点、线、矩形、圆形、椭圆、多边形、绘制与填充、文字；随机绘制：随机函数RNG，绘制随机形状比较详细的API中参数的介绍:学习OpenCV2——绘制基本图形及文字 线利用line()API。#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using
从这几年的分割结果来看，基于空洞卷积的分割方法效果要好一些，为此，拿出两天时间来重新思考下空洞卷积问题。
- . -语义分割创新该怎么做呢。
引言空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)，广泛应用于语义分割与目标检测等任务中，语义分割中经典的deeplab系列与DUC对空洞卷积进行了深入的思考。目标检测中SSD与RFBNet，同样使用了空洞卷积。标准卷积
初始条件:（1）数字图像处理的基本理论学习；（2）Matlab或Visual C++软件工具。要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求):（1）学习研究运动目标检测的原理和方法，并利用Matlab或Visual C++设计程序完成以下功能；（2）读取交通视频文件；（3）运用一种背景建模方法，提取背景图像；（4）读取一帧有运动目标的图像，利用背景差分法，得到差分
空洞卷积的意义空洞卷积（Dilated/Atrous Convolution）最初是为解决图像语义分割的问题而提出的。常见的图像分割算法通常使用池化层来增大感受野，同时也缩小了特征图尺寸，然后再利用上采样还原图像尺寸。特征图缩小再放大的过程造成了精度上的损失，因此需要有一种操作可以在增加感受野的同时保持特征图的尺寸不变，从而代替池化与上采样操作，在这种需求下，空洞卷积就诞生了。空洞卷积的定义空洞卷
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2024-04-15 13:35:52
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学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为2020字，预计阅读6分钟 OpenCV图片修复最近重新学习OpenCV的基础，偶然间发现了npaint的函数，于是就自己做了Demo测试了下，感觉还不错，这篇就来分享一下OpenCV的图片修复函数。实现效果上图中可以看到我们对左边源图中右下角蓝色的球区域进行的修复，修复后右图的效果那个蓝色的球就已经不见了。inpaint函数APIvoid
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2024-07-17 08:29:12
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总结： 图像的基本概念：OpenCV 中图像读入的数据格式是ndarray 通道顺序的改变ndarray的通道顺序为 B G R更换通道顺序为 R G Bimg=img[:,:,(2,1,0)]0——B 1——G 2——R 图像属性 即mat对象的属性Img.shape:输出（宽度，长度，通道数）img.shape[0]:
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2024-05-08 13:24:13
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OpenCV3.4两种立体匹配算法效果对比 以OpenCV自带的Aloe图像对为例： 1.BM算法（Block Matching）参数设置如下： int numberOfDisparities = ((imgSize.width / 8) + 15) & -16; cv::Ptr<cv::StereoBM> bm = cv::S
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2024-05-09 11:13:38
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我们知道正常的卷积已经能够提取特征了，那么空洞卷积又是做什么的呢？空洞卷积（atrous convolutions），又称扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个成为“扩张率（dilated rate）”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。下图是正常卷积核空洞卷积的动态图对比：下图为卷积核为3x3，步长为1的普通卷积：下图为卷积核为3x3，步长为1，扩
1、应用中使用的opencv接口1.1 阈值分割（threshold） threshold 函数参数介绍double threshold( InputArray src, OutputArray dst,double thresh, double maxval, int type ); &n
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2024-04-07 10:29:58
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目录什么是空洞卷积为什么需要空洞卷积卷积的问题空洞卷积的好处总结空洞卷积存在的问题潜在问题 1：The Gridding Effect潜在问题 2：Long-ranged information might be not relevant.解决办法 什么是空洞卷积 Dilated/Atrous Convolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积) 或者是 Convolution with ho
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2024-08-06 20:28:38
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在 GIS 数据处理中，矢量数据的完整性和准确性至关重要。尤其是在国土、规划等领域，矢量数据中的空洞（包括细小缝隙）会严重影响矢量数据的可靠性。本工具主要实现的核心功能：检测矢量多边形中存在的各类空洞，包括明显空洞和细微缝隙支持自定义容差参数，适应不同尺度数据的处理需求开发环境：ArcGIS Pro 3.2Python 3.7+（ArcGIS Pro 内置版本）ArcPy 站点包（ArcGIS P
OpenCV中提供的图像滤波边沿处理方式有：//! Various border types, image boundaries are denoted with `|`
//各种边界类型，图像边界使用“|”作为标记
//! @see borderInterpolate, copyMakeBorder
enum BorderTypes {
//!< `iiiiii|abcdefgh|
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2024-05-04 15:01:52
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学得不好，想到哪，写到哪。 OpenCV的绘图函数并不是为了画出什么“大作”，它的作用是这样的，比如当人脸识别或者人脸检测时，能够画出图形将人脸圈中，给人一个提示作用。 接下来进入主题，上代码。import cv2
import numpy as np
'''
np.zeros(shape, dtype, order)
# shape(高，宽，色彩通道数)
# dtype 常用的是np.
前面介绍里面，我有写过对于图像的平滑处理的几种方法： 归一化滤波,高斯模糊,中值滤波,双边滤波。 接下来，一一介绍里面参数的含义，以及自己做出的一些总结，还有上篇里面说的关于进度条数值不变的原因。在开始讲图像平滑处理之前，我们有必要了解下什么是图像噪声： 图像噪声：引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是
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2024-03-19 14:48:55
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一、空洞卷积(Dilated Convolution)Dilated Convolution(空洞卷积/膨胀卷积)是在标准的 convolution map 里注入空洞，以此来扩大感受野。膨胀卷积与普通的卷积相比：除了卷积核的大小以外，还有一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示膨胀的大小。在普通卷积中，可以认为它的dilated rate = 1。感受野（receptive f
16年论文，原理以及API，能学点是点吧，哎，现在科研进展的太快了，跟着费劲……
一、空洞卷积的提出空洞卷积（atrous convolutions）又名扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。该结构的目的是在不用pooling
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2024-02-02 11:52:54
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题目描述之前的上机中，背包问题已经基本都和大家混了个脸熟，不过还有一种不是背包却以背包为名的问题，零崎只能说“我从未见过如此厚颜无耻之包”。梗玩过了，就进入正题。M87星云盛产矿物，有红色的绿色的黄色的蓝色的银色的白色的……不同颜色的矿物产量不同用途不同自然价值也不一样。隔壁M78星云的人虽然说主要是用银色的做头盔，不过其他颜色的还可以拿来卖给地球人啊23333某外星生物一次可以携带重量为G的矿物
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2023-12-23 18:30:54
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在使用mysql的时候有时候，可能会发现尽管一张表删除了许多数据，但是这张表表的数据文件和索引文件却奇怪的没有变小。这是因为mysql在删除数据（特别是有Text和BLOB）的时候，会留下许多的数据空洞，这些空洞会占据原来数据的空间，所以文件的大小没有改变。这些空洞在以后插入数据的时候可能会被再度利用起来，当然也有可能一直存在。这种空洞不仅额外增加了存储代价，同时也因为数据碎片化降低了表的扫描效率
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2024-04-10 06:27:12
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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