摘要:本文主要对人脸识别技术在复杂光照条件下进行了研究,对人脸识别的核心技术在Android平台下进行研究和分析。系统对人脸识别系统的预处理、特征提取、分类识别三个关键环做了详细的研究,系统性能经过每一阶段的处理后都会得到一定的提升。本设计系统主要进行了以下几个方面的研究:(1)在预处理阶段运用了Retinex算法,对Retinex理论的本质意义进行分析,得出了Retinex输出图像的本质,即相对
  39 Meanshift 和 和 Camshift目标   • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift   Meanshift 算法的基本原理是和很简单的。假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方)。如下
转载 2024-08-26 19:56:05
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[size=x-large][color=blue]方法一、压暗高&重新着色[/color][/size] 当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高区域。 下面讲一下我今天处理高区域的心得: 皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。 处理思路为在保持高区域纹理的情
流optical flow (流) 表示的是相邻两帧图像中每个像素的运动速度和运动方向。流法流法就是通过检测图像像素点的强度随时间的变化进而推断出物体的流的方法。今天主要介绍opencv中计算流接口cv2.calcOpticalFlowFarneback的使用,以及如果已知当前帧和预测流,我们如何通过重映射cv2.remap得到预测图像的方法。cv2.calcOpticalFlowF
简介:在计算机视觉中,Lucas–Kanade算法是一种两帧差分的流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出。流的概念:(Optical flow or optic flow) 它是一种运动模式,这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者(比如眼睛、摄像头等)和背景之间形成的明显移动。流技术,如运动检测和图像分割,时间碰撞,运动补
转载 2023-09-06 10:32:30
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AR学习笔记(三):配准特征点的选择特征点选择思路用到的库OPENCVDLIB特征点选择测试根据唇部轮廓线选择特征点DLIB唇部识别测试根据牙齿的角点选择特征点边缘提取测试颜色分割测试轮廓检测提取特征点根据牙齿的质心选择特征点基于深度学习的方法问题 课题需要选择合适的特征点,计算相机的位姿变换矩阵,实现2D-3D配准的功能,编程语言主要采用C++,部分通过python验证,下面记录一下自己的思路
一、聚类算法简介1 认识聚类算法使用不同的聚类准则,产生的聚类结果不同1.1 聚类算法在现实中的应用用户画像,广告推荐,Data Segmentation,搜索引擎的流量推荐,恶意流量识别基于位置信息的商业推送,新闻聚类,筛选排序图像分割,降维,识别;离群点检测;信用卡异常消费;发掘相同功能的基因片段1.2 聚类算法的概念聚类算法: 一种典型的无监督学习算法,主要用于将相似的样本自动归到一个类别中
稀疏流跟踪(KLT)详解在视频移动对象跟踪中,稀疏流跟踪是一种经典的对象跟踪算法,可以绘制运动对象的跟踪轨迹与运行方向,是一种简单、实时高效的跟踪算法,这个算法最早是有Bruce D. Lucas and Takeo Kanade两位作者提出来的,所以又被称为KLT。KLT算法工作有三个假设前提条件:亮度恒定短距离移动空间一致性亮度恒定对象中任意像素点p(x,y)亮度值,在t-1时候的值,在t
一.图像雾随着社会的发展,环境污染逐渐加剧,越来越多的城市频繁出现雾霾,这不仅给人们的身体健康带来危害,还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响,因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低,颜色易发生偏移与失真等。因此,寻找一种简单有效的图像雾方法,对计算机视觉的后续研究至关重要。该部分主要从下列几篇论文摘取对图像算法进行普及,引用及参考中文论文:魏红伟, 等. 图像算法研究
作为学习也是记录,我会从全新小白的角度阐述什么是直方图均衡化,以及如何实现。我们将要处理的图片或许有些模糊,灰度值对比不明显,进行直方图均衡操作后显示效果会大大提升----------这是为什么要做直方图均衡。 从宏观上理解直方图均衡就是,将灰度值的分布重新映射到范围更加宽广的范围,这样就可以增加图像的对比度。---------这是怎么做直方图均衡。 在代码层实现就是将,该图像的灰度值进行统计,比
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之前我们讨论过LK算法,其本质来讲属于稀疏算法,我们在OpenCV中所用的函数为:calcOpticalFlowPyrLK。这次来介绍一种稠密算法(即图像上所有像素点的流都计算出来),它由Gunnar Farneback 所提出。流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式.流方法计算在t和 t+Δt时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动位置。这些方法被称为差
经图像信息输入系统获取的源图像中通常都含有各种各样的噪声和畸变,会大大影响图像的质量。因此,在图像进行分析之前,必须先对图像质量进行改善。通常,采用图像增强的方法对图像进行改善。图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度和工艺的适应性,以及便于人与计算机的分析与处理,以满足图像复制或再现的要求。在OpenCV中处理图像降噪的方法主要有:图像均值平滑滤波(blur)、高斯平滑滤波(Ga
如题,本篇论文是通过流法,以CNN网络,对deepfake的视频进行检测真伪,deepfake相关介绍点击这里 这篇文章使用如下结构 文章提出,要fake视频和origin视频的差异在于,一个是计算机合成,一个是摄像机拍摄而成,而光流可以利用这种差异,在流场中进行体现方法如下:对于t时间的帧 f(t),提取forward flow流OF(f(t),f(t+1))用的CNN模型是PWC-Net
  回望传统流估计方法近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的流估计技术已成为流研究领域的热点与主战场。然而,当前很多刚接触算法研究的同学直接从深度学习方法开始,大跃进式的迈过了传统流估计理论与方法。虽然,这并不影响他们产出高质量的研究成果,但是,对传统流估计方法原理和理论还是有必要进行一定程度的学习。基于此,本文将主要从以下四个方面介绍传统流估计方
原文代码运行时会报错,下面代码直接拷贝的原文代码,如果报错,只需将代码第21行注释。#include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream>
反卷积(deconvolution)  这个概念很混乱,没有统一的定义,在不同的地方出现,意义却不一样。   上采样的卷积层有很多名字:全卷积(full convolution), 网络内上采样( in-network upsampling), 微步幅卷积(fractionally-strided convolution), 反向卷积(backwards convolution), 卷积(dec
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在图像雾这个领域,几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor。  关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这
1.暗通道的概念和含义暗通道算法是由何恺明在CVPR论文《Single ImageHaze Removalusing Dark Channel Prior》中提出的。图像雾的模型:    我们分析以上模型: 【已知条件】 :observerd intensity,即输入图像(待雾的图像) 【未知条件】  scene radiance,即还原图像(
    一坑未平,一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了,通用于身份证通行证等各类证件识别,车票识别,彩票,发票等各类票据识别,车牌识别,温度仪表盘等。    接下来即将进行的工作是图像去去除雨滴,雾,去除噪声,尘土和去模糊等都是这一类的,图像复原(低级图像处理/视觉任务)。采用生成对抗网络和感知损失
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参考连接:https://stackoverflow.com/questions/32125281/removing-watermark-out-of-an-image-using-opencv好久不见,大家好啊,最近太忙了,搞得好久没更原创文了(说到底还是懒,),这两天在 Stackoverflow 上面看到了一个有趣的案例,是关于OpenCV 的一个讨论,讨论的主题就是如何用 OpenCV
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