一、样本的准备，需要创建这几个文件夹，其中neg是负样本，pos是正样本，src是源图像（可没有）,xml用来存储模型 以行人训练为例，首先正样本是各种各样的行人的照片，负样本就是非人照片。样本个数最好在上千个，个数太少训练出来的分类器不能准确的检测行人，网上对正负样本的个数比例不尽相同，有的说3:1有的说7:3,具体的还是要自己去实验，我用的正样本有200
图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越
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2024-09-29 10:50:41
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# Python opencv 均值下采样实现方法
## 概述
本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现均值下采样。均值下采样是一种图像处理技术，用于降低图像的分辨率。它通过计算每个像素区域的平均值来减少图像的细节，从而使图像变得更模糊。我们将使用OpenCV库中的函数来实现这个过程。
## 流程
下面是实现均值下采样的整个流程。我们将使用表格来展示每个步骤的名称和描述。
| 步骤
原创
2023-09-24 11:24:32
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一、直方图均衡化目的：直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。 直方图均衡化方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。函数：cv2.equalizeHist(img)步骤：统计直方图中每个灰度值出现的次数；计算累计归一化直方图；重新计算像素点像素值import cv2
import nump
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2024-04-28 23:12:17
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# Python均值下采样指南
欢迎你进入数据处理的世界！下采样（Downsampling）是从大数据集中提取信息以减小数据规模的一种方法，均值下采样是其中一种常用的技术。本文将逐步教你如何在Python中实现均值下采样，确保你以清晰的流程理解每一步。
## 流程概览
以下是实现均值下采样的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-04 07:37:15
155阅读
InitLineIterator初始化线段迭代器 int cvInitLineIterator( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvLineIterator* line_iterator, int connectivity=8 ); 带采线段的输入图像.
pt1
线段起始点
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2024-05-04 16:28:05
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一、简介与实际应用PCA 主要用于获取物体的主要方向以及对数据进行降维度处理。PCA 的主要思想是在一堆维度的数据中找到能体现特性的几个重要的特性，从而降低计算量，把那些不特别重要的属性从这些数据中剔除掉。二、数学原理推导 三、 opencv中的PCA类PCA::PCA(InputArray data, InputArray mean, int flag
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2024-06-23 10:42:15
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K均值聚类算法在cxcoer中,因为它在ML库诞生之前就存在了.K均值尝试找到数据的自然类别.用户设置类别个数,K均值迅速地找到"好的"类别中心."好的"意味着聚类中心位于数据的自然类别中心.K均值是最常用的聚类计数之一,与高斯混合中的期望最大化算法(在ML库中实现为CvEM)很相似,也与均值漂移算法(在CV库中实现为cvMeanShift())相似.K均值是一个迭代算法,在OpenCV中采用的是
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2024-04-08 21:27:24
96阅读
图像滤波均值滤波import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读入带噪点的图像
img=cv2.imread("img/lenaNoise.png")
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
# 均值滤波
# 简单的平均卷积操作 指定两个参数 img 原图像 （3，3）核大小
#
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2024-03-26 10:42:07
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文章目录1. 卷积定理2. 采样定理推导3. 傅里叶变换的频域标度 采样定理又称奈奎斯特定理，它规定了连续信号抽样成为离散信号时的采样率与信号最大频率之间的关系，那就是：对于连续信号进行抽样时，抽样信号的最小频率的频率要大于的最大频率的2倍，采样得出的信号才能还原出原始信号。这一点其实容易想明白，比如下面三个信号： 如果在T的整数倍处对三个信号采样，你会发现采样出的信号是完全一致的，这就导致你无
# Python 图像均值降采样
在数字图像处理中，降采样是一种常见的操作，用于减少图像的分辨率以节省存储空间和加快处理速度。其中，均值降采样是一种简单且有效的方法，通过取像素块的平均值来降低图像的分辨率。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行图像均值降采样，并给出相应的代码示例。
## 均值降采样原理
均值降采样的原理非常简单，即将原始图像分割为不重叠的像素块，然后计算每个像素块的平
原创
2024-04-07 04:06:07
183阅读
为什么要使用滤波消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入
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2024-05-04 17:16:14
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0、算子描述算子接受一个旋转矩形作为ROI（兴趣区域），接受一个或者多个旋转矩形作为Masks（掩膜，掩膜遮蔽的像素不计入算子计算），所以有效检测区域为ROI减去Masks。计算有效检测区域内的像素平均值。将该像素平均值与参考值进行比较，若该像素平均值落与参考值的上下限百分比内，则算子返回true，否则返回false。注：所有ROI和mask的位置和角度都是相对于原图的图像坐标的。1、解决思路使用
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2024-05-10 17:41:57
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首先，本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客，并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究： 重采样：栅格影像重采样我使用了下该代码，发现是可行的，但是仍然存在一定的问题，即他的采样方式不是我想要的（最邻近采样，对于采样间隔较大的数据十分不友好），因此又探索了下，在此记录，也方便后续自己再次学习。再次说明，这个代码不是我写的，原创我找不到，网上大家发布的都是一个代码，我只是对这个代码加了一个
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2024-04-22 10:09:54
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前言： 这里主要讲解一下卷积神经网络中的池化层与采样目录DownSampleMax poolingavg poolingupsampleReLu1： DownSample 下采样,间隔一定行或者列进行采样，达到降维效果 早期LeNet-5 就采样该采样方式。
在图像处理任务中，为了实现稳定的检测，一方面是得到稳定的图像输出，另一方面是对图像进行适当的预处理，这可以改善在光学条件下无法消除的干扰信息。何为预处理通过图像预处理方法，成像系统获取合符要求的图像是必不可少的，但是单纯的通过拍摄所得到的图像，由于受到光源种类或工序的材质、环境因素的影响，有时候会得到无法预期的图像，因此，采用图像预处理，可以对图像进行进一步的加工，使其符合我们要求。在这里我们采用
由一个归一化卷积框完成的。它只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。例如
原创
2022-06-01 17:36:23
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文章目录1. 滤波器1.1 什么是滤波器？1.2 关于滤波核1.3 素材选择2.均值滤波器 cv2.blur()2.1 语法简介2.2 代码示例2.2.1 3×3 滤波核为例2.2.2 5×5 滤波核为例2.2.3 10×10滤波核为例3. 中值滤波器 cv2.medianBlur()代码示例4. 高斯滤波器 cv2.GaussianBlur()5. 双边滤波器 cv2.bilateralFil
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2024-08-05 20:56:53
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本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点，主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap，SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 依然是先看看程序运行截图。重映射：  
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2024-05-20 19:27:33
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图像通过一定尺寸的矩阵表示，矩阵中每个元素的大小表示图像中每个像素的明暗程度。查找矩阵中的最大值就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算矩阵的平均值就是计算图像像素的平均灰度，可以用平均灰度表示图像整体的亮暗程度。因此，针对图像矩阵数据的统计和分析，在图像处理工作中具有非常重要的意义。OpenCV集成了求取图像像素最大值、最小值、均值、标准差等函数，本节将详细介绍这些函数的使用方法。OpenCV提供了
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2024-05-06 16:30:30
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