项目介绍本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片，会使用到PIL这个图像处理库，并且编写算法来划分图像的皮肤区域介绍一下PIL：PIL（Python Image Library）是一种免费的图像处理工具包，这个软件包提供了基本的图像处理功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转化，色场空间转换（这个我不太懂），图像增强（就是改善清晰度，突出图像有用信息），直方图处理，插值（利用已知邻近
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2024-02-09 22:15:26
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Python识别图片Python使用opencv、Pillow识别图片。需要用到系统级需要安装tesseract-ocr，python库需要opencv-python, Pillow, pytesseract步骤一般为下载图片-->读取图片-->将图片灰度化-->二值化-->去除图片中的干扰线-->识别。从网络中直接获取图片并读取示例import requests
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2023-06-29 15:01:22
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分支和循环if语句：当判断条件为真时向下运行输出。条件为否时，存在elif或else时会向下进行判断，不存在时会报错或无输出。else语句：当if条件语句判断为否时，会进行相反的条件判断并输出。else后面不跟条件！else和相同缩进且最近的if条件语句相匹配！如if 1==2：
print("1等于2")
else:
print("1不等于2")elif语句：相当于else，if
OpenCV图像处理_边缘检测1. 边缘检测1.1 主要思想：标识数字图像中亮度变化明显的点；大幅度减少了数据量，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。1.2 边缘检测分类（1）基于搜索：通过寻找图像一阶导数中的最大值来检测边界，然后利用计算结果估计边缘的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值，代表算法是Sobel算子和Scharr算子（2）基于零穿越
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2024-01-04 11:55:59
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图像处理是计算机视觉的一个重要领域，它涉及到图像的分析和修改，以达到某些目标，如特征提取、图像增强或对象识别。边缘检测是图像处理中一个基础而关键的步骤，它有助于获取图像中对象的轮廓。在本技术博客中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来提取图像中的边缘轮廓，并展示几个代码案例。安装OpenCV要在Python中进行图像处理，首先需要安装OpenCV库。可以通过以下命令安装：pip ins
原创
精选
2024-05-01 15:55:14
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随着时代对制造技术和测量技术提出要求的不断提高，对于测量仪器的检测效率、检测结果的精度等要求也越来越高。传统的尺寸检测仪如游标卡尺、千分尺、二次元影像仪等，存在产品定位慢，检测位置少，耗费工时，且批量测量操作时间长，检测人员不同会造成测量结果不同，数据统计管理繁杂等弊端。图像测量仪，它以光学技术为基础，将光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等多种现代科学技术融合为一体，构成光、机、电、算综
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2023-10-03 20:43:36
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# Python实现Hough变换进行图像的直线检测
在计算机视觉领域，图像中直线的检测是一项重要的任务，常用于多种应用场景，如图像分析、计算机视觉、机器人视觉等。Hough变换是一种强大的用于检测图形（如直线、圆等）的技术。在本文章中，我们将探讨如何使用Python实现Hough变换进行图像的直线检测，并附上相应的代码示例。
## Hough变换原理
Hough变换的基本思想是将图像空间中
目录一、边缘检测1、检测原理2、一阶导数算子3、二阶导数算子二、USAN原理三、图搜索1、基本思想2、优缺点3、图搜索的工作过程四、基本阈值技术1、原理和分类2、全局阈值的选取3、局部阈值的选取4、动态阈值的选取一、边缘检测边缘检测与锐化强相关1、检测原理①阶梯状边缘，②脉冲状边缘，③屋顶状边缘①阶梯状边缘，处于图像中两个具有不同灰度值的相邻区域之间②脉冲状边缘，它主要对应细条状的灰度值突变区域，
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2024-05-29 08:15:34
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作者：Edison_GOne-shot目标检测旨在通过几个标注的样本来检测新的目标。之前的工作已经证明了元学习是一个很有前途的解决方案，它们中的大多数基本上是通过解决在区域上的元学习检测来进行分类和位置微调。一、简要One-shot目标检测旨在通过几个标注的样本来检测新的目标。之前的工作已经证明了元学习是一个很有前途的解决方案，它们中的大多数基本上是通过解决在区域上的元学习检测来进行分类和位置微调
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2024-05-20 17:37:58
