边缘检测是图像处理和计算机视觉中基本的问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示： 一、边缘检测的分类图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性，有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：（1）基于搜索（2）基于零穿越的注：两类边缘检测方法都
边缘提取（检测）一、什么是边缘？图象的边缘是指 图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以 看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相 差较大的灰度值。边缘有正负之分，就像导数有正值也有负值一样：由暗到亮为正，由亮到暗为负边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位。二、边缘提取（检测）的原理（依据）关于边缘检测的基础来自于一个事实，即在边缘部分，像素值
深度学习入门（四十二）计算机视觉——目标检测和边界框前言计算机视觉——目标检测和边界框课件图片分类和目标检测边缘框目标检测数据集总结教材1 边界框2 小结 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘计算机视觉——目标检测和边界框课件图片分类和目标检测边缘框—个边缘框可以通过4个数字定义(左上x,左上y,右下x,右下y) (左上x,左上y,宽,高) 目标检测数据
是 中的第3种方法也就是https://github.com/xwjabc/hed中使用的评价指标有PR曲线、ODS、OIS、AP、（FPS可以有）1.PR曲线PR曲线参数的核心Matlab代码如下（edgesEvalImg.m）1 for k = 1:K
2 % threshhold and thin E
3 E1 = double(E>=max(eps,thrs(k)));
.1 边缘检测技术概况 计算机视觉处理可以看作是为了实现某一任务从包含有大量的不相关的信息中抽出对我们有用的信息。这就意味着要扔掉一些不必要的信息，所以我们需要尽可能利用物体的不变性质。而边缘就是最重要的不变性质:光线的变化显著地影响了一个区域的外观，但是不会改变它的边缘。最重要的是人的视觉系统也是对边缘最敏感的。边缘是图像的最基本特征。所谓边缘
什么是边缘检测 上图左边是一张图片,中间的是过滤器(卷积核),右边的是经过一次卷积产生的图像,这个流程被称为垂直边缘检测 左边图片中明显左右亮度不一致,因此图片中间会产生一条垂直的直线,我们通过中间的卷积核进行卷积,会得到右边的暗明暗的一张图像,实际上中间明亮的区域就是检测出来的垂直边缘,但是由于图片只有6x6的尺寸,所以中间的垂直边缘显示的不是一条直线而是一块明亮的区域,当图片变为1000x10
1. 目标定位目标检测是计算机视觉领域中的一个新兴的应用方向，在构建目标检测之前，我们首先了解一下object localization目标定位。前面说过的图片分类任务就是算法遍历图片，判断其中的对象是不是汽车，主要是图片分类这里所说的目标定位指的是我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框或红色方框把目标 标注圈起来，这就是定位分类问题。其中定位的意思是 判断目
1. 基本概念 1）CNN：Convolutional Neural Networks 2）FC：Fully Connected交集比并集的比值，如果IoU低于0.5，那么相当于目标还是没有检测到） 4）ICCV：International Conference on Computer Vision 
目标检测是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向，相比前两年，它的性能越来越好。在构建对象检测之前，我们先了解一下对象定位，首先我们看看它的定义。 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法遍历图片，判断其中的对象是不是汽车，这就是图片分类。这节课我们要学习构建神经网络的另一个问题，即定位分类问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框或红色方框把汽车圈起来，
基于深度学习的目标跟踪算法中的检测和再识别分支是怎么运行的？基于深度学习的目标跟踪算法通常分为两个分支：检测分支和再识别分支。这两个分支的作用是从视频帧中提取目标的特征并进行匹配和跟踪。检测分支通常采用目标检测算法（如Faster R-CNN，YOLO等）来检测图像中的目标，并输出目标的位置和大小信息。这些信息被用来确定目标的位置和边界框。再识别分支通常使用深度学习模型（如Siamese网络，Tr
基于阈值图像处理的目标检测
从今天起开始要写一些关于目标检测的文章,涵盖从简单的阈值图像处理检测、霍夫变换（hough transform)检测、模版匹配检测（刚体匹配）、AAM+ASM+ACM（非刚体）匹配检测到近代机器学习方法检测，尽量贴一些代码，这些很实用。本篇就从阈值图像处理检测开始。阈值顾名思义就是一个分界值，做图像处理的都明白阈值的用途，但是考虑到各种观众
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2021-07-12 10:23:20
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背景介绍Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch，由于dlib对于人脸特征具有很好的支持，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以dlib很适合做人脸项目开发。具体的dlib环境配置方法在这里就不再多做赘述了，网上有很多的相关教程可供参考。目标追踪在应用方面，dlib大多数情况下用于人脸检测与人脸识别，然而，
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2023-06-07 09:57:07
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1、图像边缘 OpenCV图像平滑中的“平滑”，从信号处理的角度看，是一种"低通滤波"，图像边缘是 像素值变化剧烈 的区域 (“高频”)，可视为一种 "高通滤波"，对应的场景如下： 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2) 表面方向的不连续 (如，正方体不同的两个面)
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2023-07-05 13:44:13
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说明共用了两种方法进行检测
方法1: 使用opencv的canny进行边缘检测，在此之前先变灰和加入高斯模糊方法2: 对图片二值化，随后找到关键点，并在空白画板画关键点代码import cv2 as cv
import numpy as np
# 读路径下的图片
img = cv.imread("./cat.jpg")
# 创建纯黑画板
blank = np.zeros(img.shape, dt
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2023-07-07 23:34:00
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边缘检测原理边缘检测（Edge Detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示： 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可看作不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测的方法可大致划分为两类： 1）基于搜索：通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通
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2023-06-07 16:54:51
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Scharr 算子 Scharr 算子和 Sobel 算子基本一样. 只是卷积核系数不同. Scharr 算子对边界更加敏感, 也更容易误判. 卷积核参数: img = cv2.imread("girl.png")# Scharr 算子scharr_x = cv2.Scharr(img, cv2.C ...
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2021-08-17 19:02:00
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基于ASM的目标检测
ASM(Active Shape Model：主动形状模型)是Tim Cootes于1995年提出来的，其实是在1992年提交，1994年被接受，1995被发表的。ASM方法是通过寻找一系列匹配点来检测形状的方法，和单纯的基于shift（或者surf）特征点匹配的方法不一样，后者是通过互相独立的shift（或者surf）特征点匹配来做目标检测，当模版图
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2021-07-12 10:22:41
1073阅读
边缘检测 - Edge Detection总览边缘(edges)基于梯度 (gradient)的边缘检测检测不连续性(detection of discontinuities)1D2D梯度强度阈值 (threshold)噪声影响其他算子(不同核)基于零交叉(zero-crossing)的边缘检测更高阶的导数Laplacian of a Gaussian (LoG)边缘细化和链接(edge thi
Scharr 算子 Scharr 算子和 Sobel 算子基本一样. 只是卷积核系数不同. Scharr 算子对边界更加敏感, 也更容易误判. 卷积核参数: img = cv2.imread("girl.png")# Scharr 算子scharr_x = cv2.Scharr(img, cv2.C ...
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2021-08-17 19:02:00
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一、前言因为是第一篇，所以这里记录一点基础：分类、检测、分割的区别： （1）图像分类：只需要指明图像中相应目标所属的类别就可以； （2）目标检测：需要定位到目标所处的位置，用矩形框表示； （3）目标分割：a. 语义分割：需要找到当前目标所占的区域，去除背景区域，其他目标的区域；b. 实例分割：不仅需要区分不同语义的目标，而且对于同一类别的目标也需要划分出不同的实例；下面这张图像就对应了上述的情况接
