文章目录1.概述2.颜色特征2.1颜色直方图3.几何特征3.1边缘检测4.基于关键点的特征描述子4.1 什么是特征描述子？4.2 哪些点可以称之为特征点？4.3 找到特征点以后干嘛？找局部特征4.4局部特征是如何确定方向的？1.概述学完本小节以后，可以完成两个不同图片的拼接，如下图所示。其实原理就是在两张图片上，知道足够多的相同的点，然后实现的拼接看下面内容，都是为了达到这个目的的。该小节内容，包
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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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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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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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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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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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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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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纹理特征描述图像或图像区域所对应景物的表面性质，是图像中计算出来的一个值，它对区域变化的特征进行量化。纹理分析是通过一定的图像处理技术抽取纹理特征，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。灰度差分统计法纹理区域的灰度直方图作为纹理特征，利用图像直方图提取诸均值、方差、能量及熵等特征来描述纹理。设(x,y)为图像中的一点，该点和它只有微小距离的点(x+▲x,y+▲y)的灰度差值为：g▲(x,y) =
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2024-09-27 17:33:57
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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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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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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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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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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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文章目录概念介绍生成模型MLE变分子编码器 VAEGAN 对抗生成网络常见改进GANDCGANWGANSRGAN 概念介绍生成模型 生成式模型，给一个概念，然后扩展它的细节。 判别模型例子：幼儿园老师给小朋友2张图片，让他们分辨猫和狗。 生成模型例子：老师告诉小朋友猫和狗的概念，让他们画出来。这个要求就更高了。MLE变分子编码器 VAE 绿色部分其实就是图像的压缩。保存了图像的大部分信息。 如果
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2023-09-04 14:22:22
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人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。 人类识别流程图机器视觉方案服务商朗锐智科(www.loongv.com)认为，人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测
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2023-12-14 08:25:03
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一、图像处理和计算机视觉的分类按照当前流行的分类方法，可以分为以下三部分：A.图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换，图像增强，图像去噪，图像压缩，图像恢复，二值图像处理等等。基于阈值的图像分割也属于图像处理的范畴。一般处理的是单幅图像。B.图像分析：对图像的内容进行分析，提取有意义的特征，以便于后续的处理。处理的仍然是单幅图像
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2023-07-12 14:07:19
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目录图像分类1 定义2 常用数据集2.1 mnist数据集2.2 CIFAR-10和CIFAR-1002.3 ImageNet3 经典深度学习网络3.1 AlexNet3.2 VGG3.3 GoogLeNet3.4 ResNet4 图像增强方法4.1 tf.image进行图像增强4.2 使用ImageDataGenerator()进行图像增强5 模型微调5.1 微调5.2 热狗识别 图像分类1
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2024-04-11 12:47:15
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