图像增广与扩充—带有噪声的黑白裂缝图像扩充，用于裂缝检测训练 文章目录图像增广与扩充---带有噪声的黑白裂缝图像扩充，用于裂缝检测训练1. 初始数据获得2. 传统图像扩充、基于深度学习的图像扩充（GAN网络）3. 将生成的裂缝图像和黑色背景融合4. 添加噪声5. 最终得到裂缝图像以及对应的label（记录着裂缝的位置） 目前整理了githup仓库，欢迎star： Du-danger 1. 初始数
基于多尺度特征融合的深度监督卷积神经网络路面裂缝检测导图和笔记资源下载三级目录# （外 Q1 2021）基于多尺度特征融合的深度监督卷积神经网络路面裂缝检测chap2 传统裂纹检测方法1）Traditional Image Process-Based Crack DetectionWavelet Transform小波转换将路面图像信号转换到频域，并设置适当的阈值用以划分裂纹的高频信号和非裂纹的
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2024-06-24 14:33:43
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图像拼接技术图像拼接是什么？为什么需要图像拼接？历史发展分类常用方法1.基于区域的模板匹配法2.基于变换域相关方法3.基于特征的拼接方法 图像拼接是什么？将一组在空间上彼此关联并且有一部分重叠区域的图像序列进行配准后融合，获得一幅高分辨率无缝图像的技术称为图像拼接技术。为什么需要图像拼接？相机分辨率有限，拍摄大尺寸需要更改焦距，焦距提高后图像分辨率降低，因此在不改变焦距的情况得到大场景图像。历史
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2024-06-07 18:53:11
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原图： 处理后的图片：主要方法为： 对图像进行拆分，提取RGB三个分量。 对B分量进行处理，将其转换为频域内图像，并对其进行高斯卷积。 再将卷积处理后的图像转换回空间域图像。 随后将B分量图像和处理后的B分量图像用算子sub_image做差运算。 最后就可以调用lines_gauss提取印痕了。 为避免边框对lines_gauss的影响，对图像进行了一定的截取处理， 用erosion_rectan
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2024-04-06 09:33:42
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Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。像 Perl 语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License) 协议。官方宣布，2020 年 1 月 1 日， 停止 Python 2 的更新。Python 2
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2023-09-07 15:32:49
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文章目录实验目的实验前明确的概念一、LBP分类1、数据准备2、说明一些概念3、效果4、实现代码二、HOG分类1、实验前言2、效果3、实现代码三、工程代码参考资料 实验目的选取LBP、HOG两种特征提取算法做分类，去识别人的图像。实验前明确的概念LBP、HOG是两种特征提取算法。一、LBP分类1、数据准备如果想要将人脸准确地检测出来，需要通过建立人脸模型，获取准确区分人脸的分类器，LBP这里我们使
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2023-11-04 22:46:15
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在我之前的博文中已经写过几篇关于特定场景下的裂痕裂缝检测的模型实践文章，后面也有很项目应用都是基于此构建的，这里主要是对前面几篇博文的数据集进行介绍。接下来主要是针对性地对数据集进行介绍【基础数据集】整体数据单样本尺寸为416*416，可以直接用于模型训练，该型数据集全部来源于真实采集、网络爬取等，全部由人工标注。精细粒度的小框覆盖标注方式完成的数据标注，如下： 图像数据如下： 
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2024-01-05 16:25:18
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# 如何实现Python LBP
## 1. 简介
LBP（Local Binary Patterns）是一种用于纹理分析的特征描述符，常用于图像处理和计算机视觉领域。它能够有效地描述局部图像的纹理信息，并在许多应用中取得了良好的效果。本文将介绍如何使用Python实现LBP算法，并帮助新手快速上手。
## 2. 实现步骤
下面是实现LBP算法的主要步骤，我们可以用表格展示出来：
| 步
原创
2023-12-09 11:39:14
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Python Yolov5路面裂缝识别检测运行结果如下： 主要代码： import argparse
import logging
import math
import os
import random
import time
from copy import deepcopy
from pathlib import Path
from threading import Thr
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2023-11-14 18:40:08
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在当前工业制造和建筑工程领域，裂纹检测问题的合理解决对结构安全与使用寿命至关重要。Python作为一种强大的编程语言，其在图像处理与机器学习领域的应用获得了广泛关注。本文将系统性地探索“Python裂纹检测”的相关技术，从背景到特性、实战应用，再到选型与生态扩展，提供全面的视角。
