今天要记录的是树图第二次作业的第二题，Image Patch Extraction。这个概念真的不难懂，但是如果要我实际写的话，还真的不知道要怎么去遍历图像矩阵来提取块。在此要多谢邓大神的热心帮助，告诉了我一个遍历的思路_(:з」∠)_一开始我是从原图像矩阵来考虑循环的，也就是两层循环的边界分别是原图像的width和height。这样思考的话，我完全不知道应该如何移动这个patch。之后思考了从得
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2024-06-12 13:21:31
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Opencv 图像分割： 阈值化分割 区域分割 边缘分割卷积 就是两个函数之间的相互关系，然后得出一个新的值，在连续空间做积分计算，然后在离散空间内求和的过程。 在计算机视觉里面，可以把卷积当做一个抽象的过程，就是把小区域内的信息统计抽象出来图像阈值化分割 按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域， 各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一
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2024-02-23 09:26:08
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我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。首先我们需要搞清楚块效应产生的原因。h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换，变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的，这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节。h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化，量化能有效去除
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2024-05-27 18:25:19
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一、目标：将两幅图片拼接成为一个全景图：拼接前拼接后二、思路分别将两张图片对应的关键点求出，并将每个关键点对应的特征向量描述出来。对两幅图像的关键点进行特征匹配（这里使用BF-knn方法进行匹配）利用RANSAC方法对匹配好的关键点进行筛选，计算出单应性矩阵H对配对的结果可视化。利用H将图像A进行投影变换，将变换后的图像A的大小设定为A,B拼接好以后图像的大小将图像B拼接在图像A空缺的地方，完成拼
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2024-07-10 13:15:28
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最近参加了中兴的算法大赛，然后选择的是人脸识别赛题。但是由于自己编程能力一般，理所当然的是掉坑了。一起组队的研二师兄分配了一些任务给我。由于我们采用的是深度学习进行人脸识别，通过和其他人换照片，采集了大量的照片集。我的任务就是将不同的照片划分到不同的文件夹。由于有一百多数据集，每个数据集有二十四张照片，所以人工分文件夹几乎不可能。偶然间在《Opencv图像处理编程实例》看到 了图片的批量读取的实例
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2024-03-22 13:41:37
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一、简介分水岭算法的思想是把图像看作是一个拓扑地貌，同类区域就相当于陡峭边缘内相对平摊的盆地。当从高度为0开始逐步用“水”淹没图像时，会形成好多个聚水的盆地，随着盆地的面积逐渐增大，两个盆地的水最终会汇合到一起，这时就需要创建一个分水岭把这两个盆地分割开。当水位达到最大高度时，创建的盆地和分水岭就组成了分水岭分割图。二、实现过程1、数据准备本实验需要一张原始图像，一张原始图像对应的二值图像，注意：
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2023-12-23 20:45:55
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# 实现图像分块 Python 教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何在 Python 中实现图像分块的功能。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取图像] --> B[将图像转换为数组]
B --> C[分块处理]
C --> D[保存处理后的图像]
```
### 关系图
原创
2024-06-28 05:36:49
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关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG的大概算法原理，我已在博文进行了介绍，这里就不多说了。下面介绍其成员函数。继承于基类cv::BackgroundSubtractor的成员函数apply()和getBackgroundImage()的详细介绍见博文：其特有的成员函数如下：virtual double cv::bgsegm::BackgroundSubtra
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2024-03-15 15:05:22
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积分图&边缘检测一、积分图1.1 标准求和积分cv2.integral()1.2 平方和求积分cv2.integral2()1.3 倾斜求和积分cv2.integral3()二、Canny边缘检测cv2. Canny() 一、积分图积分图是一种允许子区域内像素快速求和的数据结构。 opencv支持积分图的三种变体分别为：求和、平方求和、倾斜求和。每种情况的结果在图像的每个方向上都加1之后
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2024-04-09 14:15:32
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时装业是人工智能领域很有前景的领域。 研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。 在这里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。在这篇文章中，我们会开发一个提取连衣裙的应用。 它输入原始的图像（从网络上下载或用智能手机拍照），并提取图像中的连衣裙。 分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声，但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题。最后，您还可以尝试将此解决方案与之
