简介YOLOv3总结了自己在YOLOv2的基础上做的一些尝试性改进,有的尝试取得了成功,而有的尝试并没有提升模型性能。其中有两个值得一提的亮点,一个是使用残差模型,进一步加深了网络结构;另一个是使用FPN架构实现多尺度检测。改进新的网络结构:DarkNet-53; 使用逻辑回归代替softmax作为分类器; 融合了特征金字塔网络,实现多尺度检测多尺度预测实现:YOLOv3在基本特征提取器上添加几个            
                
         
            
            
            
            图像预处理对于整个图像处理任务来讲特别重要。如果我们没有进行恰当的预处理,无论我们有多么好的数据也很难得到理想的结果。本篇是视觉入门系列教程的第二篇。整个视觉入门系列内容如下: 1. 理解颜色模型与在图像上绘制图形(图像处理基本操作)。 2. 基本的图像处理与滤波技术。 3. 从特征检测到人脸检测。 4. 图像分割与分水岭(Watershed)算法(TBU)在边缘和轮廓检测中,噪声对检测的精度有很            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            代码在 githubimport tensorflow as tf
from absl.flags import FLAGS
@tf.function
def transform_targets_for_output(y_true, grid_size, anchor_idxs):
    
    #这个函数分别对比某一类anchors (一共是三类,每一类对应不同的尺寸的box)
    #            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## YOLO3深度学习图像处理入门指南
YOLO(You Only Look Once)是一种高效的目标检测算法,YOLO3是其第三个版本,主要用于实时物体检测。以下是从基础到实现YOLO3深度学习图像处理的详细指南。
### 实现步骤概览
| 步骤        | 描述                                                  |
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            1. 图像数据获取、标注2. 数据集划分及准备3. 配置训练参数,准备训练:3.1 修改data/训练配置xxx.yaml文件:3.2 修改models模型配置xxx.yaml文件4. 开始训练5. 测试训练后的模型:6. 模型的参数调优1. 图像数据获取、标注如果自定义训练自己的数据集,首先需要数据标注,至于数据来源可以是下载现有的开发数据集、拍照、爬虫等等。如果是拍照、爬虫等获取的数据图片,需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            做安卓开发的伙伴儿一定或多或少地都用到过 Image Loader 领域三大领头羊级别的开源库:Glide,Fresco,Picasso。怎么用就不用我在这里啰哩啰嗦了,各自的文档写得非常清楚。今天在[Awesome-Some]里添加了三大 Transformations 图片处理辅助库,圆角、圆形、高斯模糊、蒙板、裁剪等等,都是 UI 设计里图片常见的显示方式,而这里要介绍的三大开源辅助库便可以            
                
         
            
            
            
            在我们日常的开发过程中,我们免不了要跟图片打交道,尤其是网络图片,在我们处理这些问题的时候,较为常见的会遇到这样几个问题:一是OOM内存溢出,二是图片尺寸与缩略图处理的平衡,三是网络图片的加载与缓存机制,我们自己去处理这些问题的时候往往是比较麻烦的,常见的解决方案就是使用封装好的图片框架进行处理,我这里是根据在极客学院中学习的视频教程做了一个笔记,将它记录下来,为了以后方便回顾与总结。这里用到了两            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Android图像处理 
  
   
   
   
         首先第一种直接过滤掉,速度极慢,实时性有点坑爹,写应用的可以去弄,感觉不适合笔者这类嵌入式的。NDK提供过一个关于图像处理的demo程序。就是Plasma这个历程吧。大致上讲,图像分成了首先传入,传入一个Jobject对象,然后对对象进行一个分析,NDK层提供了一个图像的解析工具            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Fresco: android上的图像处理库fresco是一种流行数百年绘画技术。从意大利文艺复兴时期的啦菲尔到斯里兰卡锡吉里亚古宫的艺术家们,无不在fresco这种艺术形式的造诣为后人所敬仰。fresco的开发者,不奢望能像这些大师们一样享有如此之高的荣誉,只企盼这个image library 能为越来越多的android开发者所用采用,并喜欢用它,就像开发者们那么热衷于开发它一样。(扯淡结束)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            论文地址:《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》官方代码地址:GitHub链接地址 目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务,其可以看成图像分类与定位的结合,给定一张图片,目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置,由于图片中目标数是不定的,且要给出目标的精确位置,目标检测相比分类任务更复杂。对于            
                
