迄今最真实的GAN：英伟达渐进增大方式训练GAN，生成前所未有高清图像 【新智元导读】昨天 NVIDIA Research 网站发布了一篇颇为震撼的GAN论文：Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation，通过使用逐渐增大的GAN网络和精心处理的CelebA-HQ数据集，实现了效果令人惊叹
计算机视觉算法——图像分类网络总结计算机视觉算法——图像分类网络总结1. AlexNet1.1 网络结构1.2 关键知识点1.2.1 卷积和池化特征尺寸计算公式1.2.2 ReLU非线性激活函数1.2.3 防止过拟合2. VGG2.1 网络结果2.2 关键知识点2.2.1 感受野的计算以及大小卷积核3. GoogLeNet3.1 网络结构3.2 关键知识点3.2.1 Inception结构3.2
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2024-06-19 11:19:18
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人工智能是国家战略，机器视觉是人工智能处理最核心领域之一，无论学习机器视觉或者人工智能，都必须对对方有足够的认知。(短)视频上的很多处理，可以说是机器视觉范畴。人工智能是工具，机器视觉是本质，(短)视频技术是应用。机器视觉用机器代替人眼做测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品(摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息。根据像素
图像平滑处理包含：1 均值滤波 2 方框滤波 3 高斯滤波 4 中值滤波 5 双边滤波均值滤波(Mean filtering)：是指用当前像素点周围nxn个像素值的均值来代替当前像素值。边界点的处理可以扩展当前图像的周围像素点padding方框滤波：是指用当前像素点周围nxn个像素值的和来代替当前像 ...
立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括移动机器人的自主导航系统，航空及遥感测量，工业自动化系统等。1. 引言立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括移动机器人的自主导航系统，航空及遥感测量，工业自动化系统等。一般而言，立体视觉的
数学之路-python计算实战(13)-机器视觉-图像增强
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2014-07-16 09:47:00
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在计算机领域中，灰度（Gray scale）数字图像是每一个像素仅仅有一个採样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，虽然理论上这个採样能够不论什么颜色的不同深浅。甚至能够是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图
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2019-05-21 11:19:00
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暗角图像是一种在现实中较为常见的图像，其主要特征就是在图像四个角有较为显著的亮度下降，比如下面两幅图。根据其形成的成因，主要有3种：natural vignetting, pixel vignetting, 以及mechanic vignetting，当然，不管他的成因如何，如果能够把暗角消除或者局部消除，则就有很好的工程意义。 Y. Zheng
最近在中英文混合着阅读《图像处理、分析与机器视觉，第四版》这本书，2020年4月第9次印刷版，英文名称是《Image processing, analysis, and machine vision, the forth edition》。读中文翻译版的时候感觉有些地方不是很通顺，所以去找了英文版一起对
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2024-07-01 17:01:19
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文章目录系列文章目录前言一、Retinex理论二、算法目的：三、Retinex基础算法四、算法介绍及流程4.1 SSR算法介绍4.2 SSR操作流程4.3 MSR算法介绍4.4 MSR操作流程4.5 MSRCR算法介绍4.6 MSRCR操作流程4.7 MSRCP算法介绍4.8 MSRCP操作流程4.9 automatedMSRCR算法4.10 automatedMSRCR算法流程4.11 线性量
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2023-10-25 17:20:58
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一、前言大家好，我之前做过图像分类或识别时，经常感慨数
原创
2022-08-09 13:51:58
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2016年6月25日下午，由清华经管创业者加速器发起的人工智能线下沙龙的第二期交流活动正式开始，文因互联网创始人兼CEO、前三星研究员鲍捷博士，来自阿里云的高性能计算高级技术专家游亮，机器视觉创业者、深度学**方向的专家孙林，他们分别针对自身研究方向的具体应用技术，从知识图谱、高性能计算和机器学**的角度进行了经验分享，并就近年来人工智能的发展态势进行交流和分析，针对与会者提出的相关问题给出自己的
# 图像增强算法与机器学习的结合
在现代图像处理领域，图像增强算法扮演着至关重要的角色。它们的主要目的在于改善图像的视觉质量，提升图像的可读性和可分析性。随着机器学习特别是深度学习的发展，图像增强的方法也在不断进步。本文将探讨图像增强算法以及如何利用机器学习技术来提升这些算法的效果，并提供代码示例，最后用流程图展示整个过程。
## 什么是图像增强？
图像增强是指通过各种技术手段，增强或改善图
引言前面对机器视觉的硬件做了一些系统的总结：机器视觉——（一，光源） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com)机器视觉——（二，相机） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com)机器视觉——（三，镜头） - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com)本篇就软件部分，对机器视觉的算法处理进行大致概括分析。一、算法（预处理算法、检测算法）在采集完图像后，首先会对
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2023-07-21 17:46:55
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1 对比度和直方图均衡HE“对比度contrast ratio”这一概念，类似于“动态范围dynamic range”，衡量的是图像中亮区与暗区的比例。对比度实际上没有统一的测量标准但我们知道，对比度是影响图像视觉效果的重要因素。对比度小的图像，其色彩层次少，看起来要么太亮，要么太暗。如下图： 利用MATLAB内置的histeq函数，可以得到对比度增强的图片：img=imread('V
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2024-08-11 18:37:50
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在采集或传递图像的过程中常会受到各种噪声的影响，这会导致其中包含的重要信息很难被读取和识别。例如，不均匀的光照会使图像灰度过于集中；摄像头的数模转换电路所产生的噪声会使图像质量降低；图像显示设备的局限性会造成图像显示颜色减少等。
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2022-10-27 13:54:00
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# 计算机视觉与图像处理：机器视觉的应用
随着科技的不断进步，计算机视觉、图像处理和机器视觉逐渐成为多个领域中的重要技术。这些技术在医学、自动驾驶、安防监控等方面都有着广泛的应用。本文将对这三者进行简单的介绍，探讨它们之间的联系，并通过代码示例加深理解。
## 一、计算机视觉
计算机视觉是一个跨学科的领域，旨在让计算机“看”并理解图像和视频。计算机视觉的目标是模拟人类的视觉能力，从静态图像中
图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine()import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg')
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2024-07-04 06:13:18
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我们来看一个灰度图像，让表示灰度出现的次数，这样图像中灰度为 的像素的出现概率是 是图像中全部的灰度数， 是图像中全部的像素数, 实际上是图像的直方图，归一化到 。把 作为相应于 的累计概率函数, 定义为： 是图像的累计归一化直方图。我们创建一个形式为 的变化，对于原始图像中的每一个值它就产生一个
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2016-01-29 15:17:00
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00. 目录文章目录00. 目录01. 概述02. 开发环境03. 加载图像文件方式一04. 加载图像文件方式二05. 下载06. 附录01. 概述halcon是一款非常不错的视觉类辅助设计软件，它是由非常专业的MVtec公司全新推出的最新版本。在功能上拥有非常实用方便的机器视觉开发能力，其非常独特的内部结构能够很好的辅助各种机器的视觉功能，这样不管是在医学图像上面还是各种图像分析上面都能够起到非常大的帮助，并且软件内部搭在了非常先进智能的图像算法能力，用户们在制作各种产品的时候就可以节省非常多的时间
原创
2021-09-02 14:11:29
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