1. 图像分割 从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理就是图像分割。因为图像分割处理实际上就是区分图像中的“前景目标”和“背景”，所以通常又称之为图像的二值化处理。图像分割在图像分析、图像识别、图像检测等方面占有非常重要的低位。超像素）的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和
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2024-07-01 19:20:28
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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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摘要Transformer是一种主要基于自注意机制的深度神经网络，最初应用于自然语言处理领域。受Transformer强大表示能力的启发，研究人员提出将Transformer扩展到计算机视觉任务。与卷积网络和递归网络等其他网络类型相比，基于Transformer的模型在各种视觉基准上表现出竞争性甚至更好的性能。在本文中，我们通过将这些可视化转换器模型分类到不同的任务中，并分析这些方法的优缺点，来提
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2024-01-09 11:36:32
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计算机视觉风格迁移实例是一项令人兴奋的技术，能够将一种艺术风格应用到另一幅图像上。在这篇博文中，我将详细记录整个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。这一系列步骤将帮助您构建自己的风格迁移模型，并探索其应用潜力。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境能够支持所有必要的工具和库。以下是软硬件要求的总结：
| 项目 | 需求
文章目录一、2D平面的运动模型TranslationRotationEuclidean(Rotation + Translation)SimilarityAffineProjective二、3D空间的运动模型 本文旨在对计算机视觉中常用的运动类型进行总结——包括2D平面的运动和3D空间的运动。 一、2D平面的运动模型2D平面的运动一般指对图像的变换，主要包括Translation(平移)、Ro
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2023-11-07 22:06:19
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神经网络风格迁移它主要是通过神经网络，将一幅艺术风格画（style image）和一张普通的照片（content image）巧妙地融合，形成一张非常有意思的图片。大白话说，图像往往由风格与内容组成，比如我们常常说画家的画风是怎么样的，毕加索的画风、动漫的画风。 风格迁移就是保留一张图片的内容（物体，人物）,用另一张图片的色彩画图风格去填充。
风格迁移原理在介绍原理之前先普及一个知识点： 通常将
原创
2022-06-23 17:28:13
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本文介绍基程中优化损失函数。实验结果表明，该方法能有效保留内容图像的主体结构，同时迁移风格图像的艺术风格特征（如色彩分布和笔触纹理），最终生成具有艺术风格的合成图像。
计算机视觉实验1 混合图像一、环境的搭建二、opencv对图片的基本操作函数三、numpy数组的基本操作四、互相关函数 cross_correlation_2d 实现互相关的含义思路代码五、卷积函数convolve_2d实现卷积的含义思路代码extension 图像扩展函数convolve_2d六、gaussian_blur_kernel_2d实现思路代码七、low_pass 和 high_pa
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2024-05-16 09:15:20
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OpenCV DNN 模块实现图像风格迁移：原理与代码详解在计算机视觉中，图像风格迁移（Neural Style Transfer）是一项非常有趣的应用。它可以将一幅图像的风格迁移到另一幅图像上，比如把一张人脸图像转换成梵高的《星空》风格。本篇文章将通过 OpenCV 的 dnn 模块，结合预训练的 PyTorch 模型，实现一个简易的风格迁移程序。1. 环境准备与图像读取原图和结果：首先，我们需
typora-root-url: img树莓派机载计算机的机器视觉样例教程执行本样例程序需要的硬件树莓派机载计算机摄像头参照官方介绍：树莓派文档 - 相机 (raspberrypi.com)OV5647IMX219USB摄像头其中摄像头本样例选用性价比最高的官方V1.3版本摄像头，该版本摄像头焦距为3.6mm，广角为66度，市面上也存在不同广角、焦距的版本，可以根据实际使用需求来选型。1、图像的读
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2023-12-06 20:18:37
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计算视觉学习材料整理主要是做的所做工作总结：1.摄像机标定摄像机标定的研究按照先后顺序分为如下几个方面：1：摄像机内参数标定。张正友棋盘格标定法计算摄像机的内参数K矩阵。2：摄像机外参数标定。分别采用2D模板和3D模板，解摄像机矩阵P，计算R和T。结论：内参数标定重复性差，外参数标定方法实验结果重复性好。我先计算内参数，然后根据选定的棋盘格角点，计算外参数矩阵(其中，世界坐标系选为棋盘上第一个选取
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2023-11-28 15:56:21
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《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、Op
原创
2022-08-15 10:35:27
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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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# 计算机视觉实验入门指南
计算机视觉是一个迷人的领域，涵盖了让计算机理解和处理图像的技术。作为一名刚入行的小白，您可能会感到无从下手。本文将向您介绍如何实现一个简单的计算机视觉实验，帮助您了解整个流程及每个步骤所需的代码。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|--------|----------------
原创
2024-10-06 03:41:45
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一、前言最近听了邹耀斌老师的数字图像处理新技术的专题课程，觉得数字图像处理真是一个比较新鲜的玩意，虽然这个学科早就出现了，而且一度发展不错，但是对于我来说可能真的是第一次具体去接触了解。不久之前我的一个电气学院的朋友和我说他在学习机器视觉，其实开始他给我谈论这个东西时，我不太清楚这个具体是什么。后来查找相关资料我才了解到计算机视觉，图像处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉是彼此紧密关联的学科。之前
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2024-01-16 19:14:20
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背景建模一张图感兴趣的区域 ：前景 不感兴趣的：背景前提，相机静止镜头不动，背景固定帧差法： 由于场景中的目标在运动，目标的影响在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题混合高斯模型在进行前景检测
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2023-12-04 21:16:47
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参考教材：计算机视觉 编程 【人民邮电出版社】语言：python 软件：VS code图像拼接基本原理：将两幅或多幅具有重叠区域的图像，通过特征匹配将具有相同的特征点（SIFT特征点）的图像拼接在一起，将来自多个不同视角拍摄的图像变换到同一视角下，拼接成一张宽视野图像。基本流程：针对某个场景拍摄多张/序列图像计算第二张图像与第一张图
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2024-04-13 08:53:29
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计算机视觉图像直方图实验报告的整理过程
在计算机视觉领域，图像直方图是一种常见的图像处理工具，可以用于分析图像的光照、对比度等信息。为了帮助大家更好地理解和应用图像直方图，本文将以实验报告的形式详细记录整个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
在开始实验之前，我们需要确保开发环境的搭建顺利。以下是前置依赖和版本兼容性矩阵：
| 软件名称