         
            
            
            
            环境python 3.6
tensorflow==2.0.0
opencv-python数据说明yolo的统一数据使用xml文件:要求filename与图片文件名字一致,最好与xml文件同名。<annotation>
	<filename>6.jpg</filename>
	<size>
		<width>940</width>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            近日,VintaSoftImaging.NET SDK发布了新版本v7.0。该控件包发生了显著地变化,图形用户界面控件支持WinForms和WPF。能够把库移植到其它平台和开发环境中,同时最大限度地提高库的工作速度,使库更具扩展性和可靠性。编解码器:能够简化、扩展图像元数据。创建的类的层次结构有能力查看和编辑图像元数据的树结构。新增当图像转换为另一种格式时,能够复制元数据。TIFF文件的元数据能够            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            图像处理笔试面试题(1) 图像处理题目:   注意,一下所有需要写代码的题目,不允许使用OpenCV的Mat类。如果图片内容需要用指针读取。 
       
      1 . 
    给定0-1矩阵,求连通域。(遇到过N次,笔试面试都有,最好做到能徒手hack代码或者伪代码。) 
      二值图像分析最重要的方法就是连通区域标记,它是所有二值图像分析的基础,它通过对二值图像中白            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-21 10:42:28
                            
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            随着社交媒体和视频直播的流行,美颜技术成为了越来越受欢迎的技术之一。简单来说,美颜SDK是一种集成了人脸识别和图像处理技术的软件开发工具包,它可以让开发者轻松实现美颜效果。在本文中,我们将探讨美颜SDK的技术原理和代码相关的问题。一、技术原理 美颜SDK的核心技术是人脸识别和图像处理。它可以通过对图像中的人脸进行分析,识别出人脸的位置、大小、轮廓等特征,然后根据用户设定的美颜参数对人脸图像进行处理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-01 11:37:18
                            
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  xUtils:当前比较火的框架,并且用处也是比较多。 
 一.目前xUtils主要有四大模块: 
   DbUtils模块:用于 
  数据库的操作,也是需要注解方式指定表名和列名; 
 
   ViewUtils模块:注解方式就可以进行UI,资源和事件绑定; 
 
   HttpUtils模块:用于网络数据的请求; 
 
   BitmapUtils模块:用于图片的下载和绑定视图; 
              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-15 14:40:57
                            
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             安卓自动化工具程序设计之[识别区域提取] python + uiautomator2 + Open CV一、设计需求二、所需工具三、程序设计过程与思路四、工具使用讲解五、程序源码六、写在最后 一、设计需求  在安卓自动化控制中我们经常有需要用到精确控制的场景,比如点击控制时,如果让程序在特定的场景精确的点击某个位置而不出错。在这种场景中就需要让程序知道什么时候点击什么地方。   例如:目前最常见            
                
         
            
            
            
            一、图像的灰度化处理的基本原理将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Android对于图片处理,最常使用到的数据结构是位图——Bitmap,它包含了一张图片所有的数据。整个图片都是由点阵和颜色值组成的,所谓点阵就是一个包含像素的矩阵,每一个元素对应着图片的一个像素。而颜色值——ARGB,分别对应透明度、红、绿、蓝这四个通道分量,它们共同决定了每个像素点显示的颜色。色彩矩阵分析在色彩处理中,通常使用以下三个角度来描述一个图像。色调——物体传播的颜色饱和度——颜色的纯            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            压缩和缓存。   图片压缩: 为什么需要进行图片压缩?  大图片的加载会导致内存溢出,出现OOM问题。  图片压缩的实现思路:二次采样   1、首先将图片的边框下载下来,获得图片原始的宽和高   2、然后计算出压缩比例   3、最后重新加载图片,通过压缩比例对图片进行压缩   核心代码:   /**
     * 将输入流转化为字节数组
     *
     * @param inpu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如果需要检测到图像里面的边缘,首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说,边缘两边的灰度值肯定不相同,这样我们才能分辨出哪里是边缘,哪里不是。因此,如果我们需要检测一个灰度图像的边缘,我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然,灰度变化越大,对比度越强,边缘就越明显。那么问题来了,我们怎么知道哪里灰度变化大,哪里灰度变化小呢?导数,梯度,边缘信息在数学中,与变化率有关的就是导数。如果灰度图