Building Extraction Based on U-Net with an Attention Block and Multiple Losses（AMUNet）在2020年发表于remote sensing期刊。论文网址：https://www.researchgate.net/publication/341018039_Building_Extraction_Based_on_U-N
在移动设备中，利用 OpenCV 实现道路寻迹已成为一个非常重要的应用场景，尤其在自动驾驶和机器人导航等领域。本文将详细介绍如何在 Android 环境中实现这个功能，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和最佳实践等方面。
### 环境预检
在开始之前，我们需要首先检查我们的开发环境是否符合要求。以下是环境预检的四象限图，帮助我们分析兼容性。
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基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序发展前景随着科学技术的进步和工业的发展，城市中交通量激增，原始的交通方式已不能满足要求；同时，由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多，从而加速了城市交通事业的发展。道路容量严重不足汽车增长速度过快公共交通日趋萎缩交通设施条件不足缺乏整体发展战略 交通计数应用程序是为了统计交通流量用的，对城市、或公路网络，道路的规划设计所必须的
对于驾驶汽车在路上的人都应该需要经历一个步骤，那就是学习道路的基本知识，只有了解了道路的基本知识，才能有资格开车，而其中交通标志也是必备的一项，如果司机不能正确的辨别交通标志的话，不仅会被扣分罚款，还有可能会发生车祸的事情。以下这21条交通标志线，一起来学习下吧。最常见的交通指示线黄色实线黄色实线用来区分不同方向的车道，一般画在马路正中间，车道多的路面上就是双黄线，车道少的路面上则用单黄线。而无
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2023-11-15 17:28:01
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本文介绍一个新的道路标记检测数据集，论文收录于 WACV2022。Ceymo数据集总共包含2887张图片，标注了11类共4706个道路标记实例，图片分辨率为 。其中，对于每一个道路标记实例，作者采用了三种标注方式：多边形、bounding box以及像素级标注。 除此之外，作者还提供了数据集评价指标和脚本程序，在数据集上作者还使用了实例分割和目标检测两种检测方法进行对比，作为baseline。从
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2024-02-21 08:01:19
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基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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我们老板希望我能在道路识别这个方面做一些东西，这方面的东西一直在看，但是一直都是模模糊糊，我希望自己能够用一个合适的方式总结一下道路识别的问题。道路识别问题其实也正正恰好是识别问题中的一个方面，所以道路识别问题的关键也是在于如何选取一个特征来进行识别。道路识别问题可以使用不同的方法来解决，我打算从下面这些方面来阐述一下我自己对道路识别的一个理解：我们要解决什么情况下的道路问题
其实我觉得这点挺重
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2024-05-07 15:19:40
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1 介绍 1、区域生长使用欧式距离判断像素差异 2、区分树叶使用GLI（gli = (2 * g - r - b) / (2 * g + r + b)） 3、区分阴影使用亮度值 4、如果周围像素小于1个是叶子或阴影，只要周围有4个像素都属于区域，那么这个像素也属于区域 5、如果有5个像素都属于区域， ...
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2021-05-24 17:45:00
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路网复杂的时候，arcgis制图综合工具箱里提取中心线的方法效果很难让人满意，以下方法亲测有效，效果很好，结果直接输出到模板，很实用,感谢大神。但是Arcscan在进行栅格单元捕捉时最大能识别100个像素，所以如果道路面数据没有预处理工作没做好的话，还是容易导致部分交叉路口识别不了。利用到路面提取道路中心线的方法 在利用GIS制图时，需要经常跟数据打交道。很多初级的制图人员都存在
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2024-10-03 15:00:08
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ArcGIS提取道路中心线数据数据采集最近在学习地理国情检测数据的采集，依次矢量化建筑物区域、大坝、农田、水系之后，为了方便，就采用了裁剪的方式提取道路区域，采集到的数据制图的最终结果如下图所示，采集结果有点丑，见谅见谅。栅格二值化由于道路矢量化的结果为面状，需要提取道路中心线作为地理国情要素数据。将道路数据设置为纯色，去除轮廓线，如图所示。 保存为TIF格式 选择【文件】→【导出地图】，以.ti
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2024-01-26 10:20:57
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识别表格轮廓要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由
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2024-03-25 07:11:03
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OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
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2023-07-07 23:07:57
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模型介绍OpenVINO支持道路分割与车辆检测，预训练模型分别为：- road-segmentation-adas-0001
- vehicle-detection-adas-0002其中道路分割模型的输出四个分类，格式如下：BG, road, curb, mark， 输出格式[NCHW]=[1x4x512x896]车辆检测模型基于SSD MobileNetv1实现，输出格式为：NCHW = [1
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2024-04-29 18:34:26
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昨年写的OpenCV处理表格的东西搞丢了，这几天拿到了一点图片数据，想起来需要继续做完但是又找不到代码了，翻遍了硬盘还是没找到代码，今天呆在电脑前，还是觉得应该有始有终，再做一个吧，不知道这次能坚持多久。2020年4月29日 00:00:49目的：使用OpenCV获取到表格主体轮廓，并用红线画出轮廓。4月29日的进度为了方便后续桌面开发，暂时用C#作为编程语言。//通过图片框拿到Mat
Bitma
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2024-04-06 21:47:39
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图像直方图捕捉方式呈现一个场景使用可像素强度值。通过分析像素值得分布在一个图像，可以使用此信息来修改甚至可以提高一个图像。查找表定义了如何将像素值转换为新的值。表的第i项表示相应对应灰度的新值。newIntensity= lookup [ oldIntensity ] ; OpenCV cv::LUT 对图像应用查找表以生成新图像。 可能说到这里，大家还是不太清楚怎么用，下面
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2024-04-23 09:57:38
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OpenCV基于颜色信息的车牌提取车牌提取的方法主要有：基于纹理特征分析法、基于数学形态学分析法、基于边缘检测的定位分析法、基于小波分析的定位分析法、基于彩色信息的定位分析法，本文采用的方法是基于颜色信息的定位分析法。 本文主要参考了以下这一篇博客，该博客是用C++编写的算法，我参考其方法用Python实现了一遍。参考的博客（C++编写的算法） 在代码中，我详细地注释了每一个步骤流程以及一些注意事
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2024-07-04 06:13:34
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作者 | 小白小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检
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2024-02-19 13:49:12
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问题：如果文字大小存在比较大的差异时，怎么办？ 答：这里给出另外一种策略，不是使用投影直方图，而是使用膨胀以及寻找连通区域。进行分割。 1）对图像二值化 2）对二值化之后的图像进行膨胀操作（dilate） 3）在2）得到的结果上寻找联通区域的边界（findContours）。 4）利用3）得到的结果画出方框。 本文是对这里的文章的另一种实现。使用C++。首先，读取图片Mat img =
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2024-03-23 12:38:19
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前言这段时间在和学弟打软件杯的比赛，有项任务就是机器人的视觉巡线，这虽然不是什么稀奇的事情，但是对于一开始不了解视觉的我来说可以说是很懵了，所以现在就想着和大家分享一下，来看看是如何基于opencv来实现巡线的。我这里以ubuntu20.04为例了正文1.查看相机设备首先要完成视觉巡线那必不可少的就是相机了，使用ll /dev/video*来查看相机。这里可以看到我有两个相机设备，一个是我电脑自带
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2024-08-16 22:32:19
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基于计算机视觉使用OpenCV以及Python实现道路交通计数。
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2021-06-24 16:40:58
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