(opencv10)膨胀和侵蚀(Dilation与Erosion) 图像形态学操作 图像形态学操作-基于形状的一系列图像处理操作的合集,主要是基于集合论基础上的形态学数学 形态学有四个基本操作:腐蚀,膨胀,开,闭 膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段 膨胀和腐蚀是对白色部分而言的,不是黑色部分.膨胀就是图像中的白色部分进行膨胀,"领域扩张",效果图拥有比原图更大的高亮区域.腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀,"领域被蚕食",效果图拥有比原图更小的高亮区域 膨胀与

第二周:机器学习策略(2)(ML Strategy(2)) 误差分析(Carrying out error analysis) 你好,欢迎回来,如果你希望让学习算法能够胜任人类能做的任务,但你的学习算法还没有达到人类的表现,那么人工检查一下你的算法犯的错误也许可以让你了解接下来应该做什么.这个过程称为错误分析,我们从一个例子开始讲吧. 假设你正在调试猫分类器,然后你取得了 90% 准确率,相当于 10% 错误,,在你的开发集上做到这样,这离你希望的目标还有很远.也许你的队员看了一下算法分类出错的

最近日本推出的反美颜应用Primo可能让感到不胜惶恐.其实,这样反人类的应用,你也能写出,不过必须了解的一些技术,就是计算机视觉.目前,计算机视觉库包括FastCV.OpenCV.JavaCV等. 相对来讲,OpenCV是一个较为成熟的视觉库,它包含了Harris.SURF.SIFT.FAST等算法,支持面向对象的C++ API,并可针对不同硬件进行优化,比如台式机.移动设备等. JavaCV则是封装了OpenCV.libdc1394.OpenKinect.videoInput和ARToolKi

[综述](MIT博士)林达华老师-"概率模型与计算机视觉” 距上一次邀请中国科学院的樊彬老师为我们撰写图像特征描述符方面的综述(http://www.sigvc.org/bbs/thread-165-1-1.html)之后,这次我们荣幸地邀请到美国麻省理工学院(MIT)博士林达华老师为我们撰写“概率模型与计算机视觉”的最新综述.这次我们特别增设了一个问答环节,林老师针对论坛师生提出的许多问题(如概率图模型与目前很热的深度神经网络的联系和区别)一一做了详细解答,并附在综述的后面. 林达华老师博士毕

SimpleCV首页.文档和下载 - 计算机视觉库 - 开源中国社区     计算机视觉库 SimpleCV 编辑/纠错    分享到     新浪微博腾讯微博    已用    +0    收藏 +10     SimpleCV 将很多强大的开源计算机视觉库包含在一个便捷的Python包中.使用SimpleCV,你可以在统一的框架下使用高级算法,例如特征检测.滤波和模式识别.使用者不用清楚一些细节,比如图像比特深度.文件格式.颜色空间.缓冲区管理.特征值还有矩阵和图像的存储.     语法简洁

转载请标明是引用于 http://blog.csdn.net/chenyujing1234 欢迎大家提出意见,一起讨论! 一.OpenCV介绍: OpenCV是由Intel性能基元(IPP)团队主持,而且几个主要开发者都与IPP团队保持良好的关系,所以OpenCV利用了IPP高度手工优化的代码来实现加速. 使用IPP获得提速是很显著的. OpenCV使用了优化了的C和C++代码实现,它对IPP不存在任何依赖.但如果安装了IPP,那么OpenCV将会通过自动载入IPP动态链接库获取IPP的优势.

