首页
Python
Java
IOS
Andorid
NodeJS
JavaScript
HTML5
【
【图像处理】Gabor过滤器
】的更多相关文章
【图像处理】Gabor过滤器
Gabor内核参考wiki 使用实数Real的公式计算核函数代码: Mat getGaborFilter(float lambda, float theta, float sigma2,float gamma, float psi = 0.0f){ if(abs(lambda-0.0f)<1e-6){ lambda = 1.0f; } float sigma_x = sigma2; float sigma_y = sigma2/(gamma*gamma); int nstds = 3; floa…
Deep Neural Networks for Object Detection(翻译)
0 - Abstract 深度神经网络(DNNs)最近在图像分类任务上表现出了突出的性能.在这篇文章中,我们进一步深入探究使用DNNs进行目标检测的问题,这个问题不仅需要对物体进行分类,并且还需要对各种各样类别的物体进行精确定位.我们提出了简单但依然有效的将目标检测问题形式化为回归问题从而来对物体边界框进行定位.我们提出了一个多尺度推理程序(模型?),它可以通过应用少量网络层来产生高分辨率的具有小误差的目标检测.并在Pascal VOC上展示了当前最好方法的效果. 1 - Introductio…
Topographic ICA as a Model of Natural Image Statistics(作为自然图像统计模型的拓扑独立成分分析)
其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,…
PReLU——Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification
1. 摘要 在 \(ReLU\) 的基础上作者提出了 \(PReLU\),在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力,又能减小过拟合风险. 针对 \(ReLU/PReLU\) 的矫正非线性,作者设计了一个鲁棒的的参数初始化方法. 2. 介绍 在过去几年,随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策略的设计,我们在视觉识别任务上取得了长足的进步.一方面,由于网络复杂性的增加(比如增加深度.扩大宽度).小步长的使用.新的激活函数和更成熟的网络层设计,神经网络变得更加能够拟合训练数据.另一方…
图像处理之滤波---gabor
http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/24745945 小魏北大…
共有31款PHP 图形/图像处理开源软件(转)
详情点击:http://www.oschina.net/project/lang/22/php?tag=141&os=0&sort=view PHP 图像处理库 Grafika Grafika 是一个 PHP 的图像处理库.可用于改变图像大小.剪切.比较,以及添加水印等操作.同时可以创建一些文本图片.几何图形并应用一些过滤器.基于 Imagick 和 GD 构建. 特征 智能裁剪 图像比较 感知哈希 高级图像处理过滤器 贝塞尔曲线 示例代码: ...更多Grafika信息 最近更新:Gra…
paper 119:[转]图像处理中不适定问题-图像建模与反问题处理
图像处理中不适定问题 作者:肖亮博士 发布时间:09-10-25 图像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的研究从20世纪末成为国际上的热点问题,成为现代数学家.计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域.数学和物理上的反问题的研究由来已久,法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在.唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条,称…
opencv6.1-imgproc图像处理模块之平滑与形态学操作
这个部分是<opencv-tutorials.pdf>的部分,这部分也是几大部分中例子最多的,其实这个教程的例子都很不错,不过有些看得出来还是c接口的例子,说明例子有些年头了,其实在"opencv/sources/samples"有不同的接口的例子,看完这个教程,下一步就可以看看里面的不同的代码来学习,只是没有说明而已,不过在<opencv-refman.pdf>中会说到某某例子可以参考,也说明这里面的例子有很多都是为了解释这个手册中的一些函数的用法的.做完这些…
opencv6.2-imgproc图像处理模块之图像尺寸上的操作及阈值
接opencv6.1-imgproc图像处理模块之平滑和形态学操作,顺带说一句在opencv中的in-place操作就是比如函数的输入图像和输出图像两个指针是相同的,那么就是in-place操作了.比如很多函数支持目标图像和原图像是同一个内存区域. 三.图像的失真缩放 采用 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样来达到图像放大和缩小的目的.在这其中的操作是失真操作,所以放大的时候会模糊很多.在这里顺带补上opencv中真正的缩放函数resize(). 这两个函数又叫做上采样和下…
opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测
接opencv6.2-improc图像处理模块之图像尺寸上的操作 本文大部分都是来自于转http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/table_of_content_imgproc/table_of_content_imgproc.html#table-of-content-imgproc ,只是个按照自己想法的组织罢了. 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…