# 实现计算机视觉图像检索的完整过程
计算机视觉中的图像检索是指从一个大型图像库中根据输入图像找到相似、相关的图像。这个任务通常涉及特征提取、构建索引、相似性计算等步骤。下面我将为你详细说明实现图像检索的流程，以及每一步需要做的具体内容。
## 流程概览
下面是实现图像检索的基本步骤：
| 步骤 | 描述
基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被广泛用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别等。那么什么是深度学习？深度学习是如何应用在视觉检测上的呢？什么是深度学习？深度学习是机器学习技术的一个分支，由人工神经网络组成分类识别器。其工作原理是教机器通过实例学习，为神经网络提供特定类型数据的标记示例，然后提取这些示例之间的共同模式，将其转换为包含这些信息的神经
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2023-10-03 18:17:31
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文章目录前言一、灰度图（Gray Scale Image）原理介绍1.img = img.convert()2.img.convert(‘1’)3.img.convert(‘L’)二、直方图三、高斯滤波原理介绍四、直方图均衡化四、总结 前言从本学期开始，我们就要进行有关计算机视觉的学习。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和
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2023-11-27 10:05:09
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Bag of features算法原理 Bag of features（Bof）一种是用于图像和视频检索的算法。此算法对于不同角度，光照的图像，基本都能在图像库中正确检索。图像检索，就是要在不同的图像间进行比对，为了提高效率，可以对图片进行提炼，将图片中的特征提取出来生成图片的”身份证“，对“身份证”进行比对。Bag of features 算法流程1.特征提取（使用sift算法）2.学
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2023-06-12 12:37:58
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OpenCV有很多的内置函数用来图像处理以及是大多数计算机视觉操作的基础。图像的基本操作对图像来说至关重要。图像的读取、图像的显示、图像大小的改变、色彩空间的转换，图片的保存都至关重。1、图像的读取、显示和保存import cv2 as cv
# 读取图片
img = cv.imread('reba.jpg')
# 显示图片
cv.imshow('reba', img)
# 设置显示时长,参
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2023-10-23 21:52:13
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计算机视觉 实验一 图像的基本操作一、实验目的二、实验内容及要求三、 实验程序实验内容1：图像的打开、保存、显示实验内容2：图像上添加文字实验内容3：图像的减法运算实验内容4：图像的水平镜像实验内容5：图像的缩放四、实验结果记录五、附实验用图片下载 一、实验目的图像的打开、保存、显示；图像上添加文字；图像的减法运算；图像的水平镜像；图像的缩放；实验软件 Python、OpenCV、NumPy二、
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2023-11-27 10:32:46
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图像处理与计算机视觉是计算机科学的一个分支，而机器视觉是系统工程的一个特殊领域，属于多学科交叉应用。它们在理论上存在一定的交叉重叠，但各自关注的侧重点不同。【图像处理】(数字图像一般指数字图像处理，分为三个层次：低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理，即狭义图像处理、图像分析和图像理解。)我们常说的也就是通常理解的图像处理为低级图像处理，侧重在“处理”图像，即使用相应的算法和数学函数对图像进行如
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2023-12-22 19:40:33
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图像处理是计算机视觉的一个子集。计算机视觉系统利用图像处理算法对人体视觉进行仿真。例如，如果目标是增强图像以便以后使用，那么这可以称为图像处理。如果目标是识别物体、汽车自动驾驶，那么它可以被称为计算机视觉。ImageProcessing更多的是图形图像的一些处理，图像像素级别的一些处理，包括3D的处理，更多的会理解为是一个图像的处理；而机器视觉呢，更多的是它还结合到了硬件层面的处理，就是软硬件结合
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2024-01-20 22:22:52
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目录1. 图像分类2. 物体检测3. 图像分割4. 视频分类 最近在学习百度云智学苑的EasyDL课程时，发现这里对计算机视觉的简介挺清晰移动的，结合本人的一些理解，这里简述一下计算机视觉。 计算机视觉是一门研究如何使机器"看"的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进
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2023-11-27 11:39:03
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在图像处理领域，有一个非常重要的名词ROI。什么是ROI？它的英文全称是Region Of Interest，对应的中文解释就是感兴趣区域。感兴趣区域，就是我们从图像中选择一个图像区域，这个区域就是图像分析所关注的焦点。我们圈定这个区域，那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了，这样以便进行进一步处理，可以大大减小处理时间。定义ROI区域有两种方法：第一种，指定矩形的坐标，并且规定好他的
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2023-10-27 08:49:02
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PIL:Python图像处理类库 PIL (Python Imaging Library)图像库提供了很多常用的图像处理及很多有用的图像基本操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。 转换图像格式在大量处理图片，需要形成图片列表，但是有些图片不太合适，需要更换图片格式，请注意，这个所做的变换不会
