1 概述 SLIC 即simple linear iterative clustering。分簇的依据是像素之间的颜色相似性与邻近性。其中颜色相 似性的度量因子是lab 颜色空间的L1 范数，颜色邻近性的度量因子是图像二维坐标空间xy。因而综合的度量因子 是[labxy]五维空间。下面所述的距离度量因子由下式计算得到： 对输入的长宽分别为Width 和Height 的二维图像，分别以X 方向xst
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2024-05-03 13:20:41
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最近两年，超像素分割方法非常火爆，计算机视觉、模式识别许多方向都兴起了超像素研究的热潮，提出的方法也比较多。其实这不是个什么新鲜的东西，以前的许多分割算法所获得的结果都可以称为超像素，如Watershed，meanshift，graph-based segmentation，只不过后来兴起一种加入形状约束，使得到的区域如同细胞一般比较紧凑。个人觉得这对某些应
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2024-09-19 13:05:40
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Canny边缘检测Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化步骤平滑图像：使用高斯滤波器与图像进行卷积，平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响计算图像的梯度和方向：图像中的边缘可以指向各个方向，这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某
深度学习的许多应用中需要将提取的特征还原到原图像大小，如图像的语义分割、生成模型中的图像生成任务等。通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。常见的上采样方法有双线性插值、转置卷积、上采样（unsampling）、上池化（unpooling）和亚像素卷积（sub-pixel convolution，PixelShuff
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2024-03-19 15:48:41
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图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点，而且这些点连接起来就构成了若干线条，这些线条就可以称为图像的边缘。 Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了，有兴趣的读者可以查
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2024-02-28 20:59:39
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用一张棋盘格来进行图像的像素精度计算，其计算程序是： #include"opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcimg = imread("6.bmp");
Mat gray;
cvtColor(srcimg,gray,CV_RGB2GRAY);
Size board_sz = Size(6,9);
引言 前文介绍了 Canny 算子边缘检测，本篇继续介绍 Roberts 算子、 Prewitt 算子、 Sobel 算子和 Laplacian 算子等常用边缘检测技术。Roberts 算子 Roberts 算子，又称罗伯茨算子，是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感，无法
在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割（image segmentation）就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分（加不同的标签）。图像分割中的一些常见的术语有：superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分
1 Sobel 导数1.1.1 原因上面两节我们已经学习了卷积操作。一个最重要的卷积运算就是导数的计算(或者近似计算).为什么对图像进行求导是重要的呢? 假设我们需要检测图像中的 边缘 ，如下图:你可以看到在 边缘 ,相素值显著的 改变 了。表示这一 改变 的一个方法是使用 导数 。 梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化。用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形。下图中灰度值的
# 超像素显著性检测Python：一种图像分割与特征提取技术
在计算机视觉领域，显著性检测是一种重要的图像分析技术，它可以帮助我们识别图像中最重要的区域。超像素显著性检测是一种基于超像素的显著性检测方法，它通过将图像分割成超像素并计算每个超像素的显著性来实现。本文将介绍如何使用Python实现超像素显著性检测，并提供相应的代码示例。
## 超像素显著性检测概述
超像素是一种比传统像素更高级的
原创
2024-07-22 09:33:52
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角点检测可能应用于工业检测中，可以作为特征点作为后续处理的条件，也可以做图像分割，比如工件外轮廓由直线、圆弧等连接而成，可以通过角点检测把直线和圆弧分割开等。OpenCV中通过两个函数实现图像的亚像素级角点检测。1、goodFeaturesToTrack()void goodFeaturesToTrack(InputArray image, OutputArray corners, int max
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2024-06-05 12:45:27
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在做物体检测时，由于成本和应用场合的限制，不能够一味地增加相机的分辨率，或者已经用了分辨率很高的相机，但是视野范围很大，仍然无法实现很高的精度，这时就要考虑亚像素技术，亚像素技术就是在两个像素点之间进行进一步的细分，从而得到亚像素级别的边缘点的坐标（也就是float类型的坐标），一般来说，现有的技术可以做到2细分、4细分，甚至很牛的能做到更高，通过亚像素边缘检测技术的使
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2023-12-11 08:26:25
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目录一、什么是超像素？二、超像素具有哪些特点？三、Simple Linear Iterative Clustering (SLIC)算法实现步骤四、SLIC算法代码实现五、效果展示和分析六、基于超像素的边缘检测代码七、基于超像素的边缘检测效果展示与分析八、思维扩展参考资料注意事项 一、什么是超像素？ 超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，它是指具有相似纹理
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2024-02-03 11:31:11
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《超像素》 超像素是一种以聚类思想为初衷的方法，目的是为了对较大像素的图像进行区域划分，来帮助理解，本文介绍了一个开源项目在火灾检测场景使用超像素，比较巧妙，虽然效果不是很理想，但是提供了一个很好的思路。Key Words：超像素、火灾检测、OpenCV实现 Beijing, 2020作者：RaySue Code：https://github.com/tobybreckon/fire-detec
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2023-07-03 22:34:55
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基本的图片核心操作本节主要介绍一些基本的图片核心操作一. 学习目标获取图片的像素值并修改图片的像素值获取图片属性选择 ROI合并和分离图片二. 获取和修改图片的像素值首先我们载入一张图片>>> import numpy as np
>>> import cv2 as cv
>>> img = cv.imread('./test_image/le
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2024-03-04 06:50:51
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之前方面的总结：之前用的Harris和Shi-Tomasi进行角点检测时得到的都是自己想要的角点，这些角点的坐标都是粗略的，要想得到最完美的角点检测就是利用亚像素级角点检测若我们进行的不是图像处理的识别特征点而是进行几何测量，通常需要更高的精度前两种角点检测只能提供简单像素的坐标值，也就是说有时候会需要实数坐标值而不是整数坐标值。1.亚像素级角点检测的位置在摄像机标定，跟踪并重建摄像机的轨迹...
原创
2021-07-09 10:20:05
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Size winSize = Size(5,5); Size zerozone = Size(-1,-1); TermCriteria tc = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001); cornerSu
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2018-10-04 12:43:00
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我们可以将数字图像理解成一定尺寸的矩阵，矩阵中每个元素的大小表示了图像中每个像素的亮暗程度，因此统计矩阵中的最大值，就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算平均值就是计算图像像素平均灰度，可以用来表示图像整体的亮暗程度。因此针对矩阵数据的统计工作在图像像素中同样具有一定的意义和作用。在OpenCV 4中集成了求取图像像素最大值、最小值、平均值、均方差等众多统计量的函数，接下来将详细介绍这些功能的相关函
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2024-03-26 08:16:51
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原理 SILC（simple linear iterative clustering）是一种图像分割算法。默认情况下，该算法的唯一参数是k，约等于超像素尺寸的期望数量。对于CIELAB彩色空间的图像，在相隔S像素上采样得到初始聚类中心。为了产生大致相同尺寸的超像素，格点的距离是$S=\sqrt{N/k}$。中心需要被移到3x3领域内的最低梯度处，这样做是为了避免超像素中心在边缘和噪声点上。 接
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2023-06-09 23:02:39
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图像分割与超像素 在计算机视觉领域，图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程。超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。 在基于超像素的分类算法中，超像素产生是其中很重要的一步。每一种超像素算法都有其特有的优
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2023-06-20 10:13:57
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