准备工作本例是一个汽车外形的识别程序。源码下载：https://download.csdn.net/download/tanmx219/10623808xml分类器及检测原理训练得到的xml分类器文件内容如下所示，
原创
2022-03-04 10:42:30
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准备工作本例是一个汽车外形的识别程序。源码下载：https://download.csdn.net/download/tanmx219/10623808xml分类器及检测原理训练得到的xml分类器文件内容如下所示，<?xml version="1.0"?><opencv_storage><cascade> <stageType...
原创
2021-07-14 16:25:27
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（没时间一次性写完，更新中）该项目在Opencv Application的一部分，项目名称为opencv_trainCascade，它即可以用来训练lbp特征分类器，也可以是haar特征，有人说lbp特征训练起来更快，我没有专门比较过，不作评论；根据个人经验
原创
2022-03-04 10:43:04
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（没时间一次性写完，更新中）该项目在Opencv Application的一部分，项目名称为opencv_trainCascade，它即可以用来训练lbp特征分类器，也可以是haar特征，有人说lbp特征训练起来更快，我没有专门比较过，不作评论；根据个人经验，lbp在很多场合会更稳定，所以我一般会选lbp特征。这里和检测（detectMultiScale）对应，这里我们仍然以汽车外形检测为例。...
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2021-07-14 16:25:25
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# 多尺度Retinex算法与OpenCV应用
## 引言
多尺度Retinex（MSR）是一种用于图像增强的算法，尤其在处理照明不均匀和反差较低的图像时，表现优异。其基本思想是通过对图像的多尺度处理，提高图像的对比度与清晰度，从而改善视觉效果。本文将介绍多尺度Retinex算法的基本原理，并提供一个 OpenCV 的 Python 实现示例，同时我们将以甘特图的形式展示实现过程中的各个步骤。
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2024-07-31 07:41:32
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## Python中使用OpenCV进行多尺度模板匹配
在图像处理和计算机视觉领域，模板匹配是一种常见的技术，用于在一幅图像中查找特定的模式。而多尺度模板匹配则是在不同尺度上搜索目标对象的技术，这在实际应用中非常有用。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库进行多尺度模板匹配的操作，并附带代码示例。
### 多尺度模板匹配的原理
多尺度模板匹配的原理是在不同尺度下对目标对象进行匹配，
原创
2024-07-02 03:53:06
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OpenCV用于背景建模的类主要有：BackgroundSubtractor、BackgroundSubtractorMOG、BackgroundSubtractorMOG2、BackgroundSubtractorKNN。BackgroundSubtractor在OpenCV2和3版本有较大区别，OpenCV3取消了OpenCV2.4中的高斯背景建模（B
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2024-05-13 11:03:30
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前述目标检测（object detection)：解决的问题是物体是什么和物体在哪里的整个流程。 而物体可能是多个类别的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，出现在图片的任何地方等诸多因素，导致目标检测的难度增大。 文章目录1.传统目标检测算法2.候选区域+深度学习分类R-CNN（Selective Search + CNN + SVM）SPP-net（ROI Pooling）Fas
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2024-05-01 20:16:03
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今天在读文章的过程中看了一篇关于多尺度结构相似性在超分辨率重建方面使用的文章，对里面一些词感觉生涩。1、何为结构相似性2、多尺度的含义，何为相同尺度图像相似块，何为不同尺度图像相似块先说结构相似性，在之前的实验中，一直是以PSNR作为重建质量的参考指标，最近几篇文章看到了很多用结构相似性来做权衡的。结构相似性SIM（Structural Similarity），所谓的结构，比如你看到一幅图中比如说
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2024-03-07 12:23:34
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“多尺度”= 在同一幅图里，把目标当成“大、中、小”三种不同尺寸级别同时看，各用各的放大率/特征图/感受野，避免“大目标占满格子、小目标只有几个像素”造成的漏检或定位不准。 一、为什么必须“多尺度” 表格 复制 现象后果 大目标 占几百像素，高层低分辨率特征图一看就知类别，但低层高分辨率图把它拆成无 ...
