ROI(region of interest),感兴趣区域.机器视觉.图像处理中,从被处理的图像以方框.圆.椭圆. 不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI.在Halcon.OpenCV.Matlab等机器 视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感兴趣区域ROI,并进行图像的下一步处理. 实例1: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include &

在使用fast rcnn以及faster rcnn做检测任务的时候,涉及到从图像的roi区域到feature map中roi的映射,然后再进行roi_pooling之类的操作.比如图像的大小是(600,800),在经过一系列的卷积以及pooling操作之后在某一个层中得到的feature map大小是(38,50),那么在原图中roi是(30,40,200,400),在feature map中对应的roi区域应该是roi_start_w = round(30 * spatial_scale);r

本篇文章介绍EasyPR里新的定位功能:颜色定位与偏斜扭正.希望这篇文档可以帮助开发者与使用者更好的理解EasyPR的设计思想. 让我们先看一下示例图片,这幅图片中的车牌通过颜色的定位法进行定位并从偏斜的视角中扭正为正视角(请看右图的左上角). 图1 新版本的定位效果 下面内容会对这两个特性的实现过程展开具体的介绍.首先介绍颜色定位的原理,然后是偏斜扭正的实现细节. 由于本文较长,为方便读者,以下是本文的目录: 一.颜色定位 1.1起源 1.2方法 1.3不足与改善 二.偏斜扭正 2.1分析 2

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

很多游戏Logo中可以看到这种流光效果,一般的实现方案就是对带有光条的图片uv根据时间进行移动,然后和原图就行叠加实现,不过实现过程中稍稍有点需要注意的地方.之前考虑过风宇冲的实现方式,但是考虑到shader中太多的计算,还是放弃了. 基础版本 Shader "UICustom/ImageFlashEffect2" { Properties { _MainTex ("Main Texture", 2D) = "white" {} _LightTe

Mask R-CNN 论文Mask R-CNN(ICCV 2017, Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick, arXiv:1703.06870) 这篇论文提出了一个概念简单,灵活,通用的目标实例分割框架,能够同时检测目标并进行实例分割.在原Faster R-CNN基础上添加了object mask分支与原目标检测任务分支并列.速度大约5 fps.另外,Mask R-CNN也很容易扩展到其它的任务,比如人体姿态评估. 原Fas

原文:图像滤镜艺术---(Lightleaks Filter)漏光滤镜 (Lightleaks Filter)漏光滤镜 漏光拍摄其实就是一种摄影手法,最初是因为强烈光照导致相片交卷的过分曝光,最终在成像时的出现局部漏光.而漏光滤镜实际上就是模拟这种拍摄效果而已.漏光的效果颜色多种多样,我们可以人为的添加各种颜色的漏光模板,然后通过算法将这种模板与真实照片融合起来,从而呈现出我们想要的漏光效果. 我们的漏光滤镜算法如下: 1,选择漏光模板A: 2,将漏光模板A与原图B进行"叠加"图层混合

我们在做诸如人群密集度等可视化的时候,可能会考虑使用热力图,在Python中能很方便地绘制热力图. 下面以识别图片中的行人,并绘制热力图为例进行讲解. 步骤1:首先识别图像中的人,得到bounding box的中心坐标.识别方法多样化,坐标也可以自己定义. 步骤2:将所有中心坐标放入一个list类型的变量data中,即data = [[x1,y1] [x2,y2] …] 步骤3:绘制热力图,并将热力图加权叠加到原图上. 需要import的包: import cv2 import numpy as

小白的经典CNN复现(三):AlexNet 锵锵--本系列的第三弹AlexNet终于是来啦(≧∀≦),到了这里,我们的CNN的结构就基本上和现在我们经常使用或者接触的一些基本结构差不多了,并且从这一个经典模型开始,后面的模型的深度越来越高,使用的数据集也越来越大,训练难度也越来越高,模型的正确率也变得比较高,然后各个dalao们对于卷积的理解实际上也在不断加强. 然鹅······你叫我回家以后咋训练嘛(╯‵□′)╯︵┻━┻.因为家里面就只有一个笔记本,显卡也就一个1050Ti的垃圾,虽然CPU还

本次涉及了对原图像增加高斯噪声.多次叠加原图和高斯噪声图以及叠加后的平均图像. close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; RGB=imread('eight.tif'); %读入eight图像,赋值给RGB A=imnoise(RGB,'gaussian',0,0.05); %加入高斯白噪声 I=A; %将A赋值给I M=3; %设置叠叠加次数M I=im2double(I); %将I数据类型转换成双精度 RGB=im2

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

1.参考 reference 1. tutorial主页:http://www.bcs.rochester.edu/people/raizada/fmri-matlab.htm. 2.speech_brain_images.mat数据:speech_brain_images.mat. 3.showing_brain_images_tutorial显示大脑图像代码:showing_brain_images_tutorial.m . 4.overlaying_Tmaps_tutorial.m叠加t检

1.参考 reference 1. tutorial主页:http://www.bcs.rochester.edu/people/raizada/fmri-matlab.htm. 2.speech_brain_images.mat数据:speech_brain_images.mat. 3.showing_brain_images_tutorial显示大脑图像代码:showing_brain_images_tutorial.m . 4.overlaying_Tmaps_tutorial.m叠加t检

机器配置为:VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit.===========================分割线========================本节将利用ROI将一幅图像叠加到另一幅图像的指定位置.具体过程见下面代码=======================分割线========================代码演示 /* 利用ROI将一幅图像叠加到另一幅图像的指定位置 */ #include <opencv2/core/core.hpp> #incl

Alpha图形叠加算法Matlab+Verilog实现 1.1. Alpha算法的研究 Alpha通道是一个8位的灰度通道,该通道用256级灰度来记录图像中的透明度信息,定义透明.不透明和半透明区域,其中黑表示全透明,白表示不透明,灰表示半透明[15]. 半透明混合算法目前在常用到的算法是AlphaBlend.其算法如下:假设一幅图象是A,另一幅透明的图象是B,那么透过B去看A,看上去的图象C就是B和A的混合图象,设B图象的透明度为alpha(取值为0-1,1为完全透明,0为完全不透明).Alp

在图像处理领域,我们常常需要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程 .也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析所关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理.而且,使用ROI指定我们想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利. 待续……………

代码 function ROI=LabelBox(filename) Mat=imread(filename); imshow(Mat); mouse=imrect; pos=getPosition(mouse);% x1 y1 w h ROI=[pos(1) pos(2) pos(1)+pos(3) pos(2)+pos(4)]; end 效果 >> LabelBox('1_1(1).jpg') 为了快速标注,可以遍历整个文件夹下的图片,标完一张换一张,生成一个table数据表: funct

**只会显示灰度直方图I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);imhist(I); **同时出现在一个平面上I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);subplot(121); %subplot(m,n,p)或者subplot(m n p):m表示是图排成m行,n表示图排成n列,p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.imhist(I)

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta