10))kernel=np.ones((5,5),np.uint8)background=Nonewhile(True):
Blue__Bubble·2020-06-21 13:15

opencv计算机视觉学习笔记二

第三章Opencv3处理图像1不同色彩空间的转换计算机视觉中三种常见的色彩空间:灰度BGRHSV(hue色调saturation饱合度value黑暗程度)2傅里叶变换快速傅里叶变换fft离散傅里叶变换dft高通滤波器heighpassfilter检测图像的某个区域,根据像素和周围像素的亮度差值来提升该像素亮度的滤波器示例代码如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf
retacn·2020-06-21 07:43

opencv计算机视觉学习笔记五

通过提取特征进行图像的匹配与搜索1特征检测算法常见的特征和提取算法:Harris检测角点Sift检测斑点(blob)有专利保护Surf检测斑点有专利保护Fast检测角点Brief检测斑点Orb带方向的fast算法和具有旋转不变性的brief算法特征的定义#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time   :2016/12/512:30#@Author :
duanyajun987·2020-06-21 01:29

opencv计算机视觉学习笔记二

转载来自https://blog.csdn.net/retacn_yue/article/details/53608368第三章Opencv3处理图像1不同色彩空间的转换计算机视觉中三种常见的色彩空间:灰度BGRHSV(hue色调saturation饱合度value黑暗程度)2傅里叶变换快速傅里叶变换fft离散傅里叶变换dft高通滤波器heighpassfilter检测图像的某个区域,根据像素和周
Blue__Bubble·2020-06-20 21:32

SIFT算法学习笔记（下）

传统2D计算机视觉学习笔记目录------->传送门传统3D计算机视觉学习笔记目录------->传送门本文将SIFT算法学习笔记（上）中继续的内容。
开飞机的乔巴·2020-03-19 20:15
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