今天我们将讲解如何使用reginprops函数对图像中的不同形状进行提取,并基于特定的特征对其进行提取。以识别圆形为例:具体步骤如下: 1、将图像首先转化为灰度图像(这一步可以设定一个阈值区间,降低背景噪声的干扰),并将其二值化2、如果形状的颜色为黑色,则需要对其进行反色处理3、使用bwboundaries找到所有的闭合边界,主要是为了后续图像显示,与最后提取特定形状无关4、使用regionpro
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2024-02-20 12:02:32
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一、引言
多媒体识别是信息检索中难度较高且需求日益旺盛的一个问题。以图像为例,按照图像检索中使用的信息区分,图像可以分为两类:基于文本的图像检索和基于内容识别的图像检索(CBIR:Content Based Image Retrieval)。基于文本的图像检索完全不分析和利用图像本身的内容,其检索质量完全依赖于与图像关联的文字信息与图像内容的相关性,因此有必要引入基于内容的图像检
文章目录感兴趣区域(ROI,region of interest)MFC工程下划定感兴趣区域项目工程文件 在MFC工程中划定感兴趣区域,以便于在划定区域中进行行人检测。 感兴趣区域(ROI,region of interest) 机器视觉、图像处理中,从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI。 在Halcon、OpenCV、Matlab等机器
1.背景介绍图像分类和识别是计算机视觉领域的核心任务之一,它涉及到将图像转换为数字信息,并利用计算机算法对其进行分析和识别。随着人工智能技术的发展,图像分类和识别技术已经成为了人工智能系统中最重要的应用之一,它已经广泛应用于医疗诊断、自动驾驶、视觉导航、人脸识别等领域。在过去的几年里,图像分类和识别技术发生了巨大的变化。传统的图像分类和识别方法主要基于手工设计的特征提取器,如SIFT、SURF和H
随着人工智能的高速发展,基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中,人脸识别是运用较多的一种技术,已经渗透到人类日常生活的方方面面。目前TSINGSEE青犀视频也正在积极研发人脸识别项目,将人脸识别技术融入到相关视频平台(如EasyCVR视频融合云服务),并投入到线下场景落地使用。本文将和大家简单分享一下:人脸识别究竟是如何完成的?它的流程是什么?一、人脸识别系统的组成前端图像采集 前端
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2024-04-22 14:04:35
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目录1.计算机认识的图像2.计算机读取图像(1)读取(2)显示(3)灰度转化(4)图像保存(5)尺寸修改(6)截取部分图像数据(7)颜色通道提取(8)边界填充3.计算机读取视频计算机认识的图像1.RGB模型:包含个三通道,R红通道,G绿通道 ,B蓝通道2.分辨率,即图像的解析度,单位英寸内的像素点数 3.灰度,表示图像像素的明暗程度的数值,即颜色深度。BGR格式图像的范围为0-255。白色为255
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2024-03-05 14:34:51
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最近在学图像识别,浅做一下笔记
图像识别
# 需要的模块
# import os
# #光学识别生成器
# from cnocr import CnOcr
# #读取图片(主要用到 ,裁剪图片的功能)
# from PIL import Image
#
# 流程
# 通过os模块读取文件位置
# 获取每张图片的名字 实例化图片对象
# 通过Image库 对文件对象进行位置裁剪 获取需要被识别的位
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2024-03-18 15:24:10
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作者:yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用,比如拍照识物,还有手机的AI拍照,在学术界,每年也有很多图像分类的比赛,本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型,然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线,读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验(&n
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2024-05-10 07:47:00
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&nbs
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2024-03-28 09:11:40
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图像分类判断图片中是否有某个物体,一个图对应一个标签卷积神经网络(CNN)网络进化:网络: AlexNet→VGG→GoogLeNet→ResNet深度: 8→19→22→152VGG结构简洁有效: 容易修改,迁移到其他任务中去,高层任务的基础网络性能竞争网络: GooLeNet:Inception V1→V4,ResNet:ResNet1024→ResNeXtAlexNet网络ImageNet-
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2024-08-16 08:28:17
