图像检测技术的研究现状技术检测图像处理知识库 · 2016-01-08 19:59 图像检测技术的研究现状所谓图像检测，就是通过图像对感兴趣的特征区域（检测目标）进行提取的过程，其中图像是承载检测目标的载体，检测目标需要事先进行特征提取、归纳，最终通过相应算法分离出来。 图像检测方法可分为单帧图像检测和多帧图像检测。单帧图像检测主要是利用图像的灰度信息对目标进行分割，主要包括基于灰度阈值的目标检测
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2024-03-14 06:49:26
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本文对前面的几篇文章进行个总结，实现一个小型的图像检索应用。一个小型的图像检索应用可以分为两部分：train，构建图像集的特征数据库。retrieval，检索，给定图像，从图像库中返回最类似的图像构建图像数据库的过程如下：生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary)
提取图像集所有图像的sift特征对得到的sifte特征集合进行聚类，聚类中心就是Vocabulary对图像集中的图像重新编
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2024-02-26 11:05:28
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在机器学习中，处理异常检测任务是很常见的。数据科学家经常遇到必须显示，解释和预测异常的问题。在这篇文章中，我们主要讲述：从时间序列交换为图像。给定一张图像，我们要实现双重目的：预测异常的存在并对其进行个性化处理，从而对结果进行丰富多彩的表示。
原创
2021-07-16 16:36:56
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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一、基于OpenCV的边缘检测 针对二维图像的边缘检测一般步骤：滤波（边缘检测是基于图像强度的一阶与二阶导数，但导数对图像噪声敏感，需要采用滤波器过滤掉噪声），增强（增强边缘是确定图像各点领域强度的变化值，并通过梯度幅值凸显出来），检测（图像领域各点的梯度表征这图像的边缘，但还有部分点非边缘需要进行筛选，通过阈值化方法可实现）。 &
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2024-05-04 23:15:53
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平台：32位Win7操作系统+VS2012+OpenCv2.4.4 实验目的：通常我们可以应用某种方式变换，用输出来覆盖输入变量，但是这并不是总是行得通的。具体来说，有些操作输出的图像比输入的图像相比，大小/深度/通道数目都不一样。 故，我们希望对一些原始图像进行一系列操作并且产生一系列变换后的图像。在Opencv中有几个封装好的函数很有用，这些函数既包含输出图像内存空间分配，同
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2024-04-28 09:32:27
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opencv进行5种图像变化：一、高斯噪声：#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include "../../opencv/build/include/opencv2/highgui/highgui_c.h"
using namespace cv;
using namespace std;
void gauss
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2024-04-02 20:24:54
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第7章 图像变换7.1 基于OpenCV的边缘检测7.1.1 边缘检测的一般步骤1.滤波：边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数，导数对噪声敏感，所以要滤波 2.增强：确定图像各点邻域强度的变化值，将有显著变化的点凸显，可通过计算梯度幅值确定 3.检测：某些特定应用中梯度值较大点不为边缘点，通过阈值化方法检测进行取舍7.1.2 canny算子1.主要评价标准： （1）低错误率：减少噪声误报
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2023-12-10 08:15:23
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机器学习的研究使我们进入了研究各种模式和行为的过程。它使我们能够构建可以研究封闭环境的模型。预测能力通常遵循模型训练过程。这是我们在训练模型时需要经常问的一个重要问题。还有另一个问题需要回答——多少数据足以帮助模型理解分布，以便我们有一个好的表示？本章将针对这些重要问题给出示例和概念。我们正在讨论计算机视觉中的异常检测。我们有一个学习数据分布的机器学习模型，并最终可用于对未知数据集进行预测。学习过
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2024-04-24 14:51:00
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本教程阐述了使用opencv进行简单的斑点检测 什么是斑点？ 斑点是图像中的一组连接像素，它们共享一些共同属性（例如灰度值）。在下图中，暗连通区域是斑点，斑点检测的目标是识别和标记这些区域。 简单的斑点检测器示例 opencv提供了一种检测斑点的便捷方法，并根据不同的特征对其进行过滤。让我们从最简单的例子开始： Python: import cv2
import numpy as np
#读图片
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2024-02-27 07:54:09
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一：噪声类型与去噪声方法介绍图像去噪在二值图像分析、OCR识别预处理环节中十分重要，最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的，常见的噪声类型有如下：椒盐噪声高斯噪声泊松噪声乘性噪声OpenCV中有多个可以降低图像噪声、对图像实现平滑滤波的函数，最常见的就是均值模糊与高斯模糊，它们都可以在一定程度上减低上述几种噪声，另外还有中值模糊、双边模糊、非局部去噪等函数方法