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49963349 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 图像分类问题 这是人每天自然而然会做的事情,普通到大部分时候,我们都感知不到我们在完成一个个这样的任务.早晨起床洗漱,你要看看洗漱台一堆东西中哪个

一.使用OpenCV处理图像 1.不同颜色空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR以及HSV(Hue, Saturation, Value) 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换为灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色. HSV,H(Hue)是色度,S(Saturation)是饱和度,V(value)表示

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker

来自ng的ml-003中 18_XVIII._Application_Example-_Photo_OCR 这是ng2013年在coursera上最后的一课了.这一系列的几个视频还是相比前面有些难懂,...... ng说拿这个做例子有三个原因:一.演示如何将复杂的机器学习进行融合:二介绍下机器学习的type line和当你决定做某事的时候如何的利用资源:三.这个例子能够说明更多有趣的机器学习idea(将机器学习用于计算机视觉,人工数据综合) 首先是图像中的文字识别 这是最简单的几部划分,(但是比

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统 作者:寒小阳 时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 本系统是基于CVPR2015的论文<Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval>实现的海量数据下的基于内容图片检索系统,250w

编者按:2014年度计算机视觉方向的顶级会议CVPR上月落下帷幕.在这次大会中,微软亚洲研究院共有15篇论文入选.今年的CVPR上有哪些让人眼前一亮的研究,又反映出哪些趋势?来听赴美参加会议的微软亚洲研究院实习生胡哲的所见所闻. 作者:胡哲 微软亚洲研究院实习生 计算机视觉(Computer Vision)是近十几年来计算机科学中最热门的方向之一,而国际计算机视觉与模式识别大会(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,简称CVP

计算机视觉中的边缘检测   边缘检测是计算机视觉中最重要的概念之一.这是一个很直观的概念,在一个图像上运行图像检测应该只输出边缘,与素描比较相似.我的目标不仅是清晰地解释边缘检测是怎样工作的,同时也提供一个新而又容易的方法只需要最小工作来明显地提高边缘检测. 通过获得这些边缘,许多计算机算法才得以有可能实现,因为在一个场景中边缘包含着绝大部分(至少很多)的信息. 举个例子,我们都记得 Windows XP 的那个绿色小山坡和蓝色天空的背景. 当我们的大脑试图去理解这个场景时,我们知道这是草地,看

微软亚洲研究院首席研究员孙剑 世界上最好计算机视觉系统有多精确?就在美国东部时间12月10日上午9时,ImageNet计算机视觉识别挑战赛结果揭晓——微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们凭借深层神经网络技术的最新突破,以绝对优势获得图像分类.图像定位以及图像检测全部三个主要项目的冠军.同一时刻,他们在另一项图像识别挑战赛MS COCO(Microsoft Common Objects in Context,常见物体图像识别)中同样成功登顶,在图像检测和图像分割项目上击败了来自学界.企业和研究机构的

原帖地址: http://blog.sciencenet.cn/blog-370458-750306.html 关于计算机视觉和模式识别领域的期刊并不是很多,下面我收集了一些该领域的代表性期刊,并介绍了他们的影响因子以及投稿难度和审稿周期.希望对大家有帮助吧,后期大家还有发现的可以留言,补充哦. 首先介绍计算机视觉领域的4个顶级代表性期刊吧. (1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE模式分析与机

使用 Azure 的计算机视觉服务,开发人员可以访问用于处理图像并返回信息的高级算法. 主要包含如下高级算法: 标记视觉特性Tag visual features 检测对象Detect objects 图像分类Categorize an image 描述图像Describe an image 检测人脸Detect faces 检测图像类型Detect image types 检测特定领域的内容Detect domain-specific content 检测颜色方案Detect the colo

[计算机视觉]目标检测中的指标衡量Recall与Precision 标签(空格分隔): [图像处理] 说明:目标检测性能指标Recall与Precision的理解. Recall与Precision 其实道理非常朴素: Precision就是精度,以行人检测为例,精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比,也就是所谓的检测精度,可以提供给客户看,我们的检测精度是100%,也就是没有虚景,没有false positive: Recall就是正确检出的行人数量占行人总数的百分比,Recall=

(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a)  图像配准方法概述 图像配准广泛用于遥感,医学图像,计算机视觉等.通常,它的应用根据图像获取方式主要分为四组: 不同视角(多视角分析)——从不同视角获取同一场景图像.其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示.应用示例:遥感-被检区域图像的拼接.计算机视觉-形状恢复(立体形状). 不同时间(多时分析)——从不同时间获取同