RGB颜色空间的的理解
三基色原理：
大多数的颜色可以通过红、绿、蓝三色按照不同的比例合成产生，同样绝大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色
光，红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色。其中一些混色的规律有：
红色+绿色=黄色；绿色+蓝色=青色；红色+蓝色=品红；红色+绿色+蓝色=白色；
RGB颜色空间：
（1）、并不是说R值越大，颜色越红
转载
2024-01-09 06:49:26
182阅读
图像分割技术图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以
转载
2024-05-27 16:38:50
73阅读
# 机器学习道路分割的入门指南
道路分割是一项重要的计算机视觉任务，主要用于自动驾驶、城市规划等领域。通过机器学习技术，系统可以有效地识别和分割图像中的道路部分。本文将为刚入行的小白提供一份详细的机器学习道路分割实现流程指南。
## 整体流程
在开始实现之前，我们需要清晰地了解整个流程。下面是整个机器学习道路分割的步骤：
| 步骤 | 描述
配色在整个网站设计中占有举足轻重的地位，它可以直接影响用户对网页的体验感。作为网页设计师的你还停留在苦苦比对色卡，一个一个不停的尝试中？NO！NO！NO！小编在这里为小伙伴们带来了适合网页设计师使用的9个在线配色工具，让配色变得简单，想怎么试色就怎么试色！！colorhexahttps://www.colorhexa.com/ColorHexa是一款免费的颜色转换工具，用惯了PS吸管工具的小伙伴们
# 机器学习数据分割：让模型更准确
## 引言
在机器学习中，数据的分割是一个非常重要的步骤。通过将数据集分为训练集、验证集和测试集，我们可以更好地评估和优化我们的模型。本文将探讨为什么数据分割是必要的，以及如何正确地执行数据分割过程。
## 数据分割的重要性
在机器学习中，我们通常使用一个数据集来训练模型，并使用另一个数据集来评估模型的性能。这样做的目的是为了避免模型过拟合训练数据，即模
原创
2023-08-26 13:35:03
151阅读
# 语义分割机器学习指南
语义分割是计算机视觉中的一种方法，旨在将图像中的每个像素归类为特定的类别。与物体检测不同，语义分割不仅要确定图像中物体的类别，还要为每个像素分配一个标签。这在自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域都有广泛的应用。
在这篇文章中，我们将通过具体的步骤教你如何实现语义分割。以下是整个流程的清晰概述，以及每个步骤所需的代码。
## 流程概述
| 步骤 |
上一篇是给定一张测试图像检索前10张最相似的图像，但是要比较一种方法的好坏，需要对整个测试集进行计算，因此这里给出对整个测试集进行检索的代码，思路在上一篇博客中有写，代码部分用到的ImgExtract函数、HSVHist函数和ColorMoment函数也已经在上一篇博客中进行了说明。目录一、提取训练集和测试集图像的特征二、进行相似度计算并排序三、计算精度四、结果一、提取训练集和测试集图像的特征这里
文章目录前言一、环境配置二、训练过程1.引入库2.数据集准备转换为 VOC 格式的数据集Convert to 灰度图Convert to tfrecord3.训练前代码准备4.主要训练参数5.预训练模型6.测试model_test.py7.训练8.可视化测试9.验证10.查看日志11.导出模型三、测试总结 前言 本文是为了记录deeplabv3+训练过程。 一、环境配置我的环境：ub
转载
2023-10-20 06:41:49
59阅读
# 文本分割与机器学习的结合
文本分割是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它旨在将长文本分割成较短的、易于处理的部分。在机器学习的帮助下，文本分割不仅可以实现高度自动化，还能够提高分割的准确性。本文将探讨文本分割的基本概念、常见技术以及一个简单的代码示例。
## 文本分割的基本概念
在文本处理中，文本分割主要包括以下几个方面：
1. **句子分割**：将长段落分割成独立的句子。
2.
1.5G Toolbox™ 提供符合标准的函数和参考示例，用于对 5G 通信系统进行建模、仿真和验证。该工具箱支持链路级仿真、黄金参考验证和一致性测试以及测试波形生成。 2.Aerospace Toolbox 提供一些工具和函数，用于分析航天航空飞行器的导航和环境，使用标准座舱仪器或飞行模拟器可视化其飞行。利用该工具箱，可将 Data Compendium (Datcom) 文件直接导入MATLA
最近在搞文字分割，目前效果还不太好，偶遇这篇文章，虽然不太适用于我们的数据集，不过还是有一定的参考价值：代码有点小错不过不影响运行，但是仅仅适用于作者给的数据图片QAQ！！！图片文字分割基于像素识别图片文字目前已经有成熟的OCR图片文字识别技术了，但还是学习一下一些基本的实现知识。OCROCR（optical character recognition）文字识别是指电子设...
