图像分割0. 前言1. 基础知识2. 点、线和边缘检测2.1 背景知识2.1 孤立点的检测2.2 线检测2.3 边缘模型2.4 基本边缘检测2.5 更先进的边缘检测技术3. 阈值处理3.1 全局阈值处理3.2 用Otsu方法的最佳全局阈值处理4. 基于区域的分割4.1 区域生长4.2 区域分裂与聚合4. 基于区域的分割4.1 区域生长4.2 区域分裂与聚合5. 补充：VS添加Image Watc
GrabCut图像分割算法基本概念OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改进, Graphcut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要确认前景和背景输入, 该算法就可以完成前景和背景的最优分割, 算法依据《“GrabCut” - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该
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2024-06-21 19:45:28
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Paddle2.0实现PSPNet进行人体解析（图像分割）项目背景概述前言PSPNet介绍为什么会提出PSPNet ?PSPNet 的效果为什么好 ?PSPNet 是怎样考虑上下文信息的 ?PSPNet 是怎样增大感受野的 ?PSPNet - 金字塔模块(Pyramid Pooling)PSPNet 的总体结构PSPNet - Backbone代码引入需要的包Pyramid Scene Pars
1.研究背景图像分割是计算机视觉领域的基础任务也是经典难题。近年来随着深度学习的快速发展，人像分割在医疗保健领域得到了广泛的应用，通过人像分割获取人体身高体长比例，从而指导人体肥胖程度。然而，现有分割方法的网络模型具有巨大的参数量和计算量，急需一种轻量化的人像精细化分割网络。 本文通过对现有的图像分割算法、轻量化网络设计方法以及图像边缘优化算法进行研究，提出了快速自动化人像分割网络以及边缘精细化
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2024-01-31 03:22:48
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介绍：下载地址：https://assetstore.unity.com/packages/tools/modeling/mesh-slicer-59618Mesh Slicer 是一个可以进行切割人体或者切割其他物体的能力的，他比较好的一点是组织三角面的能力，不会像其他切割网格的方式会产生把多个原本独立的网格连接起来（因为这样索引设置简单）。 而介绍的Mesh Slicer 则比较好的
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2023-11-26 12:33:43
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1 基于阈值1.1 原理 灰度阈值化，是最简单的图像分割，其速度最快，广泛用于硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理等)。 设输入图像 $f$，输出图像 $g$，则阈值化公式如下： $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 &
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2024-02-13 11:44:24
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目录1.介绍连通域分割2.像素领域介绍3.两遍法分割连通域4.连通域分割函数1.介绍连通域分割 连通域分割是一种图像处理技术，用于将图像中的相邻像素组成的区域划分为不同的连通域。这些像素具有相似的特性，如相近的灰度值或颜色。连通域分割可以用于物体检测、图像分割、目标跟踪等应用。2.像素领域介绍
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2024-06-01 16:17:21
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# 人体分割与PyTorch：实现实例及应用
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展，人体分割作为计算机视觉的一个重要应用，得到了广泛关注。它不仅在特效制作、体育分析等领域发挥着重要作用，也为无人驾驶、智能监控和医学影像分析等多个领域提供支持。本文将为你介绍如何使用PyTorch实现一个基本的人体分割模型，并提供代码示例。
## 什么是人体分割？
人体分割（Human Segm
明敏 咦，怎么好好的藤原千花，突然变成了“高温红色版”？这大紫手，难道是灭霸在世？？如果你以为上面的这些效果只是对物体后期上色了，那还真是被AI给骗到了。这些奇怪的颜色，其实是对视频对象分割的表示。但u1s1，这效果还真是让人一时间分辨不出。无论是萌妹子飞舞的发丝：还是发生形状改变的毛巾、物体之间来回遮挡：AI对目标的分割都称得上是严丝合缝，仿佛是把颜色“焊”了上去。不只是高精度分割目标，这种方法
# Pytorch 人体分割实现指南
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现“Pytorch 人体分割”的整体流程，我们可以通过以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 数据准备：准备人体分割的数据集 |
| 2 | 搭建模型：选择
原创
2024-06-11 05:26:49
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通过一个偶然机会，我了解到了人体姿态解算，在学习K210之余，我便想着通过opencv实现这个功能，查找了很多资料，发现可以利用opencv+openpose实现，接着我又开始找一些资料，在pycharm上部署。 文章目录前言一、环境配置二、使用步骤1.导入文件2.具体代码3.效果展示三、效果优化1.具体代码2.效果展示总结 前言人体姿态估计的一个有趣应用是 CGI（computer graphi
