作者：Andrés Camilo Rodríguez编译：ronghuaiyang导读通过低分辨率卫星图像，对亚像素物体进行计数，误差＜5%。 椰子树预测
我们可以使用深度学习模型在亚像素尺度上对物体进行计数吗？深度学习已经成功地在好几个任务上实现了自动化，我们想要停掉使用人工操作的任务，但是哪些任务对于人类来说是困难的呢？ 这是一颗来自欧洲航天局的免费卫星Sentinel-2，拍摄的是加
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
动机在计算机视觉领域，经常需要检测极值位置，比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等，有时只需要像素精度就可以，有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》，加上自己的理解和推导。问题定义给定如下离
亚像素面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的，
转载
2024-03-20 11:29:01
311阅读
cv::goodFeaturesToTrack(imGrayPre, prepoint, 1000, 0.01, 8, cv::Mat(), 3, true, 0.04);//第三个参数是提取的最大点数，0.01返回寻找角点的质量，8表示相邻角点间的最小距离，mask表示不会在mask为零的地方提取角点，最后一个参数一般不变通过上面得到的prepoint像素值是整数级别的，还不够精确；我们接下来求
转载
2024-04-13 21:55:31
195阅读
求帮忙下载：联系方式：QQ：5136902961.pkma75 资源积分：1分备注：pdf格式，用曲线拟合的方法计算亚像素，编程易实现，具有较强的实用价值感谢Gurus（咕噜）503502929提供！2.上 传 者：kuailechengzi 资源积分：1分备注：亚像素边缘检测方法，此种方法先经过传统模板算子确定边缘的大致位置,然后用曲线拟合方法求出边缘的精确位置,
转载
2024-08-23 16:21:40
84阅读
PC将我们带入个人计算时代，iPhone将我们带入移动计算时代，那么Vision Pro则将我们带入空间计算时代。苹果Vision pro是否能成功呢？新的发明，新的科技产品要引爆市场，离不开“想动”和“不想动”，想动就是这个产品看起来很吸引人，玩起来爱不释手，能触发人的内心欲望。“不想动”就是“懒”，几乎所有的发明本质都离不开“懒”，都是少费力，多挣钱，多挣了钱还是为了将来能懒。 苹果Visio
转载
2024-05-01 17:41:38
121阅读
一、简介 上采样的技术是图像进行超分辨率的必要步骤，最近看到了CVPR2019有一些关于上采样的文章，所以想着把上采样的方法做一个简单的总结。 看了一些文章后，发现上采样大致被总结成了三个类别： 1、基于线性插值的上采样 2、基于深度学习的上采样（转置卷积） 3、Unpooling的方法 其实第三种只是做各种简单的补零或者扩充操
转载
2024-05-14 10:36:36
202阅读
利用Deriche、Lanser、Shen和Canny滤波器提取亚像素精度边缘；亚像素：面阵相机的成像面的最小单位是像素，例如某芯片的像素间距为5.2微米，在相机机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理；到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色，至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的，但是在微观上，它们之间还有无限的更小的东西存在
转载
2024-03-31 21:52:45
474阅读
上篇文章，已对点和边缘两种情形的亚像素定位算法做了详细描述。因图像特征不同，亚像素定位算法也会不同，我们可以根据图像的具体特征，进行数学建模以达到定位目的。这里另起一篇说明角点情形的亚像素定位问题。1. 角点几何特征角点位置特征：边缘的交点，且角点与边缘点的连线和边缘点的梯度方向垂直。如上图所示，假设一个起始角点q在实际亚像素角点附近。p点在q点附近的邻域中，若p点在均匀区域内部，则p点的梯度为0
转载
2024-04-18 09:56:35
759阅读
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
转载
2024-03-19 15:48:41
431阅读
Image Basics 一切的开始：图像的基础-像素（pixel），如何通过像素生成图像，如何通过OpenCV来操控图像中的像素点。像素的定义熟悉的可以暂时跳过这一段，主要来科普图像的组成。比如说我们常见的一个显示器的分辨率是1080p（蓝光）其标准大小为1920x1080 也就是，长：1920个像素；宽：1080个像素点。合起来总共是1920x1080=2073600个像素点。目前我们常见的图
转载
2024-05-03 14:10:31
105阅读
Opencv中图像的遍历与像素操作 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at()，其函数原型如下：template<typename _Tp> _Tp& at(int i0, int i1);
//由于Mat可以存放任意数据类型的元素，所以该函数是用模板函数来实现的 //它本身不会进行任何数据类型转换，在调用的过程
转载
2024-04-09 10:02:09
77阅读
1 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
2 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
3 #include <iostream>
4 #include <stdio.h>
5 #include <stdlib.h>
6
7 using namespace cv;
转载
2020-01-09 13:30:00
172阅读
2评论
在本教程中我们将涉及以下内容: 这个教程的代码如下所示。源代码还可以从 这个链接下载得到 亚像素级的角点检测结果: Shuai Zheng, <kylezheng04@gmail.com>, http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szheng/ from: http://ww
转载
2016-03-18 15:19:00
125阅读
2评论
一、矩阵元素的基本表达 对于单通道图像,其元素类型一般为 8U(即 8 位无符号整数),当然也可以是 16S、32F等;这些类型可以直接用 uchar、short、float 等 C/C++语言中的基本数据类型表达。 如果多通道图像,如 RGB 彩色图像,需要用三个通道来表示。在这种情况下,如果依然将图像视作一个二维矩阵,那么矩阵的元素不再是基本的数据类型。 OpenCV 中有模板类 Vec
# 深入理解 Python OpenCV 亚像素
在图像处理领域，亚像素插值是一种常见的技术，用于提高图像处理的准确性和精度。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理功能，包括亚像素插值。在本文中，我们将深入探讨Python OpenCV中的亚像素插值技术，并通过代码示例来演示其用法。
## 什么是亚像素插值？
亚像素插值是一种在图像处理中用于提高像素级别精确度的技术。当
原创
2024-03-19 05:39:56
218阅读
本文涉及：Mat图像矩阵的坐标关系解释 BGR颜色模型矩阵的解释at函数直接访问像素值的解释 at模板函数的具体用法 关于存储类型名称uchar和Vec3b以及其他Vec向量元素类型的详细解释使用指针访问像素值的解释 以及.ptr模板函数的使用 基于.at方法的各种像素操作 图像像素的遍历赋值基于.at方法的单通道和三通道图像的像素反差处理利用.at方与min和max函数的配合,对单通道的图片进行
转载
2024-05-23 08:26:08
105阅读
文章目录前言一、图像透视变换getPerspectiveTransform（）函数原型（用于求取变化矩阵）warpPerspective（）函数原型二、极坐标变换warpPolar（）函数原型 前言本次介绍图像的透视变换和极坐标变换一、图像透视变换图像的透视变换主要指的是按照物体成像投影规律进行变换，即将物体重新投影到新的成像平面，常用于机器人视觉导航中，透视前与透视后的图像之间的变换可以用3*
转载
2024-02-25 06:25:58
171阅读
1.1亚像素边缘定位技术简介 定位精度为整像素级的边缘检测算法，实际上，边缘的位置存在于像素的任何位置，理论上讲，整像素级边缘定位最大误差为 0.5 个像素，两个特征点间的像素个数就有可能存在着 1 个像素的误差。提高硬件分辨率，可以减少像素值，从而提高测量精度，但是这种硬件的提高将极大地增加系统的成本，而且在图像传输速度和图像的存储容量方面都
转载
2024-04-09 02:18:29
370阅读
