利用C语言实现计算机图像处理的方法 章类别:C/C++教程 | 发表日期:2008-3-8 |    1.图像平移  图像平移只是改变图像在屏幕上的位置,图像本身并不发生变化。  假设原图像区域左上角坐标为(x0, y0),右下角坐标为(x1, y1),将图像分别沿x和y轴平移dx和dy,则新图像的左上角坐标为(x0 + dx, y0 + dy),右下角坐标为(x1
概述首先,关于png图像的结构:PNG文件的结构、PNG格式的数据结构。这两篇文章说的比较细。我简单地说一下我使用到的地方:注:①引于PNG格式的数据结构。②引于PNG文件的结构“png文件的前8个字节为固定的文件头信息,表明为png文件,其后便为IHDR。 IHDR的前1-4字节表示IHDR的长度(00 00 00 0D),可知长度为13。5-8字节(49 48 44 52)为数据块类型码,表明
Face Recognition 人脸识别Git地址开源项目Git地址 文章目录Face Recognition 人脸识别Git地址今天是来阅读这个库的API的识别关键点1.1.```face_recognition.load_image_file```1.2.```face_recognition.face_landmarks```1.3 ```_raw_face_landmarks```人脸识
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ABBYY介绍ABBYY 是一家俄罗斯软件公司,在文档识别,数据捕获和语言技术的开发中居世界领先地位。其获奖产品 FineReader OCR 软件可以把静态纸文件和 PDF 文件转换成可管理的电子数据,可以大大节省您的时间和精力。FineReader OCR 软件最新版本(2011年8月发布)为FineReader 11,该版本可以使企业和个人的生产力,在OCR的性能上显着增强至一个新的水平,并
# Android 源码图像识别实现指南 最近,图像识别技术得到了广泛应用,特别是在移动应用中。在这篇文章中,我将向你介绍如何在 Android 中实现图像识别。这将是一个从基础开始的完整流程,希望可以帮助到刚入行的小白。 ## 实现流程 在进行图像识别之前,我们需要了解整个流程。下面是我们将要执行的步骤: ```markdown | 步骤 | 描述
原创 10月前
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       人脸识别一直是计算机视觉领域中关注的焦点,而且这些年来围绕该研究课题产生的人脸识别算法也是层出不穷,而降维思想一直是众多经典的人脸识别算法中一个主要解决技巧,它的主要目标就是要从原始的人脸图像中发现隐藏的关键结构信息。1.主成分分析法       主成分分析算法,又叫PCA,通过选择原始图像中的主要组成部
先找个图像基础看一看,几分钟就行了,知道计算机下图像是什么样的。不然问我为什么要用数字,用矩阵...我真回答不上来这里的代码实现的环境 python 版本3.6.3,  opencv-python版本3.4.1.15仅供参考目录1.引包2.读取图像3.显示图像4.打印图像矩阵5.保存图像6.颜色通道B,R,G获取7.边界填充8.opencv视频读取与处理9.ROI区域10.数值计算1.引
开发云识别应用为了解决识别图片数量限制,以及上线应用不能动态修改识别图片和本文将介绍如何在注册获取创建图集并关联应用导入 Step 1. 新建 Unity 工程并导入 SDK运行lib 目录下的 hiar_sdk_unity-x.x.x.unitypackage 文件导入该工程,具体操作请参考下面的链接:导入 Step 2. 创建 HiARCamera请先将工程中默认
论文链接:https://arxiv.org/abs/2207.02696 代码链接:https://github.com/WongKinYiu/yolov7摘要在5 FPS 到160 FPS 范围内,YOLOv7的速度和精度都超过了所有已知的目标检测器,在 V100 上所有已知的30 FPS 以上的实时目标检测器中,YOLOv7的准确率最高,达到56.8% AP。其中,YOLOv7 - E6 目
作者:yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用,比如拍照识物,还有手机的AI拍照,在学术界,每年也有很多图像分类的比赛,本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型,然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线,读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验(&n
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整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型,包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处,并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过,作者的创新之处在于透过这些经典的模型,讨论未来图像识别的新方向,并提出图像识别无监督学习的趋势,并引出生成对抗网络,以及讨论了加速网络训练的
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(刚刚转C#,一个项目用到,就分享出来,第一次写博客,有不足之处还请指正,某些编写方式只是习惯使然) 1、首先,在百度AI平台进行注册登录:百度AI 2、然后点开右上角的控制台,找到图像识别,创建应用,然后就可以看到创建的密钥,我们主要获取以下几个参数, API_KEY, SECRET_KEY 3、将对应C#版本的SDK下载后,添加引用到工程文件引用中; 主要是以下两个.dll库,分别是 Aip.
目录1. 数字图像概念1.1 图像采样和量化1.2 图像存储格式2.图像的直方图2.1 灰度直方图2.1.1 基本概念2.1.2灰度直方图归一化2.1.3 直方图应用3.图像增强3.1 图像增强概念3.2 图像增强方法3.2.1 方法概述3.2.1 空间域增强3.2.1.1 空间域增强(灰度变换)3.2.1.2 空间域增强(代数运算)3.2.1.3 空间域滤波3.2.2 频率域增强 学习自:M
伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断、汽车交通等等领域中,发挥重要作用。图像识别技术概述图像识别技术的含义图像识别是人工智能的一个重要领域,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中,采用工业相机拍摄图片,然后再利用软件根据图片灰阶差做进一
概念框架环境配置data_preparaation.py(作用:摄像头抓拍与保存人脸)import cv2 def CatchPICFromVideo(catch_num, path_name): face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:/anaconda/Anaconda3/pkgs/libopencv-3.4.2-h20b85fd_0/Libra
文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结:线性分类器得分函数损失函数(代价函数)损失函数1:hinge loss/支持向量机损失损失函数2:互熵损失(softmax分类器) K最近邻法-KNN现在用的比较少,因为其比较耗费内存,运行速度较慢练习: CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片,总共10类,50000张训练和10000测试 下图第一行,左侧为大量的飞机数据,右侧第
模式识别图像识别笔记图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别不同模式的目标和对象的技术。图像识别系统可以分为三个部分:  1、图像处理(1) 基本概念① 定义:把输入图像转化为计算机能够接受处理的信号,再进行图像恢复、增强等预处理操作② 目的:为之后的图像特征做准备(2) 主要方法① 图像的数字化:对图
关于图像处理方面的收获:五月中旬的时候接了个细胞检测的活,要求识别白细胞、红细胞、脂肪球、霉菌几种细胞,大致看了客户发给我显微镜上的图片,发现能做,于是就接了下来,客户告诉我最终的程序要是C++的编译成DLL给他们的应用程序调用才可以,本人因为一直做Java,做C++还是12年前毕业设计的时候做了图像相关的东西。从那之后,做项目偶尔也会搞点C++但是基本上就一直停留在Hello World的水平上
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SmartCropper项目地址:pqpo/SmartCropper 简介:? A library for cropping image in a smart way that can identify the border and correct the cropped image. 智能图片裁剪框架。自动识别边框,手动调节选区,使用透视变换裁剪并矫正选区;适用于身份证,名片,文档等照
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