1. 引言霍夫曼直线检测（Hough Line Detection）是一种在图像中检测直线的经典算法。它通过在极坐标空间内累积直线的交点，从而有效地检测图像中的直线。在本篇博客中，我们将使用Python和OpenCV库来实现霍夫曼直线检测，并深入介绍该算法的原理、相关API以及代码实例。2. 霍夫曼直线检测原理霍夫曼直线检测是一种基于累加器的技术。其原理可以简单概括为以下几个步骤：边缘检测：首先，
# Python PIL线条检测
## 引言
在图像处理领域，线条检测是一项重要且有趣的技术，能够帮助我们从图像中提取出有价值的信息。在这里，我们将重点介绍如何使用Python的Pillow库（PIL的一个分支）来检测图像中的线条，并展示一个简单的代码示例。通过这一过程中，我们将探索一些基本的图像处理概念，以及如何利用Python实现线条检测。
## 什么是线条检测？
线条检测是一种图像处
原创
2024-10-28 05:10:25
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直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
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2023-12-27 21:31:33
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目录c++检测垂直线 检测所有线：python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数，InputAr
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2024-01-08 17:04:27
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文章目录线图分析法1 三种策略2 自底向上的线图分析法3 数据结构4 点规则5 算法描述6 示例7 算法评价 线图分析法 略 线图分析法在具体的实现上有三种不同的策略，分别为：自底向上（Bottom-up）从上到下（Top-down）从上到下和从下到上结合对于自然语言来说，采用的更多的是自底向上策略，即给定一个句子，从句子开始推算其可能的结构，最后得到一棵树。而从上到下则是根据一个结构推算句子
文章目录1. 研究问题与背景1.1 目标检测任务1.2 组合式图像检索任务1.3 预训练模型2. 困难与挑战3. 研究进展4. 未来展望参考文献 1. 研究问题与背景1.1 目标检测任务目标检测（Object Detection）的目的是“识别目标并给出其在图中的确切位置”[1]，其内容可解构为三部分：识别某个目标（Classification）；给出目标在图中的位置（Localization）
在调试bug中提高自己，送给所有调试bug迷茫的朋友们1.需要进行类型转换：RuntimeError: Found dtype Long but expected Float即发现dtype是Long，但是期待的是FloatRuntimeError: Found dtype Long but expected Float将得到的loss值进行类型转换 解决方法：loss = torch.
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2023-12-20 22:10:04
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# 检测图像线条长度、端点、交点
在处理图像时，有时我们需要检测图像中的线条长度、端点和交点。这对于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域都是非常重要的。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和一些常用的库来实现这些功能。
## 检测线条长度
要检测图像中线条的长度，我们可以使用 OpenCV 这个强大的计算机视觉库。下面是一个简单的示例代码，演示如何检测图像中线条的长度：
```py
原创
2024-04-16 03:56:41
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例五：Canny边缘检测1.图像缩放新加入的函数：cvCreateImage(cvSize(img->width/2,img->height/2), img->depth, img->nChannels)创建图像结构来保存缩放后的图像 cvPyrDown(img, out)将图像进行缩放,第一个参数为输入的图像，第二个为输出的图像，输出图像
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2024-05-08 12:53:43
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入门pytorch似乎不慢，写好dataloader和model就可以跑起来了，然而把模型搭好用起来时，却往往发觉自己的程序运行效率并不高，GPU使用率宛如舞动的妖精...忽高忽低，影响模型迭代不说，占着显存还浪费人家的计算资源hh 我最近就是遇到这个困难，花了一些精力给模型提速，这里总结一下（有些描述可能并不准确，但至少这些point可以借鉴hh，不妥之处恳请大家指正/补充啦）dataloade
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2024-01-03 21:09:32
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package com.opencv;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
i
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2024-06-07 14:30:04
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目标检测是对图像中存在的目标进行定位和分类的过程。识别出的物体在图像中显示为边界框。一般的目标检测有两种方法：基于区域提议的和基于回归/分类的。在本章中，我们将使用一个名为YOLO的基于回归/分类的方法。YOLO-v3是该系列的其中一个版本，在精度方面比以前的（YOLOV1、YOLOV2)版本表现更好。因此，本章将重点介绍使用PyTorch开发的Yolo-v3。 在本章中，我们将学习如何实现YOL
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2023-08-07 19:44:36
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一、环境搭建当前：Windows10 + Anaconda3.61.1 创建PyTorch的虚拟环境打开Anaconda中的Anaconda Prompt那个黑框框，输入：#注意这里pytorch是自己设置的虚拟环境名称，可以随意取
conda create --name pytorch python=3.6之后输入y，创建pytorch虚拟环境。以下是一些常规命令：#进入到虚拟环境
activa
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2023-07-28 15:38:09
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目标检测（object detection）一、 介绍在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。 然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。 在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别（object recognition）。 目标检测所关注的问题：分类：
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2023-11-14 09:00:13
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实现网络的前向传播第二部分中，我们实现了 YOLO 架构中使用的层。这部分，我们计划用 PyTorch 实现 YOLO 网络架构，这样我们就能生成给定图像的输出了。我们的目标是设计网络的前向传播。定义网络如前所述，我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里，我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中，我们添加了以下类别：class Darknet(
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2023-07-18 12:59:39
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睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台学习前言什么是SSD目标检测算法源码下载SSD实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码4、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理a、找到真实框对应的先验框b、真实框的编码2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss训练自己的SSD模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训
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2024-07-23 09:49:25
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目录图像中的目标检测视频中的目标跟踪作者有言在文章《基于 PyTorch 的图像分类器》中，介绍了如何在 PyTorch 中使用您自己的图像来训练图像分类器，然后使用它来进行图像识别。本篇文章中，我将向您展示如何使用预训练的分类器检测图像中的多个对象，然后在视频中跟踪它们。图像分类(识别)和目标检测分类之间有什么区别？在分类中，识别图像中的主要对象，然后通过单个类对整个图像进行分类。在检测中，在图
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2023-11-01 21:31:59
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这几天一直在做调包侠，是时候来总结总结了。记录一些我所遇到的不常见的问题。faster rcnn:参考代码：
jwyang/faster-rcnn.pytorchgithub.com
pytorch代码调试，相较于tensorflow的版本要友好一些，不用创建软连接啥的，数据集直接复制voc2007就行(暂时没有尝试coco)，不过要注意如果有一个类别是0（就是完全没有目标的
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2023-11-16 22:23:10
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原始的CIFAR10数据集有60000张图，其中训练集50000张，测试集10000张。然而，kaggle提供了300000张图的大型数据集用来测试CIFAR10。这里是kaggle网站关于这些图片的介绍：“为了阻止某些形式的作弊(如手动标签)，我们在测试集中添加了290,000张垃圾图片。这些图片在评分中被忽略。我们还对官方的10,000个测试图像做了一些微不足道的修改，以防止通过文件哈希查找它
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2023-12-02 13:26:35
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代码地址：https://github.com/xxcheng0708/Pytorch_Retinaface_Accelerate 本文介绍的方法是提升pytorch版本RetinaFace代码在数据预处理阶段的速度，使用纯pytorch框架进行模型推理，并不涉及模型的onnx、tensorrt部署等方法。本文介绍的方法适用于从磁盘加载分辨率相同的一批图像使用RetinaFace进行人脸
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2023-11-10 07:20:09
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