YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，但是在YOLACT里没有feature roi
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2024-03-25 13:46:52
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把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，每一个区域代表一个像素的集合，每一个集合代表一个物体，而完成该过程的技术通常称为图像分割。图像分割方法主要分为：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法，以及基于特定理论的分割方法等。 阈值分割实现简单、计算量小、性能稳定。 阈值分割处理又称为图像的二值化处理。 文章目录1 全局阈值分割APIOTSU优化TRIANGLE优化直方图技术法
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2024-05-10 13:59:35
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最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。一旦
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2024-07-10 18:27:36
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最近需要做一个图像分割的程序，查了opencv的源代码，发现opencv里实现的图像分割一共有两个方法，watershed和mean-shift算法。这两个算法的具体实现都在segmentation.cpp文件内。watershed（分水岭算法）方法是一种基于边界点的分割算法。我想好好的研究一下， 网上找了一些博客和教程，感觉也就泛泛的解释了一下实验的流程，具体算法的运行过程并不清楚，又把原始论文
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2024-03-31 11:04:06
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分割的结果中通常包含不想要的干扰，如我们感兴趣的物体被干扰了，如由于反射对分割结果造成的干扰，这时，形态学操作提供了特别有用的方法，让我们调整和描述物体的形状。 本文聚焦形态学操作的若干典型应用，不会对形态学操作的基本数学理论进行系统的阐述，也不会对Op
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2024-03-04 21:32:30
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图像分割之（四）OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读zouxy09@.com GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。现在我对源码做了些注释，以便我们更深入的了解该算法。一直觉得论文和
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2024-05-24 18:03:23
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目录0x01 FloodFill分割0x02 均值漂移MeanShift0x03 图割Grabcut0x04 奇异区域检测0x05 肤色检测0x01 FloodFill分割FloodFill泛洪填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法，通常来说是自动选中与种子像素相关的区域，利用指定的颜色进行区域颜色替换，可用于标记或分离图形的某些部分。比如windows系统中的图像编辑软件中的油漆桶这一功能
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2024-03-19 16:59:26
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文章目录前言一、二值化二、形态学去噪点三、创建maker四、应用分水岭五、完整代码 前言我们将展示一个如何使用距离变换和分水岭分割相互接触的物体的例子。 考虑一下下面的硬币图像，这些硬币相互接触。即使你去阈值化它，它也会互相碰触。一、二值化我们从找到硬币的大概估计值开始。为此，我们可以利用自适应的二值化。#include<iostream>
#include<opencv2\o
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2024-01-16 16:05:35
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首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
#include "cxcore.h"
#include "math.h"
#include <cmath>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <string.h&g
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2024-04-07 10:29:31
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最近我发现，在很多特定问题上传统的分割方法挺方便的，比如分割打印字体文件，网站爬下来的表格图像，pdf中的特定格式文件等。在实战中，我总结了几点记录一下。主要采用opencv-python来应用这些算法。 大体来分,传统的分割算法可分为三类: 基于阈值的分割方法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的
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2023-08-07 15:24:10
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之前的车牌定位中已经获取到了车牌的位置，并且对车牌进行了提取。我们最终的目的是进行车牌识别，在这之前需要将字符进行分割，方便对每一个字符进行识别，最后将其拼接后便是完整的车牌号码。先来看一看原图： 最左边的汉字本来是 沪，截取时只获得了右边一点点的部分，这与原图和获取方法都有关，对于 川、沪… 这一类左右分开的字会经常发生这类问题，对方法进行优化后可以解决，这里暂时不进行讨论。后面的字都是完整的，
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2024-08-15 12:33:16
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基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:艾伯特（http://www.aibbt.com/）国内第一家人工智能门户使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 f
基于距离的分水岭分割流程：代码：粘连对象分离与计数/*
读取图像，将原图上进行pyrMeanShiftFiltering()处理，保留更多的边缘信息，
在平滑区进行滤波，保证后面二值化时的效果更好，
转成单通道，二值处理，进行距离变换，将距离变换的结果归一化，找到山峰
再一次进行二值化处理，转到CV_8U类型的图像
进行轮廓发现，绘制轮廓，每次绘制轮廓时用不同的值对每个轮廓进行标记
关键：画一个圆
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2024-04-22 21:29:02
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作者丨nihate导读作为ncnn推理框架里唯一一款做实例分割的模型，yolact也展现出了它的魅力，实现端到端一阶段完成实例分割且运行速度快。本文为作者上手编写的一套使用opencv部署YOLACT做实例分割的程序，程序包含C++和Python两种版本，附相关代码地址。YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的
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2024-05-18 16:03:22
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主要利用到了高斯 闭合操作 根据特征点来分辨， #ifndef GETFOOTIMG_H
#define GETFOOTIMG_H
#include<QThread>
#include<QObject>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#i
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2024-03-19 06:36:33
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cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。cv::BackgroundSubtractorMOG2是对cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG的改进，经过改进，它实现了自适应高斯混合模型参数的更新，增强了复杂场景背景检测的性能。具体的算
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2024-03-15 10:28:27
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一、基于阈值 灰度阈值化，是最简单，速度最快的图像分割方法，广泛用于实时图像处理领域 ，尤其是嵌入式系统中g(i,j)={10当 f(i, j) ≥ T 时当 f(i, j) < T 时g(i,j)={1当 f(i, j) ≥ T 时0当 f(i, j) < T 时f(i,j)≥Tf(i,j)≥T 时，分割后的图像元素&nbs
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2023-07-02 23:29:02
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原理任何一幅灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水，随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割。这就是分水岭算法的背后哲理。但是这种方法通常都会得到过度分
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2024-03-05 12:26:28
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一：Gabor滤波器介绍Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器，广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核 在实际计算中，一般情况下会根据输入的theta与lambd的不同，得到一系列的Gabor的滤波器组合，然后把它们的结果相加输出，得到
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2024-08-12 17:20:16
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简介kmeans作为一种聚类算法，可以将数据贴以标签，进而进行数据或图像的数据聚类.算法原理Step 1 :从数据集中随机选取一个样本点作为初始聚类中心C1;Step 2:首先计算每个样本与当前已有聚类中心之间的最短距离（即最近的聚类中心的距离），用D(x)表示；接着计算每个样本点被选为下一个聚类中心的概率D(x)2∑ni=1D(xi)2。最后，按照轮盘法选择出下一个聚类中心；Step 3:重复第
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2024-06-05 12:12:29
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