一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

Mask R-CNN用于目标检测和分割代码实现 Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow 代码链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 这是基于Python 3,Keras和TensorFlow 的Mask R-CNN的实现.该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割masks.基于功能金字塔网络Feature Pyramid N

本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流,一步步带领读者理解目标检测的工作原理,作者本人也提供了 Luminoth 实现,供大家参考.   Luminoth 实现:https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 去年,我们决定深入了解 Faster R-CNN,阅读原始论文以及其中引用到的其他论文,现在我们对其工作方式和实现方法有了清晰的理解. 我们最终在 Luminoth

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作.基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask.Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销.此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中.如关键点检测.本文在COCO

前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接:] to compute the exact values of the input features at four regularly sampled locations in each

原博主:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7341051 meanShift算法用于视频目标跟踪时,采用目标的颜色直方图作为搜索特征,通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置,从而达到跟踪的目的. 传统的meanShift算法在跟踪中有几个优势: (1)算法计算量不大,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪: (2)采用核函数直方图模型,对边缘遮挡.目标旋转.变形和背景运动不敏感. 同时,meanShift算

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia

Mask RCNN 论文:Mask R-CNN 发表时间:2018 发表作者:(Facebook AI Research)Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, Ross Girshick 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接: Keras and TensorFlow版本代码链接:MxNet版本代码链接 Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,可以用

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在

参考链接: https://www.sohu.com/a/211665096_99940808 1.Mask组件实现原理 使用模板测试,一方面使Mask对象所在区域的模板缓冲值置为1,另一方面使被Mask的对象进行模板测试,如果是1才进行渲染 2.Mask增加drawcall 3.Mask增加overdraw 如下,左边没加Mask,右边加Mask,颜色越深overdraw越大

https://blog.csdn.net/ybhuangfugui/article/details/51655502 https://mp.weixin.qq.com/s/CSUa4zegzz8JWr0dtaaqQA 一 空间.工程.目标的关系: 一个工作空间下有多个工程(主从机 不同的MCU),每个工程下有根据不同软件配置形成的多个版本(简单和复杂的) 工作空间下建立多工程:是先将某个工程(工程文件扩展名)添加到多工程的空间下,便于统一管理.调试时需要设置某一个工程为活动的工程. 一个工程下

此文也很详细:http://blog.csdn.net/maochongsandai110/article/details/11530045 原文链接:http://blog.csdn.net/pp5576155/article/details/6962694         图像跟踪是一个不断发展的研究方向,新的方法不断产生,再加上其它学科的方法的引入,因此对于图像跟踪算法的分类没有确定的标准.对于所有的跟踪算法,需要解决两个关键问题:目标建模和目标定位[35].以下根据目标建模所用的视觉特征

作为一个从c++转过来的程序员,flash原生的自定义mask实在是太好用,能方便实现各种效果,比如新手引导的高亮.viewport效果等.可惜starling的显示对象并不支持mask特性,查阅google,终于找到pixelmask这个开源代码,实现了想要的效果,感谢这位作者.(注:该mask只有渲染的裁剪功能,并没有原生mask的hitTest功能) 使用方法: // myCustomDisplayObject and myCustomMaskDisplayObject can be an

介绍 计算机视觉领域的应用继续令人惊叹着.从检测视频中的目标到计算人群中的人数,计算机视觉似乎没有无法克服的挑战. 这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型,可以检测汽车上的损坏区域(参见上面的图像示例).这种模型的基本应用场景为,如果用户可以上传照片并且可以评估来自他们的损害,保险公司可以使用它来更快地处理索赔.如果贷方承销汽车贷款,特别是二手车,也可以使用这种模式. 目录 什么是Mask R-CNN? Mask R-CNN的工作原理 如何构建用于汽车损坏检测的Mask R-CN

  早期目标检测研究以anchor-based为主,设定初始anchor,预测anchor的修正值,分为two-stage目标检测与one-stage目标检测,分别以Faster R-CNN和SSD作为代表.后来,有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大,而且很难找到完美的预设anchor,于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法,意在去掉预设anchor的环节,让网络自行学习anchor的位置与形状,在速度和准确率上面都有很不错的表现.anchor-free目标检测算法

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

Deferred Shading,看过<Gems2> 的应该都了解了.最近很火的星际2就是使用了Deferred Shading. 原帖位置:   http://blog.csdn.net/noslopforever/archive/2009/03/03/3951273.aspx 这篇文章是对GEMS2里<Deferred Shading in S.T.A.L.K.E.R.>(中文译名<S.T.A.L.K.E.R.中的延期着色>,原作者Oles Shishkovtsov

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

在 WWDC 上看到 iOS 7 系统的发布后,我们重新审视了自己的应用 Grocery List,并且意识到:iOS 7 对于开发者来说是一个全新的开始,就像七年前 iPhone 首次发布一样.现在仅仅简单地改变设计是不够的,我们不得不重新思考并重构整个 app,从而让它适合 iOS 7 全新的环境.我们也的确是这么做的. 根据用户的反馈和我们自己的使用情况,我们意识到,虽然不能改变 app 基本的操作,但是应该对软件的操作流程进行一些优化.比如在旧版本中,添加产品的数量和单位是一个多步骤的操

[PS基础案例] 人物修图.调整画布大小,建立3个图层,并列放到画布中,用修补工具修掉中间的人物,再用橡皮章盖掉边缘的人物,然后扣出人物,放上新的蓝天,用橡皮擦调整透明度,擦掉水天交接的地方,然后调整色阶,最后点第三个图层,编辑,内容识别比例,把腿部拉长,然后用滤镜,液化,修饰脸型. 森林光线.选择,色彩范围,高光,新建图层,复制,径向模糊,如果光感不强则继续新建复制,满意后合并图层调整色阶,还可以调整光的位置,通过橡皮擦擦掉不自然的光线. 表情包.钢笔和椭圆工具的综合运用,ctrl+r打开标尺

物联网中边缘辅助的流量工程和应用 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含3位,Nikos Fotiou, Dimitrios Mendrinos, George C. Polyzos@Mobile Multimedia Laboratory,