本文介绍了docker作为环境构建的知识，介绍几种基于传统CNN方法和一种基于球面CNN的方法，并将上述方法在全景数据集上完成了
一. 制作自己的数据集(1)安装labelme，然后在终端运行labelme，选择图像：使用polygon对图像目标区域进行标注：(2)标注完成后，产生一个个json文件：使用labelme的 labelme-json-to-dataset.exe可执行文件将json文件转化为对应mask如果需要转化的 json文件过多，可以自己编写一个批处理文件：path ="./dataset/trainin
相信许多读者体验过b站上的全景视频，如果还没有，...
原创
2022-10-20 13:46:47
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一个有趣的项目应用。
原创
2022-07-29 16:04:05
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作者：张强，Datawhale成员相信许多读者体验过b站上的全景视频，如果还没有，快来体验一下吧[
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2022-07-29 09:15:32
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一、图像分割的概念图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的重要研究方向，是图像识别、图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。如下图所示，图像中的每个像素被分到不同的类别。与目标检测算法相比较，图像分割算法更适合精细的图像识别任务，更适合目标的精确定位、复杂形状物
想提高工作效率或生活质量？这里有五款实用工具推荐！从剪贴板管理到全景照片拼接，再到快速启动工具，一定有适合你的选择。赶紧看看吧！1.剪贴板管理——CopyQCopyQ是一个功能强大的多剪贴板管理工具。它可以记录并管理你复制过的所有内容，并支持自定义快捷键来粘贴内容，从而使你的工作更高效。与其他类似的工具不同，CopyQ还可以保存图片和HTML代码等格式的内容。2.全景照片拼接——HuginHugi
对于多幅不同角度图像，其拼接过程相较于两幅图像拼接更加复杂，以下给出具体理论模型： 1 3D到2D透视投影 三维空间上点 p 投影到二维空间 q 有两种方式：1）正交投影，2）透视投影。 正交投影直接舍去 z 轴信息，该模型仅在远心镜头上是合理的，或者对于物体深度远小于其到摄像机距离时的近似模型。
原创
2022-01-13 16:22:25
897阅读
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集) --> B(创建全景图像python项目)
B --> C(导入必要的库)
C --> D(加载数据集)
D --> E(预处理数据集)
E --> F(构建全景图像)
F --> G(保存全景图像)
```
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经听说过全景图像python的概念。全景
AI研习图书馆，发现不一样的精彩世界图像分割 ▌计算机视觉基本任务 图像分割(image segmentation)是计算机视觉中非常重要的研究和应用方向,根据某些规则将图片中的像素分成不同的部分、打上不同标签。 ▌1. 语义分割 计算机视觉的核心任务是分割
，它将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。特别地，语义分割试图在语义上理解图像中每个像
文章目录一、基本原理1.1 图像拼接的几何原理1.2 直线,圆，复杂曲线方程拟合1.3 RANSAC算法1.4 APAP算法1.5 寻找最佳拼接缝（Seam Finding）1.5.1 最大流问题1.5.2 最大流问题的增广链算法1.5.3 最大流最小割定理二、 图像拼接具体实现2.1 代码2.2 运行结果 一、基本原理将两幅或多幅具有重叠区域的图像，通过特征匹配将具有相同的特征点（SIFT特征
今年由于新冠疫情的影响,VR全景图的应用又被推上高潮,加上今年5G信号的覆盖和移动5G设备的增多,VR全景图迎来了一个更好的施展自己能力的时机，看了VR全景图以后很多小伙伴也想知道这种图是怎么做出来的，今天小九就带大家了解一下如何制作VR全景图： 由于设备不同，拍摄时的具体参数也不同，今天主要讲步骤，具体参数可以看之前的文章。 ①：确定场景，选择合适的位置：由于每个地方环境不同，天气不同，
前言图像/视频拼接的主要目的是为了解决相机视野（FOV-Field Of View）限制，生成更宽的FOV图像/视频场景。视频拼接在体育直播、全景显示、数字娱乐、视频处理中都被广泛应用，同时视频/图像拼接涉及到矫正图像、对其与匹配图像、融合、统一光照、无缝连接、多尺度重建等各个图像算法模型与细节处理，可以说是图像处理技术的综合运用。特别是最近几年收到深度学习的影响，各种基于深度学习的图像对齐与拼接
全景图像拼接 | 全景图像拼接的实现_消除裂纹+消除重影
十八、全景图像拼接读取图片检测两张图片的SIFT关键特征点 cv2.SIFT_create().detectAndCompute(image, None)
匹配两张图片的所有特征点 cv2.BFMatcher().knnMatch(featuresA, featuresB, 2) 和求得 H 矩阵 cv2.findHomography(ptsA, ptsB, cv2.RANSAC, reprojT
深度学习之图像分割深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，是指通过学习样本数据的内在规律和表示层次，进而挖掘出数据间内在逻辑关系，进行反复学习，最终让机器具有分析数据能力，可以识别文字、图像、声音等数据。 文章目录深度学习之图像分割前言一、图像分割1.图像分割分类二、语义分割1.实现步骤2.语义分割常用指标三、
CNN应用之基于FCN的图像语义分割 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年的一篇图像语义分割的paper：《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》，这篇文献可以说是利用深度学习搞图像分割的开山之作，貌似获得了2015 年CVPR的best paper 奖，具体不是很清楚，只
关于作者：刘环宇，浙江大学控制科学与工程自动化系硕士，旷视科技研究院算法研究员，全景分割算法 OANet 第一作者，研究方向包括全景分割、语义分割等；2018 COCO + Mapillary 全景分割比赛旷视 Detection 组冠军团队成员。前言在计算机视觉中，图像语义分割（Semantic Segmentation）的任务是预测每个像素点的语义类别；实例分割（Instance Segmen
#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highg
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2022-06-14 06:09:52
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1. 概述语义分割 (Semantic Segmentation) 是计算机视觉对现实世界理解的基础,大到自动驾驶,小到个人应用只要细心观察都可以发现语义分割的应用场所无处不在， 其实语义分割相当于是 图像分割+ 对分割区域的理解。 图一可以看出图像分割就只负责分割出图像种不同的区域。 与图一的图像分割相比,图二的语义分割明显更进一步，不仅分割出了不同的”区域”,同时也理解不同”区域”所代表的事物