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边缘检测图像边缘是指图像中表达物体的周围像素灰度发生阶跃变化的那些像素集合。 图像中两个灰度不同的相邻区域的交界处，必然存在灰度的快速过渡或称为跳变，它们与图像中各区域边缘的位置相对应，边缘蕴含了丰富的内在信息，如方向、阶跃性质、形状等，沿边缘走向的像素变化平缓，而垂直于边缘方向的像素变化剧烈。图像的大部分信息都集中在边缘部分，边缘确定后实际上就实现了不同区域的分割。 文章目录边缘检测边缘检测算子
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2023-08-01 15:55:18
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一、论文信息1、论文标题：Change Detection in Synthetic Aperture Radar Images Using a Dual-Domain Network二、摘要合成孔径雷达(SAR)图像的变化检测是一项关键而具有挑战性的任务。现有的方法主要集中在空间域的特征提取上，对频域的特征提取较少关注。此外，在斑块特征分析中，边缘区域可能引入一些噪声特征。为了解决上述两个挑战，
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2023-11-10 20:43:58
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python图像质量检测：图像亮度检测基于传统方式的图像质量检测需求：检测视频为是否亮度异常，此代码针对一帧图片进行检测，视频检测需要自行进行读取，并根据需求进行抽帧检测方式：通过计算灰度图上的均值和方差，亮度异常时，均值会偏离均值点（可以假设为128），方差也会偏小； # 把图片转换为单通道的灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 获取形状以及长宽 img_shape = gray_img.s
原创
2021-07-06 13:56:29
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单色图像的分割算法通常基于图像亮度值的两个基本特性：不连续性和相似性。在第一种类别中，处理方法是基于亮度的突变来分割一幅图像，如图像的边缘。在第二种类别中，主要方法是根据事先定义的准则把图像分割成相似的区域。今天小白介绍一下MATLAB中常用边缘检测的方法。掩膜的概念常用的点、线、边缘检测首先需要对检测的工具——掩模这一概念需要了解。拿3 x 3的掩模来说，该过程为计算系数和由掩模覆盖
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2023-10-19 23:47:05
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一、边缘点近旁灰度方向的导数变化规律
2008-05-09 14:50
一阶导数可以用于检测图像中的一个点是否在斜坡上.二阶导数的符号可以用于判断一个边缘像素是在边缘亮的一边还是暗的一边.(1)对图像中的每条边缘二阶导数生成两个值(2)一条连接二阶导数正极值和负极值的虚构直线将在边缘中点附近穿过零点.据此可以用于确定粗边线的
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2024-01-17 12:33:43
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介绍如何利用傅里叶变换进行边缘检测
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2021-06-22 13:56:21
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今天我们介绍通过傅里叶变换求得图像的边缘
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2021-07-16 18:09:36
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#include "stdafx.h"#include #include #include using namespace std;using namespace cv;int main(){ c
原创
2022-08-16 16:29:25
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在机器学习模型的效果评估中，预测误差的分析是重中之重。对于现有的各种误差测量技术，如果使用不当，会得出极具误导性的结论。这些结论会误导模型设计者设计出过拟合的模型，过拟合是指训练出的模型对于训练集拟合的很好，但是对于新的样本集则预测效果极差。这篇文章描述了如何正确的测量模型误差，以避免此类问题。
误差测量 对于一个预测模型来说，最重要的是要能对新出现的数据样本准确进行预测。所以在测
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2024-10-29 11:40:49
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我是一名初学者，如果你发现文中有错误，请留言告诉我，谢谢如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？导数，梯
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2023-07-13 15:20:10
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设备连接方法，有两种1. 通过WiFi，假设设备IP 192.168.5.4和您的PC在同一网络中import uiautomator2 as u2
d = u2.connect('192.168.5.4') # alias for u2.connect_wifi('192.168.5.4')
print(d.info)2. 通过USB， 假设设备序列是123456789F（见adb
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2024-07-27 18:12:36
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