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2024-03-20 10:16:15
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在本教程中，使用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计。我们将详细解释如何在您自己的应用程序中使用预先训练的Caffe模型，该模型赢得了2016年COCO关键点挑战。我们将简要回顾架构以了解其内部情况。1.姿态估计（关键点检测）姿态估计是计算机视觉中的一个普遍问题，用于检测物体的位置和方向。这通常意味着检测描述物体的关键点位置。一个相关的问题是头部姿态估计，我们使用面部关键点特征来获得一个人的
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2023-12-27 15:22:09
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Demo代码简单介绍项目利用face_recognition模块实现 人脸分辨识别 因为这篇文章主要介绍优化速度所以会以代码片段讲解方法 结尾会放出全部代码 注意以下代码需要一点点opencv的基础 但不多def face_detector(img, target):
start = time.time()
# 人脸检测结果
faceLocList = face_reco
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2024-08-07 10:46:51
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目录1、网络的体系结构2、下载模型的权重文件3. 第一步：生成图片对应的输出3.1 读取神经网络3.2 读取图像并生成输入blob 3.3 向前通过网络3.4 样本输出4. 第二步：关键点检测5. 第三步：找到有效的连接对6. 第四步： 组合所有属于同一个人的关键点绘出骨骼图7.
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2024-05-10 19:01:53
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1.研究背景与意义随着科技的不断发展，人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用，如安全监控、人脸支付、人脸解锁等。然而，传统的人脸识别技术存在一些局限性，例如对于静态图片的识别效果较好，但对于动态视频中的人脸识别则存在一定的挑战。为了解决这个问题，基于OpenCV的组合动作常规摄像头人脸活体检测识别系统应运而生。首先，我们需要了解什么是活体检测。活体检测是指通过检测人脸的生物特征和行为特征，判断其是
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2024-06-27 13:57:25
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按
面积选择区域 select_shape二值化为了减少噪声的干扰，删除
面积小的区域，代码中将连通区域
面积（像素个数）不足100的区域认为是噪声点，并将其删除（即置为背景黑色）。 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#in
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2024-04-09 12:09:15
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去年谷歌发布了识别人体24个部位的Bodypix 2.0模型，现在谷歌把它移植到了Coral设备上，而且针对这款硬件的API做了特殊优化。Coral BodyPix有很多种用法，除了最基础的对人体不同部位的识别与分割，还能实现匿名人流量统计。当然这也仅仅是官方GitHub上列出的两种应用，实际的用法更多。什么是BodypixBodypix最早是谷歌在2019年2月发布的人体分割AI模型
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2024-10-15 18:54:11
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本文记录本人学习《Fully ConvolutionalNetworks For Semantic Segmentation》遇到问题及个人理解，并应用FCN进行人体分割。此处任务Tensorflow实现代码此处写卷积替换全连接层###上采样 ####1.上采样 有种叫法是“反卷积”，decov其实不是很好，可以理解为反向卷积：backwardsconvolution。准确应该叫做转置卷积，Ten
1.1 Haar特征分类器介绍Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。Haar特征分类器存放目录：D:\wsbSoft\Anaconda3\envs\tensorflow\Library\etc\haarcascades，根据命名就可以很快知道各个分类器的用途1.2 detectMultiScale函数详解cvHaarD
1、Eigenfaces人脸识别器：Eigenface也叫做“特征脸”，通过PCA（主要成分分析）方法将人脸数据转换到另外一种空间维度做相似性运算。在计算过程中，算法可以忽略一些无关紧要的数据，仅识别一些具有代表性的特征数据，最后根据这些特征识别人脸。（1）创建Eigenfaces人脸识别器：# num_components：可选参数，PCA方法中保留的分量个数，建议使用默认值。threshold
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2024-04-02 08:14:16
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