1.前言 客户手里有一些经过裁剪的不规则多边形影像数据(如图例所示),希望能批量获取该类影像的边界信息,即影像对应的面信息,边界线信息.这里我们提供一种利用镶嵌数据集Footprint图层的方法来获取,面,及边界线信息的方法. 2.基本概念与术语 基本概念 镶嵌数据集(Mosaic Dataset)是ArcGIS 10推出的管理栅格数据的影像新技术.它是一项由栅格数据集和栅格目录相结合的混合技术,采用与非托管的栅格目录相一致的方法管理栅格数据.因此,可以对数据集进行索引,并且可对集合执行查询.它

下面是利用腐蚀算法进行边界提取,即原图减去腐蚀后的图得到边界 f=imread('D:/picture/ZiXia.jpg'); figure; subplot(,,); imshow(f); title('原图'); f=rgb2gray(f); f=im2bw(f);%图像二值化 subplot(,,); imshow(f); title('人脸二值图像'); se=strel();%选取3*3正方形结构元素 Ie=imerode(f,se);%对原图像进行腐蚀, Iout1=f-Ie;%原

利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元

开发背景: 医生在实际使用PACS软件观察病灶时,经常会测量不规则病灶的周长和面积,使用画笔工具勾勒比较耗时且准度欠佳, 或者在标记人工智能训练样本时少则几百张,多则几千张,为极大减少耗时和极大提高工作效率,故开发此功能用来自动勾勒病灶范围并自动测量. 国际惯例,先看效果: 思路流程概览: ①以鼠标按下作为漫水算法中心点向外扩散填充 ②裁剪最大外接矩形,缩小计算范围 ③灰度转换 ④Canny算子或Sobel算子提取轮廓 ⑤背景降噪 ⑥提取边界轮廓 ⑦设置容差范围 ⑧可变多边形坐标转化 ⑨缩放.平

PS 提取边界的方法 http://jingyan.baidu.com/article/4665065864c41ff549e5f80d.html 镜面对称 http://jingyan.baidu.com/article/7908e85c6c4f57af481ad2e9.html 制作gif动图 http://tieba.baidu.com/p/2429298464 AI 提取图片中某一个区域的方法: 先用矩形或者其他图形选中要截取的区域,然后选中这张图和矩形,右键建立剪切蒙板.

霍夫变换——直线检测 考古debug,其实很久之前就解决的bug......一直忘记过来改文章....欸 =============================原文================================== 此处膜拜大神(学到很多):http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 这个博客更了很多图像处理算法的底层实现解析,都很详细易懂,先mark ========================我是分割线

matlab 图像分割算法源码 1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,5

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

目录 freetype 字形解析 字体管理 数据结构 字体抽象 title: freetype 字形解析 date: 2019/3/7 20:17:46 toc: true --- freetype 字形解析 字体管理 管理字形,这里可以拆分为两个部分,一部分为管理字距,一部分为有效数据(位图信息). 比如字母g,蓝色框里的是有效的位图信息,但是排版的时候,是需要考虑字距的,否则虽然不重叠,但是不太好看. 数据结构 这里记住一个点 我们一般都是先转换到字符到字形槽,然后从字形槽提取位图,提取边界

目录 freetypeLCD显示 安装交叉编译环境 配置 头文件和库的位置 编译安装 复制到PC编译工具链 复制到文件系统 运行测试 LCD显示 编码转换问题 简单显示 角度旋转 换行显示 居中显示 代码仓库 title: freetypeLCD显示 date: 2019/03/03 13:34:02 toc: true --- freetypeLCD显示 安装交叉编译环境 参考文档 : 代码中的docs/INSTALL.CROSS #解压 $ mkdir freetype-2.4.10_arm

计算机视觉领域中,目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域,比如人脸识别.行人检测等,国内的旷视科技.商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位.相对于图像分类任务而言,目标检测会更加复杂一些,不仅需要知道这是哪一类图像,而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置,因此,其工业应用比较广泛.那么,今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”(you only look once,yolo),提出该算法的作者风趣幽默可爱,其个人主页及论文风格显示了其性情,目前该

http://mp.ofweek.com/vr/a745673021206 周四晚上11点,万众瞩目的世界杯终于开踢了,虽然意大利.荷兰.智利.中国(手动滑稽)等强队没能进入本届世界杯,但C罗梅西谁主沉浮.桑巴足球可否复仇.冰岛国足能走多远依旧看点十足.比起能在家门口看球的毛子和有闲钱闲功夫飞赴球场的球迷,大多数人还是只能囿于屏幕前.再加上顾及会遇到正面刚无敌的战斗民族,英国人还是坐在家中看球比较稳妥. 可若是在家吃着烧烤,喝着啤酒,换了大屏幕甚至改用投影仪,看球还不爽怎么办?新系统来帮你忙,给