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2023-11-02 10:06:47
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本文重点计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的交叉学科，其目的是让计算机能够像人类一样理解和处理图像。在计算机视觉中，图片处理是一个非常重要的环节，它涉及到图像的预处理、特征提取、图像增强、图像分割、目标检测等多个方面。然而，图片处理也面临着很多难点和挑战，下面我们就来一一探讨。 图像质量问题图像质量是影响图片处理效果的关键因素之一。在实际应用中，由于拍摄设备、环境
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2024-01-08 17:34:29
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图像表示二进制图像，灰度图像，彩色图像 表示为向量:r,g,b拼起来分类器线性分类器(是神经网络(小范围)，支撑向量机(大范围)的基础，能组成强大的非线性模型)define: ![]]() 步骤图像→向量该图像在每个类别的分数 每个类别都有各自的系数和偏置。输入的图像经过线性变化得到对应每个类别的分数，最高的就判定属于那一类判定类别，贴标签几何理解: 分类就是寻找决策边界损失函数 举例: 大过一(
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2024-01-09 11:35:37
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计算机视觉和图像识别是经常使用的术语，但前者不仅仅包括分析图片。这是因为，即使对人类来说，“看见”也包括许多其他方面的感知，以及许多分析。人类使用大约三分之二的大脑进行视觉处理，因此计算机需要使用的不仅仅是图像识别来获得正确的视觉效果并不奇怪。当然，图像识别本身 – 计算机承担的图像的像素和模式分析 – 是机器视觉过程的一个组成部分，涉及从物体和字符识别到文本和情感分析的所有内容。但正如康奈尔科技
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2023-10-08 06:50:11
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计算机视觉概述计算机视觉（Computer Vision）生物视觉：从对猫的视觉的研究中发现，视觉是由面向边缘开始的。数字图像数字化的图像：图像中的点坐标、灰度值都是离散化的。数字图像以矩阵的形式存储，以图像中的坐标为矩阵坐标，以灰度值为矩阵元素。灰度图像只有一个通道，读取矩阵的 shape 为[x, y]；RGB图像有三个通道，它的读取矩阵的shape为[x, y, 3]。发展历程应用场景人脸识
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2024-02-04 09:25:08
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一、计算机视觉Divid Marr将计算机视觉系统的开发问题归纳为3个要素：（1）数学理论考虑数学计算层面的目标及可以引入的合理约束条件。（2）描述和算法重点解决计算机视觉中的输入输出的数据格式问题，并设计合理的算法实现其系统功能。（3）硬件的合理使用使用符合算法要求的硬件并考虑该硬件对所需要的算法和描述的反作用。计算机视觉系统框架1.1 图像数据处理层对图像像素或者频域进行相应处理，比如图像获取
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2023-09-10 11:22:29
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计算机视觉与计算机图形学的区别图形学做的是如何将现实或者虚拟的场景在计算机上绘制出来，主要有虚拟仿真方向和游戏动漫方向。两个学科有很多相通之处，图像的基础模型是一致的，都是根据计算机的特点设计的。还有一些基本变换也是通用的。傅里叶变换对图像处理的意义图像是由一组波组成，在图像处理中，频率域反应了图像在空间域灰度变化剧烈程度，也就是图像灰度的变化速度，也就是图像的梯度大小。那么图像的什么位置的频率比
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2024-01-11 12:11:24
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什么叫计算机视觉？什么叫图像处理？二者的联系和区别是什么？计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，即用计算机来模拟人的视觉机理，用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如，通过拍摄环绕建筑物一周的视频，利用三维重建技术重建建筑物三维模型；通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景，推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说，通过视觉获取环境信息
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2023-11-30 19:51:18
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文章目录一、目标分割简介1.1 图像分割的定义1.2 任务类型1.2.1 任务描述1.2.2 任务类型1.3 常用的开源数据集1.3.1 VOC数据集1.3.2 城市风光Cityscapes数据集1.4 评价指标1.4.1 像素精度1.4.2 平均像素精度1.4.3 平均交并比二、语义分割：FCN和UNet1. FCN网络1.1 网络结构1.1.1 全卷积部分1.1.2 上采样部分1.2 跳层连
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2024-01-18 14:26:34
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图像处理输入是图像，输出是图像，常见的任务包括：降噪，超分辨，去模糊，去马赛克，去雾去雨去栅栏去云等等的去X系列，再对焦，图像补全，压缩感知，计算成像（MRI, CT, Light field, ...），等等，外加一些图像增强的任务，比如锐化之类的。而计算机视觉输入是图像，输出是知识。常见的任务：各种识别（人脸，猫，狗，交通灯，疾病，异常，造假....），图像转文字（image captioni
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2023-11-01 15:53:15
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