图像处理、图像分析和图像理解是数字图像领域中相关联的三个概念，它们在处理的层次和目的上有所不同。**图像处理**（Image Processing）图像处理通常是指对图像进行预处理或改进的技术和算法。这包括图像的采集、储存以及传输。在处理过程中，图像的像素值会直接被操作，以改善其质量或为进一步的分析提取信息。图像处理的例子包括：色彩调整对比度增强降噪锐化边缘检测空间和频率域滤波形态学操
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2024-04-04 15:35:09
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描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。
如果一个像素点，有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。四通道图像，R、G、B加上一个A通道，表示透明度。一般叫做alpha通道，表示透明度的。2通道图像不常见，通常在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便。 通过通道可以改变图像的色相
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2023-10-15 14:09:44
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数据集读取 由于数据来源网站不稳定，个人将数据集下载到本地后进行读取网上多数都是将数据集读取为三维数组方便进行显示，但因计算方便和用sklearn时都是二维数组，所以个人后来修改了下def decode_idx3_ubyte(idx3_ubyte_file):
"""
解析idx3文件的通用函数
:param idx3_ubyt
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2024-06-20 16:56:15
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但遇到过有些 raw， 用工具打不开或者出图不对的情况，那可能是因为 raw 的存储格式不同导致，本文主要对图。那就会空出 6位用不到，因为有空余，这里就涉及到一个高位/低位对齐的问题，也就是存储数据时，右移6位低位对齐（如下图1所示），
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精选
2023-12-16 12:37:33
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立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括移动机器人的自主导航系统，航空及遥感测量，工业自动化系统等。1. 引言立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括移动机器人的自主导航系统，航空及遥感测量，工业自动化系统等。一般而言，立体视觉的
# 理解图像通道 - 使用 Python 的入门指南
在数字图像处理中，图像通道是理解图像色彩的重要组件。每张图像通常由多个通道组成，如红、绿、蓝（RGB）通道。在这篇文章中，我将指导你如何使用 Python 来理解图像的通道，并通过简单的代码示例使你更深入了解这个概念。
## 流程概述
下面是理解和处理图像通道的基本流程：
| 步骤 | 描述
图像处理之理解卷积 一：什么是卷积 离散卷积的数学公式可以表示为如下形式： f(x) = - 其中C(k)代表卷积操作数，g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果。 举例如下： 假设g(i)是一个一维的函数，而且代表的样本数为G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 假设C(k)是一个一维的卷积操作数, 操作数为C=[-1,0,1] 则输出结果f
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2011-12-04 10:42:00
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文章目录前言一、什么是图像实例分割？二、什么是Mask R-CNN三、LabVIEW调用Mask R-CNN图像实例分割模型1、Mask R-CNN模型获取及转换2、LabVIEW调用 Mask R-CNN （mask rcnn.vi）3、LabVIEW调用 Mask R-CNN 实现实时图像分割（mask rcnn_camera.vi）四、Mask-RCNN训练自己的数据集（检测行人）1.准备
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2024-07-28 10:00:20
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对于多视点图像的理解
文章目录
对于多视点图像的理解
前言
OpencCV
人脸识别技术
类别
原理
差异不足
人脸深度信息的技术
常见的三维重建表达方式
参考资料
前言
我们知道计算机的计算能力非常强，因为计算机里面的硬件结构例如累加器，移位器等等，主要是因为硬件在设计的时候已经定义了计算机运算的规则，例如计算方式采用类似于什么补码，反码加减方式等等，已经事先安排好的规则，
原创
2021-07-27 16:14:18
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对于多视点图像的理解前言我们知道计算机的计算能力非常强，因为计算机里面的硬件结构例如累加器，移位器等等，
原创
2022-04-18 11:46:19
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1. YUV数据格式简介YUV，是一种颜色编码方法。常使用在各个视频处理组件中。“Y”表示明亮度（Luminance、Luma），“U” 和 “V” 则是色度、浓度（Chrominance、Chroma）。 NV21 和 NV12 是 YUV 的两种具体编码形式，以一个 2*2 像素大小的图为例，则排列如下： NV21：YYYYVUVU NV12：YYYYUVUV2.
原创
2023-05-21 02:06:12
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# 计算机视觉图像理解
随着人工智能的发展，计算机视觉图像理解成为了一个重要的研究领域。它涉及到对图像和视频的自动分析和理解，使计算机能够识别、分类和处理图像中的对象和场景。
## 图像处理和特征提取
在计算机视觉图像理解中，图像处理是一个关键的步骤。通过图像处理，我们可以对图像进行预处理，去除噪声、增强图像的对比度等，从而提高后续分析的准确性。
代码示例：
```python
impo
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2023-12-12 09:44:20
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不做图像理解已经将近2年，发现最近两年图像理解、模式识别与深度学习、人工智能领域十分的火，所以不想就此放弃自己的专业，特在此开辟一个类目，用于整理学习的东西。 应用领域： 大数据分析； 3D 海量数据可视化； 自动驾驶系统（UAV、CAR、etc.）； 机器人工业； 工业检测； 智慧水利。
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2018-04-11 16:28:00
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我们在创建mat的时候，可以选择的CvType中有很多的选项CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC
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2022-07-07 17:52:20
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# 深度学习在图像语义理解中的应用
随着深度学习技术的不断发展和普及，图像语义理解作为一种关键的人工智能技术，在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。图像语义理解的主要目标是让计算机能够理解图像中物体的类别、位置和关系，从而实现对图像内容的自动分析和理解。
## 深度学习在图像语义理解中的作用
深度学习是实现图像语义理解的重要技术之一。通过深度学习算法，计算机可以从大量的图像数据中学习到图像的特
原创
2024-04-28 03:53:43
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第一章 图像语义分析的基本概念图像语义，就是图像内容的含义。图像语义可以通过语言来表达，包括自然语言和符号语言(数学语言)。但图像语义并不限于自然语言，其外延对应于人类视觉系统对于图像的所有理解方式。图像语义分析是对图像和图像语义之间的关系进行分析的过程，一般依据已知图像和相应的图像语义的数据库有进行研究，图像和图像语义都可以作为该过程的输入。图像语义分析是模拟人类的认知过程，分析图像中能被人类认
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2023-10-11 19:56:26
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一、 应用领域
图像搜索安全监控鉴黄
二、 原理
CNN(卷积神经⽹络)
图像特征提取迁移学习(transfer learning)
LSTM(递归神经⽹络)
⽂字串(sequence)的特征提取
DNN(深度神经⽹络)
从图像特征和⽂字串(sequence)
的特征预测下⼀个单词
通过链接这两个网络，使用CNN提取图像特征，再使用LSTM提取文本特征，再通过多层的DNN网络即可实现将
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2020-05-19 12:48:00
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，读取完一张彩色图像后，打印了这张图像，结果出来一个三维数组，很懵。 下面结合图像的基本知识加上三维数组及切片对其进行理解 首先，我们知道彩色图像是由RGB三个通道组成。而这恰恰是为什么是三
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2023-06-06 11:37:43
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其实，网上有不少介绍VTK Camera的内容。在3D图形学中，相机对于渲染对象来说是必不可少的。我们可以通过它来观察物体，包括执行放大缩小、移动相机等操作，所以它是我们需要了解的基础和重要的知识之一。本篇博客记录的是相机的作用，相机的参数，以及如何控制相机和在实际中的应用。vtkCamera的作用在三维渲染场景中，相机好比人的眼睛，人站立的位置影响事物的大小，视角的不同影响看到事物的范围，目光的
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2024-07-18 10:07:26
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