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2024-09-12 10:37:50
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作者 | 小白介绍跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓，基于HSV颜色值。轮廓：突出显示对象的图像片段。例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。在继续下面的操作之前，请在系统中安装OpenCV。打开命令提示符并键入pip install opencv-python步骤1：从相机读取数据import cv
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2024-04-23 21:37:57
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参数说明： IplImage *workImg-当前全局变量,表示正在显示的图片。 downleft, upright- 检测出的阴影部分矩形框的两个对角顶点。 from: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7334043
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2016-04-10 14:06:00
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原文： A practical guide to image-based anomaly detection using Anomalib1. 简介在工业生产中，质量保证是一个很重要的话题， 因此在生产中细小的缺陷需要被可靠的检出。工业异常检出旨在从正常的样本中检测异常的、有缺陷的情况。工业异常检测主要面临的挑战：难以获取大量异常样本正常样本和异常样本差异较小异常的类型不能预先得知这些挑战使得很难
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2024-01-14 13:25:02
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图像变换值卷积
cvFilter2D -
在空间域中卷积的运算次数为N^2*M^2（其中N为图像的长宽，M为卷积模板的长宽）。但OpenCV有优化的设置。因为在频率域的卷积计算复杂度正比于N^2*log(N)。因此，OpenCV会根据核的大小自动决定是否做频域内的卷积。并且即使在空间域卷积，OpenCV的代码都有系统的优化过。
cvSobel
书上说 OpenCV 通过在cvS
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2024-05-27 17:17:08
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赛题背景影像科医生在工作时会观察医学影像（如CT、核磁共振影像），并对其作出描述，这些描述中包含了大量医学信息，对医疗AI具有重要意义。本任务需要参赛队伍根据医生对CT的影像描述文本数据，判断身体若干目标区域是否有异常以及异常的类型。初赛阶段仅需判断各区域是否有异常，复赛阶段除了判断有异常的区域外，还需判断异常的类型。判断的结果按照指定评价指标进行评测和排名，得分最优者获胜。赛题描述及数据说明sa
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2023-11-09 10:01:47
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OpenCV与图像处理学习十二——图像形状特征之HOG特征一、图像特征理解1.1 颜色特征1.2 纹理特征1.3 形状特征1.4 空间关系特征二、形状特征描述2.1 HOG特征2.1.1 基本概念2.1.2 HOG实现过程2.1.3 代码实现 前面介绍了图像的基础知识、基本处理方法以及传统图像分割的应用，下面的笔记将介绍图像特征与目标检测部分的应用，知识脉络如下所示：一、图像特征理解图像特征是图
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2024-04-23 21:30:39
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六、边缘检测其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值，然后在其函数空间中，如果是那些平稳变化的，那么就差不多是相同像素值，而所谓的边缘就是两边的像素值相差较大的地方，从函数空间的角度来说，就是这个地方会有突变，也就是会有导数比较大的情况，所以在这样的方法看待图像从而得知，可以通过求导的方式来得到图像的边缘。在《数字图像处理，第二版》的463页的边缘检测部分就比较详细的说明了如何可以用函数
Android OpenCV 图像识别 - 模板匹配前言需求的由来步骤匹配模板图片获取坐标使用结果总结 前言接触图像识别这一块有段时间了，之前也有了解过OpenCV相关知识，但因工作原因一直没时间去整理。最近玩到一款自动化软件，和项目上有提到相机的图像识别这一块，感觉没那么忙就又来折腾了。这里说明一下，第一次接触opencv的同学需要先去了解一下opencv有哪些库，干什么用的，然后再去看下关于
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2023-09-26 09:51:12
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文章目录opencv + rxjava依赖GlideRxJavaOpenCV思路实现主要代码工具类相机&相册观察者被观察者布局效果 opencv + rxjava依赖Glideimplementation 'com.github.bumptech.glide:glide:4.12.0'
annotationProcessor 'com.github.bumptech.glide:comp
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2024-07-10 21:39:09
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