从某种意义上讲，这篇文章对Saliency detection的问题做了重新的定义，让问题定义更加回归实际应用。摘要视觉显著区域的检测对于目标分割、自适应压缩和目标识别等应用非常有用。提出了一种基于显著性边界的显著性区域检测方法。这些边界通过从原始图像中保留比其他现有技术多得多的频率内容来保持。该方法利用了颜色和亮度的特点，实现简单，计算效率高。我们将我们的算法与五种最先进的突出区域检测方法进行比
文章的题目就是Selective Search for Object Recognition。code:here.看图说话：1、问题：如何判别哪些region属于同一个物体？这个问题似乎没有答案：对于图a，说明了物体之间可能具有的层级关系，比如碗里有个勺子等。对于图b，我们可以根据颜色来分开两只猫，但是不能根据纹理来分开。对于图c，我们可以根据纹理来找到变色龙，但是不能根据颜色来找到。对于图d，我
转载
2024-08-20 21:39:36
76阅读
openCV中的颜色转换有100多种，但我们经常用到的只有两种。BGR↔Gray 和 BGR↔HSV。 用到的函数cv2.cvtColor(input_image,flag)。flag就是要转化的类型。接下来重点介绍物体的跟踪。在此之前需要知道几点。掩膜 含义：掩模是由0和1组成的一个二进制图像。当在某一功能中应用掩模时，1值区域被处理，被屏蔽的0值区域不被包括在计算中。通过指定的数据值、数据范围
转载
2024-02-26 19:06:34
133阅读
DMRANet 总结Depth-induced Multi-scale Recurrent Attention Network for Saliency Detection ICCV 2019基于深度诱导多尺度循环注意力网络的显著性检测 图1 复杂场景中几种最先进的基于CNNs的方法的显著图1、论文主要研究内容本文主要研究如何在具有挑战的场景下有效的利用RGB-D数据增强模型的鲁棒性。 第一、本文
转载
2024-04-26 14:42:13
48阅读
基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
转载
2024-02-17 16:05:47
57阅读
分别对显著区域和非显著区域进行特征提取，具体提取的特征包括颜色(Lab空间，即三个
原创
2022-10-10 15:44:38
177阅读
在计算机视觉领域，显著性区域检测是十分重要的一个分支。它在内容保持的图像缩放、自适应的图像压缩以及图像分割等领域都有着十分重要的应用。博主在上一篇博文中提到：现在的计算机视觉领域，主要做的是自底向上的显著性区域检测，所以这篇文章博主将介绍一下显著性区域检测方法的大致分类。由于博主刚刚开始这个领域的学习与研究，难免出现错误和疏漏。如有不妥之处还望大家多多海涵，不吝赐教。一般来说，自底向上的显著性检测
转载
2024-04-02 17:36:34
68阅读
OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
转载
2023-07-07 23:07:57
186阅读
识别表格轮廓要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由
转载
2024-03-25 07:11:03
95阅读
昨年写的OpenCV处理表格的东西搞丢了，这几天拿到了一点图片数据，想起来需要继续做完但是又找不到代码了，翻遍了硬盘还是没找到代码，今天呆在电脑前，还是觉得应该有始有终，再做一个吧，不知道这次能坚持多久。2020年4月29日 00:00:49目的：使用OpenCV获取到表格主体轮廓，并用红线画出轮廓。4月29日的进度为了方便后续桌面开发，暂时用C#作为编程语言。//通过图片框拿到Mat
Bitma
转载
2024-04-06 21:47:39
85阅读
OpenCV基于颜色信息的车牌提取车牌提取的方法主要有：基于纹理特征分析法、基于数学形态学分析法、基于边缘检测的定位分析法、基于小波分析的定位分析法、基于彩色信息的定位分析法，本文采用的方法是基于颜色信息的定位分析法。 本文主要参考了以下这一篇博客，该博客是用C++编写的算法，我参考其方法用Python实现了一遍。参考的博客（C++编写的算法） 在代码中，我详细地注释了每一个步骤流程以及一些注意事
转载
2024-07-04 06:13:34
49阅读
问题：如果文字大小存在比较大的差异时，怎么办？ 答：这里给出另外一种策略，不是使用投影直方图，而是使用膨胀以及寻找连通区域。进行分割。 1）对图像二值化 2）对二值化之后的图像进行膨胀操作（dilate） 3）在2）得到的结果上寻找联通区域的边界（findContours）。 4）利用3）得到的结果画出方框。 本文是对这里的文章的另一种实现。使用C++。首先，读取图片Mat img =
转载
2024-03-23 12:38:19
447阅读
作者 | 小白小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检
转载
2024-02-19 13:49:12
138阅读
图像直方图捕捉方式呈现一个场景使用可像素强度值。通过分析像素值得分布在一个图像，可以使用此信息来修改甚至可以提高一个图像。查找表定义了如何将像素值转换为新的值。表的第i项表示相应对应灰度的新值。newIntensity= lookup [ oldIntensity ] ; OpenCV cv::LUT 对图像应用查找表以生成新图像。 可能说到这里，大家还是不太清楚怎么用，下面
转载
2024-04-23 09:57:38
31阅读
在VS2022中配置opencv开发环境本文通过在VS2022中添加并配置项目属性表，实现Opencv永久配置。在不更改opencv文件位置的前提下，只需要在新的项目中添加配置好的项目属性表即可快速完成opencv配置1.下载opencv访问https://opencv.org/releases/，下载适合自己版本的Windows安装文件。注：尽量不要选择最新版本，而是选择老两个版本的安装包 （最
转载
2024-04-23 11:58:22
61阅读
形态学操作简单来讲，形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。通过将 结构元素 作用于输入图像来产生输出图像。最基本的形态学操作有二：腐蚀与膨胀(Erosion 与 Dilation)。 他们的运用广泛: 消除噪声 分割(isolate)独立的图像元素，以及连接(join)相邻的元素。 寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。腐蚀操作腐蚀在形态学操作家族里是膨胀操作的孪生姐妹。它提取的是内核覆
一、了解opencv级联多级分类器：我们使用opencv级联多级分类器进行解读：1.基本概念 opencv中的人脸检测使用基于Harr的级联分类和基于LBP的级联分类。 Harr是在2001年，由Viola和Jones等人提出的，它的脸部检测的基本思想是：对于面部正面的大部分区域而言，会有眼睛所在的区域比前额和脸颊更暗，嘴巴应该比脸颊更暗等情况。和这样类似的比较大约有20个
关于图片处理，经常遇到的一个问题是如何获取roi区域（说白了就是抠图），并对roi区域赋值，比如说赋值成黑色。首先，关于如何获取roi区域，opencv的Mat类中提供了两种方法。代码如下：Mat operator() (Range rowRange, Range colRange) const
Mat operator() (const Rect &roi) const上述两种
转载
2023-10-19 17:08:31
279阅读
什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正
转载
2024-05-14 09:16:03
11阅读
背景在现场下军棋时需要三个人，其中一个人当裁判。如果只有两个人，又想玩军棋，就需要有一个自动裁判机制。想通过手机自动识别棋子上的文字，目前还没有看到专门实现这个功能的软件，因此想自已动手试一试。准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片（模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的，以后再对着真实的棋子拍照吧） 在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取（本项目为
转载
2024-03-31 19:02:56
129阅读