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-

(1)点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像,是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像.获取方法有:激光雷达深度成像法.计算机立体视觉成像.坐标测量机法.莫尔条纹法.结构光法. 2.点云:当一束激光照射到物体表面时,所反射的激光会携带方位.距离等信息.若将激光束按照某种轨迹进行扫描,便会边扫描边记录到反射的激光点信息,由 于扫描极为精细,则能够得到大量的激光点,因而就可形成激光点云.点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等

1.算法功能简介 微分锐化通过微分使图像的边缘或轮廓突出.清晰.导数算子具有突出灰度变化的作用,对图像运用导数算子,灰度变化较大的点处算得的值较高,因此我们将图像的导数算子运算值作为相应的边界强度,所以可以通过对这些导数值设置阈值,提取边界的点集. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对微分锐化算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法参数 算法名称 微分锐化 C#算法DLL PIE.CommonAlg

1.Matlab简述 Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具,它起源于矩阵运算,已经发展成一种高度集成的计算机语言.有人称它为“第四代”计算机语言,它提供了强大的科学运算.灵活的程序设计流程.高质量的图形可视化界面设计.便捷的与其它程序和语言接口的功能.随着Matlab语言功能越来越强大,不断适应新的要求并提出新的解决方法,可以预见,在科学运算,自动控制与科学绘图领域,Matlab语言将长期保持其独一无二的地位. 2.几种常用的边缘检测算子 边缘是图像的最重要的特征,.边缘是指周围

什么是黏包?什么情况下会出现黏包的情况?该如何避免黏包的情况? 首先来看一个例子 #服务端 import time from socket import * server = socket(AF_INET,SOCK_STREAM) server.bind(("127.0.0.1",8180)) server.listen(5) conn,addr = server.accept() resl = conn.recv(1024) print(resl.decode('utf-8')) #

1 引言   当今时代,信息技术和计算机互联网飞速发展,在此背景下,多媒体信息已成为人类获取信息的最主要载体,同时也成为电子信息领域技术开发和研究的热点.多媒体信息经数字化处理后具有易于加密.抗干扰能力强.可再生中继等优点,但同时也伴随海量数据的产生,这对信息存储设备及通信网络均提出了很高要求,从而成为阻碍人们有效获取和使用信息的重大瓶颈. 因此研究高效的多媒体数据压缩编码方法,以压缩形式存储和传输数字化的多媒体信息具有重要意义.作为多媒体技术的核心及关键,多媒体数据压缩编码近年来在技术及应用方

课时26 图像分割与注意力模型(上) 语义分割:我们有输入图像和固定的几个图像分类,任务是我们想要输入一个图像,然后我们要标记每个像素所属的标签为固定数据类中的一个 使用卷积神经,网络为每个小区块进行分类,对在区块的中间打上标签,对图像的全部区块分类完毕,我们就可以得到每个像素所对应的标签,这个操作实际上非常耗时,因为一张图片将会被分割非常多的小块. 如果这些神经网络具有相关的结构,通过这个图像金字塔方法的话,这些图像的输出将会有不同的感受野. 语义分割的迭代精化 我们有一个输入图像,他们被分割

2019年主动学习有哪些进展?答案在这三篇论文里 目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题,即给定一组数据(文本.图像.视频等),判断数据类别或将同类数据归类等,训练过程依赖于已标注类别的训练数据集.在实验条件下,这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果.然而在应用场景下,能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理,对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大.在一些专门的应用领域,例如医学图像处理,只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注.显然,

作者:R语言和Python学堂 链接:https://www.jianshu.com/p/35cfc959b37c 1. 什么是目标检测? YOLO目标检测的一个示例 啥是目标检测? 拿上图 (用YOLOv3检测) 来说,目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来,并且识别出每个框中的物体是啥,而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来. 再来看下YOLOv3在视频上的效果: 总之,目标检测本质上包含两个任务:物体识别和物体定位. 2. 目标检测技术的