什么图像归一化 通俗地讲就是将矩阵的值通过某种方式变到某一个区间内 图像归一化的作用 目前能理解的就是归一化到某个区间便于处理,希望高人可以指点 opencv文档中的介绍 C++: void normalize(InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray() ) C++: void 

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.找寻 2.定位 3.优化 1 KeyPoint找寻 极值的检测是在DoG空间进行的,检测是以前点为中心,3pixel*3pixel*3pixel的立方体为邻域,判断当前点是否为局部最大或最小.如下图所示,橘黄色为当前检测点,绿色点为其邻域.因为要比较当前点的上下层图像,所以极值检测从DoG每层的第2幅图像开始,终止于每层的倒数第2幅图像(第1幅

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向

纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析.纹理分析在遥感图像.X射线照片.细胞图像判读和处理方面有广泛的应用.关于纹理,还没有一个统一的数学模型.它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X 射线照片中的肺纹理.血管纹理.航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等.图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列.因此描述一种纹理包括确定组成纹理的色调基元和确定色调基元间的相互关系.纹理是一种区域特性,因此与区域的大小和形状有关

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

参考博客:https://www.cnblogs.com/dengxiaojun/p/5278679.html,但是他的demo下载太贵了 可以下载这个https://download.csdn.net/download/dsq235612/10830805?utm_source=bbsseo,其实代码都差不多,目前只能识别简单的结构的图片 先添加引用,在nuget中添加OpenCVSharp类库和识别条码类库zxing 封装OpenCVSharp的调用代码: public class Open

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

目录 概 定义 RGB CMY CMYK HSI 相互的转换 RGB <=> CMY CMY <=> CMYK CMY > CMYK CMYK > CMY RGB <=> HSI RGB > HSI HSI > RGB 代码示例 Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition) 概 除了我们熟悉的RGB模式来表示图片, 还有其他很多种图片表示方式. 其实

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

原地址:http://www.cnblogs.com/zengqs/archive/2009/02/12/1389208.html OpenCV训练分类器 OpenCV训练分类器 一.简介 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善.该方法的基本步骤为: 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器. 分类器中的"级联"是指最

我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10,因为数据都是别人准备好的,有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了,所以跑起来都很简单,但是跑完了,好像自己还没掌握图片分类的完整流程,因为他们没有经历数据处理的阶段,所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程.今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目,从数据分析和处理说起,以Keras为工具,彻底掌握图像分类任务. 这两个分类项目就是:交通标志分类和票据分类.交通标志分类在无人驾驶或者与交通相关项目都有应用,而票

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率

在因子分析(Factor analysis)中,介绍了一种降维概率模型,用EM算法(EM算法原理详解)估计参数.在这里讨论另外一种降维方法:主元分析法(PCA),这种算法更加直接,只需要进行特征向量的计算,不需要用到EM算法. 假设数据集表示 m 个不同类型汽车的属性,比如最大速度,转弯半径等等. 对于任意一辆汽车,假设第 i 个属性和第 j 个属性 xi 和 xj 分别以 米/小时 和 千米/小时 来表示汽车的最大速度,那么很显然这两个属性是线性相关的,所以数据可以去掉其中一个属性,即在 n-

自从何凯明提出导向滤波后,因为其算法的简单性和有效性,该算法得到了广泛的应用,以至于新版的matlab都将其作为标准自带的函数之一了,利用他可以解决的所有的保边滤波器的能解决的问题,比如细节增强.HDR压缩.细节羽化.去雾.风格化,而且由于其保边特性,如果很多传统函数中使用高斯滤波或者均值滤波的地方用他代替,能很好解决一些强边缘的过渡不自然问题,比如retinex.Highlight/shadow等应用中,因此,快速的实现该算法具有很强的适用意义. 本文简要的记录了本人在优化导向滤波实现的过程中

[普兒原创, 如有错误和纰漏欢迎指正. 更新中...] 1. 颜色直方图 颜色空间在本质上是定义在某种坐标系统下的子空间,空间中的每一个坐标表示一种不同的颜色.颜色空间的目的在于给出某种颜色标准,使得不同的设备和用途都能对颜色有一致的描述.这里主要介绍两种不同的颜色空间,包括RGB颜色空间和CIE-Lab颜色空间,如图4-2所示. (a)RGB颜色空间; (b)CIE-Lab颜色空间 图1 颜色空间示意图 RGB颜色空间是定义在三维笛卡尔坐标系中的颜色模型,每一种颜色定义在3个主颜色分量红(R)

一.简介: adaboost分类器由级联分类器构成,"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成.在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域. 分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检测.检测到目标区域输出为1,否则输出为0.为了检测整副图像,在图像中移动搜索窗口,检测每一个位置来确定可能的目标.为了搜索不同大小的目标物体,在图像中检测未知大小的目标物体,扫描过程中用不同

参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306568 https://byjiang.com/2017/11/18/SVD/ http://www.bluebit.gr/matrix-calculator/ https://stackoverflow.com/questions/3856072/single-value-decomposition-implementation-c https://stackoverflow.com/questions/35665090

Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval [Paper] [Code-Caffe] 1. 摘要 针对图像检索问题,提出简单有效的监督学习框架 CNN网络结构能同时学习图像特征表示以及 hash-like 编码函数集合 利用深度学习以逐点(point-wise)的方式,得到二值哈希编码(binary hash codes),以快速检索图像:对比卷积pair-wised方法,在数据大小上具好的扩展性. 论文思想,当数据标签

前言 ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品,是R相比其他语言一个独领风骚的特点.包名中“gg”是grammar of graphics的简称,是一套优雅的绘图语法.Wickham Hadley将这套语法诠释如下: 一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object,缩写geom)的图形属性(aesthetic attribute,缩写aes)的一个映射.此外,图形中还可能包含数据的统计变换(statist

原文地址:http://www.sohu.com/a/157742015_715754 SURF: Speeded Up Robust Features 摘要 本文提出了一种新型的具有尺度和旋转不变特性的兴趣点检测和描述方法,简称为SURF(Speeded Up Robust Features).在可重复性.独特性和鲁棒性方面,与前人提出的方法相比,该方法性能接近甚至更好,但其计算和匹配的速度更快. 该方法得以实现,是依赖于用积分图像来计算图像卷积,建立在现有的先进检测和描述算子(基于Hessi