转载
2021-08-31 14:05:48
1444阅读
# 使用 Python 实现机器学习纹理分割的入门指南
纹理分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目的是将图像中的不同纹理区域进行区分。本文将带领你通过一个流程指南，帮助你实现机器学习算法进行纹理分割。
## 流程概述
下面是进行纹理分割的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------
原创
2024-09-19 04:44:54
64阅读
什么是图像分割预测图像中每一个像素所属的类别或物体 应用场景： - 自动驾驶 - 3D地图重建 - 美化图片 图切割(Graph cut) - 图切割就是移除一些边，使得两个子图不相连。在一张图片中，每个像素点的feature看作一个节点，彼此之间通过边相连。如果两个feature的相似度越大，那么它们越有可能是属于同一个物体的，也就应该被分割到同一个类；如果两个像素之间的边的权重越小
# 机器学习KMeans颜色设置实现教程
## 介绍
在本教程中，我将向你介绍如何使用机器学习算法KMeans来对颜色进行设置。KMeans是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为k个不同的簇。在这个特定的案例中，我们将使用KMeans算法来对颜色进行聚类，以便可以根据相似的颜色对像素进行分类。
## 整体流程
我们将按照以下步骤实现机器学习KMeans颜色设置：
1. 收集和加载数据集
原创
2023-09-01 05:17:14
154阅读
说明GY-33 是一款低成本颜色识别传感器模块。工作电压 3-5v，功耗小，体积小，安装方便。其工作原理是，照明 LED 发光，照射到被测物体后，返回光经过滤镜检测 RGB 的比例值，根据 RGB 的比例值识别出颜色。此模块，有两种方式读取数据，即串口 UART（TTL 电平）或者 IIC（2 线）。串口的波特率有 9600bps 与 115200bps，可配置，有连续，询问输出两种方式，可掉电保
OpenCV C++案例实战二十九《遥感图像分割》前言一、准备数据二、K-Means分类三、效果显示四、源码总结 前言本案例基于k-means机器学习算法进行遥感图像分割。主要是用到了OpenCV 中的kmeans API。关于kmeans聚类算法原理大家自行查找资料学习，也比较容易理解，我这里就示范一下如何调用OpenCV中的API进行图像分割。一、准备数据 原图如图所示，我们想要的效果是将该
转载
2023-09-27 15:49:55
137阅读
最近一直在学pytorch，copy了几个经典的入门问题。现在作一下总结。 首先，做的小项目主要有 分类问题：Mnist手写体识别、FashionMnist识别、猫狗大战 语义分割：Unet分割肝脏图像、遥感图像 先把语义分割的心得总结一下，目前只是一部分，以后还会随着学习的深入慢慢往里面加新的感悟。 1）对于二分类问题 1. Un
转载
2023-11-28 10:53:48
81阅读
基于MIndSpore框架的道路场景语义分割方法研究概述本文以华为最新国产深度学习框架Mindspore为基础，将城市道路下的实况图片解析作为任务背景，以复杂城市道路进行高精度的语义分割为任务目标，对上述难处进行探究并提出相应方案，成功地在Cityscapes数据集上完成了语义分割任务。整体的技术方案见图：本帖仅对代码上的更改以及项目进行介绍。项目地址https://gitee.com/xujin
转载
2023-10-20 22:56:05
373阅读
基于 OpenCV 的颜色特征识别一、实验目的 通过对图像捕捉和颜色特征提取，了解机器视觉的一般工作流程，掌握 OpenCV 的使用及基本图像处理算法。二、实验内容 1. 图像传感器驱动应用 2. 图像直方图生成 3. 颜色特征设定及目标识别 4. 基于颜色特征的应用扩展三、实验设备 个人计算机，Linux OS, USB摄像头，OpenCV开发库四、实验代码分析 1．本
转载
2024-01-15 14:57:07
583阅读
Abstact这篇论文解决将一张图片分割成若干个区域的问题。基于图的图像特征定义了一个断言用于区分两个区域的边界。基于这个断言开发了有效的分割算法，虽然这个算法属于贪心算法，它产生了令人满意的图像分割效果。在构造图时我们使用两种不同类型的局部邻居来应用算法进行图像分割，并用真实和合成的图片来证实结果。算法和图边数成线性关系，实践中运行速度也很快。该方法一个重要的特点是它能保留低变化区域的细节而忽略
