Mtcnn它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型,该模型主要采用了三个级联的网络,采用候选框加分类器的思想,进行快速高效的人脸检测.这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net.进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net.和很多处理图像问题的卷积神经网络模型,该模型也用到了图像金字塔.边框回归.非最大值抑制等技术. ​01什么是Mtcnn MTCNN是一个人脸检测算法,英文全称是Multi-task convolut

高斯金字塔 高斯金字塔的顶部是通过将底部图像中的连续的行和列去除得到的.顶部图像中的每个像素值等于下一层图像中 5 个像素的高斯加权平均值. 这样操作一次一个 MxN 的图像就变成了一个 M/2xN/2 的图像.所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一. 可以得到一个分辨率不断下降的图像金字塔.我们可以使用函数cv2.pyrDown() 和 cv2.pyrUp() 构建图像金字塔. 图像的轮廓: 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度: 在一个二值

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52561656 一. 图像金字塔 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像.把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列像素(尺寸)逐渐降低的图像,一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像,这就构成了传统意义上的图像金字塔. 获得图像金字塔一般包括二个步骤: 1. 利用低通滤波器平滑图像 2. 对平滑图像进行抽样

[图像金字塔] 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像.把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列像素(尺寸)逐渐降低的图像,一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像,这就构成了传统意义上的图像金字塔. 获得图像金字塔一般包括二个步骤:1. 利用低通滤波器平滑图像 :2. 对平滑图像进行抽样(采样).有两种采样方式——上采样(分辨率逐级升高)和下采样(分辨率逐级降低) [高斯金字塔] 高斯金字塔式在Si

原文链接:http://blog.csdn.net/davebobo/article/details/51885043 [图像金字塔] 图像金字塔这个词,我们经常在很多地方可以看到.它是图像多尺度表达的一种,最主要的是用于图像的分割.同时,图像金字塔也被广泛用于各种视觉应用中. 图像金字塔是一个图像集合,集合中所有的图像都源于同一个原始图像,而是通过对原始图像连续降采样获得,直到达到某个终止条件才停止降采样.我们可以通过下图来形象的说明图像金字塔的概念.在金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,

David Lowe(SIFT 的提出者) 0. 图像金字塔变换(matlab) matlab 对图像金字塔变换接口的支持(impyramid),十分简单好用. 其支持在reduce和expand两种方式的变换,分别是成比例的缩小和放大. % 加载图像数据到内存 I = imread('cameraman.tif'); size(I) % reduce ==> {2, 4, 8} I1 = impyramid(I, 'reduce'); size(I1) I2 = impyramid(I1, '

参考文献 目标 学习图像金字塔 学习函数cv2.pyrUp()和cv2.pyrDown() 原理 当我们需要将图像转换到另一个尺寸的时候, 有两种可能,一种是放大图像,另一种是缩小图像.尽管在Opencv几何变换中学到了resize()函数,不过使用图像金字塔来做图像缩放也是视觉运用中广泛应用的一项技术. 一般来说我们操作的图像是具有固定分辨率的,但是有些情况下,我们需要对同一图像的不同分辨率的子图像进行处理(尤其是在我们需要提取图像特征的时候).这个时候我们需要创建一组新的图像,这些图像是具有

SIFT中的尺度空间和传统图像金字塔 http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2146.html 最近自己混淆了好多概念,一边弄明白的同时,也做了一些记录,分享一下.最近又发现了一个好同学的博客,很详细的讲了SIFT 想要得知图像中哪些是有意义的,必须先要明确这样一个问题:在一幅图像中,只有在一定的尺度范围内,一个物体才有意义.举一个例子,树枝这个概念,只有在几厘米到几米的距离去观察它,才能感知到它的确是树枝:如果在微米级或者千米级去观察,就不能感知到树枝这个概念了

Atitit 图像金字塔原理与概率 attilax的理解总结qb23 1.1. 高斯金字塔  (  Gaussianpyramid): 拉普拉斯金字塔 (Laplacianpyramid):1 1.2. 图像金字塔 高斯金字塔 采样金字塔1 1.3. 尺度空间的目的是『见森林又能见树木』,墨迹一点的解释就是,在低尺度下可以看清楚很多细节,在高尺度下可以看到轮廓 2 1.4. 在一幅图像中,要想描述真实世界的结构与信息,多尺度描述至关重要.2 1.5. 图像金字塔这种结构在图像处理中有广泛的用途.