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一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作:一是把数据集切分为训练集和验证集, 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare/文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集,训练集用于训练模型, 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集,这个数据集一共6个类别, 见下表所示 在data_prepare
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2024-08-08 15:46:22
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在python3下用PIL做图像处理 Python Imaging Library (PIL)是python下的图像处理模块,支持多种格式,并提供强大的图形与图像处理功能。目前PIL的官方最新版本为1.1.7,支持的版本为python 2.5, 2.6, 2.7,并不支持python3,但有高手把它重新编译生成python3下可安装的exe了。这一非官方下载地址http://www.lf
图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇:图像识别过程(以下图像识别内容同样参考本篇)图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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face_recognition人脸识别模块的使用教程文章目录:一、face_recognition模块介绍二、face_recognition模块的使用和案例介绍 为什么要用这个,当然是简单快捷,封装API易于使用,准确率还行,还开源,当然是不二之选啦一、face_recognition模块介绍face_recognition基于dlib实现,用深度学习训练数据,模型准确率高达99.38%gi
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2024-07-01 16:40:05
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搜索是我们很多人发现信息的主要渠道,但只能搜索文字显然是不够的,图像和视频肯定是搜索领域的下一个发展方向。当然,GooglePhotos已经能够部分实现这个功能了,但很显然这还远远不够。 不过Google在周三宣布,他们提供了一个强大的图像识别工具,名为GoogleCloudVisionAPI。对于开发者们来说,这可能会是一个非常有用的工具,有了它,开发者们就可以让自己的软件、机器人知道图像
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2024-03-26 09:53:39
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文章目录一、图像识别&经典数据集1、Cifar数据集2、 ImageNet二、CNN三、卷积神经网络常用结构1、卷积层2、池化层(2)实现四、经典CNN模型1、LeNet-5 模型(1998)(1)模型(2)代码示例2、CNN模型正则表达3、Inception-v3模型(1)Inception结构(2)Inception模块实现五、CNN迁移学习1、迁移学习介绍2、TF实现迁移学习(1)获取数据
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2024-01-11 20:13:54
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我们直观上看到的一张图片里面的字符是很整齐的,但把图片放大,你就可以发现直观上看到的图片都是由一个个像素点组成的,比如下面这图片
很清晰的看到是“like3944”8个字符,但放大之后却是这样的
这样我就可以根据其每个像素点的颜色轨迹来进行图像字符识别!
算法原理是首先第一步把所有有可能出现的字符以节点的方式全部存储
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2024-05-11 17:23:19
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一、创建图片描述符1.1 下载创建图片描述符的项目demo链接1.2 下载好后,存储到D盘,或其他盘里** 注意:** 把你想要的图片放到项目的目录里。1.3 安装依赖 node.js 在cmd中执行操作命令node app.js -i <path-to-the-img/image-name.jpg/png>1.4 具体执行流程为下图1.5 在这之后,您将在新生成的output文件夹
SmartCropper项目地址:pqpo/SmartCropper 简介:? A library for cropping image in a smart way that can identify the border and correct the cropped image. 智能图片裁剪框架。自动识别边框,手动调节选区,使用透视变换裁剪并矫正选区;适用于身份证,名片,文档等照
文章目录前言物体检测基础YOLO —— 对图像碎片进行物体检测检测单个物体同时检测多个物体多边界框的处理 —— IOU方法参考链接 前言YOLO是目前比较流行的物体检测算法,有着体积小,检测准确度高的强大优点。这里对YOLO的核心思想知识点,使用可视化的方法做一总结。物体检测基础YOLO是用于识别图像中的物体的网络。这类网络解决的问题通常是找到图片中是否存在某种物体(如是否有狗或人),以及找到物
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2024-04-25 11:06:16
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