模板匹配的原理 模板匹配可以说是一种最简单的模式识别方法，它的实现主要是通过模板图像在被匹配图像中的平移，在被匹配图像中逐个区域寻找和模板图像相似的区域，如果存在某区域的相似度大于一定的阈值，则表明该区域和模板图像是相匹配的。 但是模板匹配这种方式具有很大的自身局限性：首先它利用一个规定好的模板进行匹配，这就导致了想要匹配出来的结果必须在大小和角度上和模板图像一模一样，一旦原图像中的匹配
什么是模式识别？它指的是，对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，从而达到对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的目的。我们之所以可以很快辨别猫是猫、O不是0，就是因为在我们大脑中已经给猫的做了一个抽象，给O和0做了区分，这样我们才不用每次都重新靠思考和计算理解这到底是不是猫。这个在大脑中的抽象就是模式识别。模式识别和机器学习的区别在于：前者喂给机器的是各种特征描述，从而让机器对未知的事物
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2023-08-21 19:35:47
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多尺度目标检测 Multiscale Object Detection 我们在输入图像的每个像素上生成多个锚框。这些定位框用于对输入图像的不同区域进行采样。但是，如果锚定框是以图像的每个像素为中心生成的，很快就会有太多的锚框供我们计算。例如，我们假设输入图像的高度和宽度分别为561和728像素。如果
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2020-06-30 10:01:00
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近日，创新奇智(AInnovation)在国际最权威的多目标跟踪挑战赛MOT(Multiple Object Tracking) Challenge，荣获MOT17Det多目标检测任务第1名的佳绩，以明显优势领先斯坦福大学、腾讯优图、商汤科技、海康威视等几十支强劲的国际企业和科研机构。本次大赛中，创新奇智夺冠的AInnoDetV2多目标检测算法已应用于创新奇智的工业视觉平台ManuVision。该
本文介绍了多尺度检测一系列方法，如降低下采样率与空洞卷积、多尺度训练、优化Anchor尺寸设计等。
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2022-10-14 11:11:01
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对错误检测的微调模型的偏差：准确度模型方差：拟合度弱分类器偏差高，方差小强分类器偏差低，方差大Boosting：多个弱分类器串联，降低偏差Bagging：多个强分类器并联，降低方差 可利用特征信息：上下文信息（对象间信息、目标邻域信息、空间位置等信息、局部位置）、纹理特征、边缘特征 存在难点&挑战：（1）观测：观测点和光线变化（2）目标：尺度、姿态、形变 、遮
了解如何在没有机器学习或任何框架的情况下在Python上进行对象检测 每当我们听说“ 对象检测 ”时，我们就会想到机器学习以及不同的框架。但是我们实际上可以在不使用机器学习或任何其他框架的情况下进行对象检测。在本文中，我将向您展示如何仅使用Python进行操作。将从定义模板图像(对象)开始，然后系统将在源图像中找到与我们选择的模板匹配的所有其他对象。因此，让我解释一下向您展示示例的含义
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2024-04-23 20:54:06
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包含各种多尺度融合方法，快收藏~
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2021-06-24 13:40:23
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最开始在深度学习方法流行之前，对于不同尺度的目标，大家普遍使用将原图构建出不同分辨率的图像金字塔，再对每层金字塔用固定输入分辨率的分类器在该层滑动来检测目标，以求在金字塔底部检测出小目标；或者只用一个原图
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2021-07-15 09:40:55
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1.尺度 2.尺度研究的问题 1)尺度在空间模式和地表过程检测中的作用以及尺度对环境建模的冲击； 2）尺度域（尺度不变范围）和尺度阈值的识别； 3）尺度转换，尺度分析和多尺度建模放的实现。3.遥感尺度的问题
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2024-01-21 08:01:57
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