## 背景定位
裂纹检测技术在许多领域都有应用，包括但不限于：航空航天、桥梁监测、土木工程等。这些领域都面临着需要
使用 Python 进行深度学习以进行裂纹检测问题陈述数据集准备训练模型结论 问题陈述虽然新技术已经改变了我们生活的方方面面，在建筑领域似乎牛逼Ø正在努力追赶。目前，建筑物的结构状况仍然主要是人工检查。简单来说，即使现在需要检查结构是否有任何损坏，工程师也会手动检查所有表面并拍下一堆照片，同时记录任何裂缝的位置。然后需要在办公室多花几个小时来整理所有照片和笔记，试图从中做出有意义的报告。显然，这
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2023-12-15 13:28:31
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作者 | 李良福、马卫飞、李 丽、陆 铖期刊 | 自动化学报时间 | 2019年9月论文目的：传统的图像处理算法不能很好地对桥梁裂缝进行检测 , 而经典的深度学习模型直接用于桥梁裂缝的检测 , 效果并不理想，针对这些问题 , 文章提出了一种基于深度学习的桥梁裂缝检测算法创新点，QA（1-4）:Q1：使用深度学习中的卷积神经网络 (CNN) 进行桥梁裂缝检测 , 需要大量的、带类别标签的桥梁裂缝图像
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2024-08-12 12:54:04
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对应示例程序： detect_mura_defects_blur.hdev目标：实例实现LCD上有很多污点干扰下，检测LCD的印痕检测。思路为：对LCD图像进行拆分，提取RGB三个分量。 对B分量进行处理，将其转换为频域内图像，并对其进行高斯卷积。 再将卷积处理后的图像转换回空间域图像。 随后将B分量图像和处理后的B分量图像用算子sub_image做差运算。 最后就可以调用lines_gauss提
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2024-01-02 12:44:36
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LBP（局部二进制模式）：
是机器视觉中常用到的一种特征，可有效处理光照变化。算法：对图像中的某一像素点的灰度值与某领域的像素点的灰度值比较，如果领域的值比该点大，则赋值为1，反之赋值为0，然后从左上角开始顺时针可以得到一个bit chain然后再转为10进制。即将一个像素点与领域的差值关系用一个数表示，而光照变化引起像素值同增同减不会改变LBP的大小，尤其对于局部区域。缺点：只能处理单张的
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2023-10-03 13:47:27
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自定义数据处理部分：import torch.utils.data as data
import os, glob
import random, csv
import PIL.Image as Image
from torchvision import transforms
class CrackDataset(data.Dataset):
# 创建CrackDataset类的实例时，
# Python LBP算法入门指南
## 1. 引言
局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）是一种常用的图像纹理描述方法。它在计算机视觉中广泛应用，尤其是在图像分类和人脸识别中。本指南将帮助你理解并实现LBP算法，逐步引导你完成这一流程。
## 2. 整体流程
以下是实现LBP算法的整体步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
LBP 算法（局部二值模式）是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取方法。它通过将图像中一个像素的灰度值与其邻域像素的灰度值进行比较，并将结果映射为二进制数，从而生成一个特征向量。这种算法在表情识别、人脸识别等领域应用广泛。接下来，我们将一步一步探索如何在 Python 中实现 LBP 算法。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入必要的库]
Python实现LBP（局部二值模式）是一种有效的图像特征提取方法，特别用于纹理分析和人脸识别。在计算机视觉领域，LBP对图像的免疫能力和鲁棒性使其成为一种颇受欢迎的选择。本文将详细介绍如何在Python中实现LBP，整合技术原理、架构解析、源码分析和性能优化等方面的内容。
### 背景描述
在计算机视觉领域，特征提取是进行图像分类和识别的重要步骤。其中，局部二值模式（LBP）是一种简单而有效
# 教你如何实现Python LBP纹理
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------------------|
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 灰度化 |
| 3 | 计算LBP特征 |
| 4 |
原创
2024-06-12 06:49:14
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58 交换机启动后端口转发状态的过渡 1 从initialization->blocking 2 从blocking->listening或disable 3 从listening->learning或disable 4 从learing->forwarding或disable 被disable的接口就相当于关闭了。59 各种状态的功能 blocking:丢弃所有收到的数