分割的原则就是使划分后的子图在内部保持相似度最大，而子图之间的相似度保持最小。 以一个两类的分割为例，把G = (V,E) 分成两个子集A,B,另： A\cup B=V，A\cap B=\phi ，CUT(A,B) = \Sigma_{\mu\in A，v\in B}w(\mu,v) , 其中 w(\mu,v) , 是权重(weight), 最小割就是让上式的值最小的分割。GraphCut该方法把
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2023-08-28 14:51:25
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# Python 实现图像按照步长分块的教程
在计算机视觉和图像处理领域，按照特定步长将图像分块是一个常见的操作。这可以用于特征提取、数据增强等任务。本文将详细讲解如何使用 Python 实现图像的分块，并提供示例代码和逐步解析。
## 流程概述
以下是实现图像分块的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------------
原创
2024-09-11 04:14:48
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我为我的一个班级写了一个图像识别代码。 我正在对“好”和“坏”的心脏超声图像进行分类。 我遇到的问题是分类器总是预测图像是“好的”。 我目前没有太多图像需要排序，所以准确度只有50％左右，但我不确定为什么机器总是认为图像好。 我提供了以下代码：#required imports #using sequential from tensorflow from...因为之后的项目要用到影像聚类，之前一直
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2024-08-09 17:02:41
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”“”K-Means to realize Image segmentation “”“importnumpy as npimportPIL.Image as imagefrom sklearn.cluster importKMeans#Define loadDato to solve my image
defloadData(filePath):
f= open(filePath,'rb')#d
## 图像的分块切片 Python实现流程
### 1. 理解问题
在开始编写代码之前，我们需要对问题进行一些理解。图像的分块切片是指将一张大图分割成多个小块，每个小块可以单独处理或者进行其他操作。在Python中，我们可以使用PIL库来实现图像的分块切片。
### 2. 导入必要的库
在开始编写代码之前，我们需要导入Python的PIL库。PIL库提供了处理图像的功能，包括图像的读取、保
原创
2023-09-27 16:48:55
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车牌识别总体分成两个大的步骤：一、车牌定位：从照片中圈出车牌二、车牌字符识别这里只说第二个步骤，字符识别包括两个步骤：1、图像处理原本的图像每个像素点都是RGB定义的，或者称为有R/G/B三个通道。在这种情况下，很难区分谁是背景，谁是字符，所以需要对图像进行一些处理，把每个RGB定义的像素点都转化成一个bit位（即0-1代码），具体方法如下：①将图片灰度化名字拗口，但是意思很好理解，就是把每个像素
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2024-10-28 14:27:18
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一、 算法目的及原理（1） 目的：阈值分割可以把图像中的前景目标和背景分割开，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩图像的数据信息，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程，常用于机器视觉产品的检测。（2） 原理：通过统计灰度直方图，在峰与峰的灰度级之间设定阈值，把图像分割成n类。基于OTSU的阈值
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2024-05-31 00:50:59
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主要用途：处理图片数据集 1 对单个图片进行分块import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
def divide_method1(img,m,n):#分割成m行n列
print(img.shape)
h, w = img.shape[0],img.shape[1]
gx = np.r
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2023-08-15 09:17:49
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快速获得最新干货概述图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV执行图像拼接。鉴于一对共享一些共同区域的图像，我们的目标是“缝合”它们并创建全景图像场景。在整篇文章中，我们将介绍一些最着名的计算机视觉技术。这些包括：关键点检测局部不变描述符(SIFT，SURF等)特征匹配使用RANSAC进行的旋
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2023-12-27 11:15:12
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使用opencv分割图像（python实现）概述 本人在做无人农机的时候需要进行图像处理，寻找目标物并进行分割，于是总结网络各种小车寻迹等等demo，自己也终于把图像颜色分割做的七七八八，特来记录一下，留作以后参考。过程导包import numpy as np
import cv2读取图片（此处可以换成视频流，具体可以百度一下，原理相同，都是对一帧图片进行处理）image = cv2.imread
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2023-08-27 09:46:36
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