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

前言 本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分

前言 图像金字塔是计算机图形学中非常重要的一个概念. 本文将详细介绍这个概念,以及它的实现与应用. 图像金字塔的定义 图像金字塔是一组图像的集合,集合中的所有图像都是通过对某一图像连续降采样得到的一组图像序列. 有两种经典的金字塔:高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,前者采用向下采样,后者是向上采样需要的缺失的信息. 向下采样(生成高斯金字塔)的具体操作为: 1. 对图像进行高斯卷积 2. 删除所有的偶数行和偶数列 向上采样的缺失信息(生成拉普拉斯金字塔)的具体操作为: 1. 首先将维数扩大两倍 2.

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦! resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像. 要缩小图像,一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值:若要放大图像,推荐使用CV_INTER_LINEAR. 现在说说调用方式 第一种,规定好你要图片的尺寸,就是你填入你要的图片的长和高. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std

简介:图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 进行图像缩放可以用图像金字塔,也可以使用resize函数进行缩放,后者效果更好.这里只是对图像金字塔做一些简单了解. 两种类型的金字塔: ①高斯金字塔:用于下采样.高斯金字塔是最基本的图像塔.原理:首先将原图像作为最底层图像G0(高斯金字塔的第0层),利用高斯核(5*5)对其进行卷积,然后对卷积后的图像进行下采样(去除偶数行和列)得到上一

1.cv2.pyrDown(src)  对图片做向下采样操作,通常也可以做模糊化处理 参数说明:src表示输入的图片 2.cv2.pyrUp(src) 对图片做向上采样操作 参数说明:src表示输入的图片 高斯金字塔:分为两种情况:一种是向下采样,一种是向上采样 下采样的原理:先与Gi进行高斯卷积即高斯滤波,再将所有偶数行和列去除,实现行和列维度缩减的目的 代码: 第一步:读入图片 第二步:使用cv2.pyrDown进行高斯金字塔的下采样 第三步:使用自己的步骤做高斯金字塔的下采样,先对图像作高

图像金字塔 1.在从cv2.resize中,传入参数时先列后行的 2.使用了python中的生成器,调用时使用for i in pyramid即可 3.scaleFactor是缩放因子,需要保证缩放后的图不小于最小尺寸,对应神经网络就是训练尺寸 '''图像金字塔''' def resize(img, scaleFactor): # cv2.resize先接收列后接收行,返回亦然 return cv2.resize(img, (int(img.shape[1] * (1/scaleFactor))

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

图像金字塔指的是同一图像不同分辨率的子图的集合,有向下取样金字塔,向上取样金字塔,拉普拉斯金字塔....它是图像多尺度表达的一种,最主要的是用于图像的分割 向下取样金字塔指高分辨率图像向低分辨率图像的转换,从第i层获得第i+1层的步骤(G[i]->G[i+1]) 1.对图像G[i]进行高斯卷积,卷积核为得到一个新的高斯模糊后的图像, 2.对新图像删除所有偶数行和偶数列(像素),得到缩小为原图四分之一的新图,即G[i+1] 上述操作称为Octave. 重复下去,可以不断缩小图像(每次变为原图的四分

图像金字塔 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样. 原理 Note 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learning OpenCV . 当我们需要将图像转换到另一个尺寸的时候, 有两种可能: 放大 图像 或者 缩小 图像. 尽管OpenCV 几何变换 部分提供了一个真正意义上的图像缩放函数(resize, 在以后的教程中会学到),不过在本篇我们首先学习一下使用 图像金字塔来做图像缩放, 图像金字塔

快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载,但请保留作者信息 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最初用于机器视觉和图像压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步减少.且来源于同一张原始图的图像集合.其通过梯次向下採样获得.直到达到某个终止条件才停止採样. 金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似.层级越高,则图像越小.分辨率越低. 普通情况下有两种类型的图像金字塔经常出如今文献和以及实际运用中. 他们各自是: 高斯金