第一节 OpenCV基本数据类型1、OpenCV数据类型组成OpenCV数所类型主要由三种类型组成：1）基本数据类型，继承C++基本数据类型，如int、float、数组、矩阵等。2）辅助对象，如内存管理指针cv::Ptr类型、数据范围切片类型等。3）大型数组类型，是OpenCV的核心类型，如cv::Mat、cv::SparseMat，cv::Vec等类型2、OpenCV基本类型详解2.1 cv::
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2024-04-04 09:51:01
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前几天tensorflow开源了诸多目标检测模型，包括Faster RCNN、SSD等，恰巧自己的论文用的也是目标检测网络，是时间把以前刷过的检测网络祭出来了。自己看过的主要包括基于region proposal的RCNN系列：RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN，基于区域划分的YO ...
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2021-07-27 15:03:00
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import tempfileimport subprocessimport shleximport osimport numpy as npimport scipy.ioscript_dirname = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))def get_windows(image_fnames, cmd='selective_search'):
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2017-06-07 22:07:00
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在这篇指导，我们将会理解一个在目标检测中的重要概念—
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2021-12-10 16:41:48
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今天介绍 IJCV 2013 年的一篇文章，Selective Search for Object Recognition，这个是后面著名的DL架构 R-CNN 的基础，后续介绍 R-CNN 的时候，会发现 R-CNN 和这篇文章里介绍的算法非常类似。
做模式识别的人都知道，目标识别与目标检测是两个不同的东西，目标检测比目标识别要难得多，目标识别可以看做是一个分类问题，给定一张测试图，我们只要判
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2017-12-08 21:40:00
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一种基于特征的目标检测算法：selective search。
Selective search是一种基于特征的目标检测算法，在R-CNN中被用来生成候选区域。论文链接：http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdfcode链接：https://github.com/AlpacaD
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2024-04-19 15:48:26
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今天认真把Selective Search for Object Recognition这篇文章阅读完，想来
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2022-07-22 10:29:34
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im = imresize(im, [NaN im_width])：把图像转换为宽度为im_width，自动计算列数
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2017-09-21 09:09:00
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本文地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-013-0620-5
Abstract
Selective Search结合穷举搜索与分割进行物体识别，同时结合图像层次进行识别。
与穷举搜索不同的是，本论文提出能不能把大部分无用的区域删掉，只留下可能存在对象的区域，这样会大量的节省时间。
作者借助层次聚类的方法，进行对象识别。
主要观点
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2021-07-09 15:23:45
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、
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2022-02-03 11:00:55
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基于Selective Search的目标检测算法是一种基于图像分割和合并的启发式方法，能够生成候选目标区域，用于目标检测任务。该算法由J.R.R. Uijlings等人在2013年提出。以下是基于Selective Search的目标检测算法的简要步骤：图像分割：首先，将输入图像进行初始分割，得到一组初始的图像区域。这里可以使用一些图像分割算法，如Felzenszwalb和Huttenloche
基于Selective Search的目标检测算法是一种基于图像分割和合并的启发式方法，能够生成候选目标区域，用于目标检测任务。在实际应用中，基于Selective S
在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检
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2023-02-06 16:53:31
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Selective Search(选择性搜索)算法在目标检测中，这个算法，可以启发式地搜索出可能包含物体的区域，而不用随机盲目地个算法就是对图像做一个简单的聚类，什么样的聚类又快又简单呢？----最小生成树！skimage.segmentation.
原创
2022-12-26 19:31:15
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前言：这篇论文介绍的是，如果快速的找到的可能是物体目标的区域，不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别。这里是使用算法从多个维度对找到图片中，可能的区域目标，减少目标碎片，提升物体检测效率。介绍及引言：图片是分层次的，比如下图中a： 沙拉和匙在沙拉碗里，而碗又在桌子上，另外桌子和木头有关或者说桌子...
原创
2021-08-13 09:38:46
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Selective Search for Object Recognition
是J.R.R. Uijlings发表在2012 IJCV上的一篇文章。主要介绍了选择性搜索（Selective Search）的方法。选择性搜索综合了蛮力搜索（exhaustive search）和分割（seg
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2016-12-15 13:24:00
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Selective Search for Object Recognition
作者: J. R. R. Uijlings, K. E. A. van de Sande, T. Gevers, A. W. M. Smeulders.
引用: Uijlings, Jasper RR, et a
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2016-12-15 13:22:00
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Selective Search for Object Recognition
作者: J. R. R. Uijlings, K. E. A. van de Sande, T. Gevers, A. W. M. Smeulders.
引用: Uijlings, Jasper RR, et a
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2016-12-15 13:22:00
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在前一段时间在看论文相关的工作，没有时间整理对这篇论文的理解。在前面的一篇博客【1】中有提到Selective Search【2】，其前期工作利用图像分割的方法得到一些原始区域（具体内容请查看【1】），然后使用一些合并策略将这些区域合并，得到一个层次化的区域结构，而这些结
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2016-12-15 13:25:00
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这篇笔记，仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识，不对公式进行推倒. 前言： 这篇论文介绍的是，如果快速的找到的可能是物体目标的区域，不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度对找到图片中，可能的区域目标，减少目标碎片，提升物体检测效率. 下面是这篇文章的笔记： 介绍及引言：
原创
2022-03-04 17:46:23
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