問題如上，該怎麼檢測標記呢，我提取不到好的輪廓特徵，有什麼建議方法嗎，簡單說下，給些思路。
最近了解到了Image Semantic Segmentation方面的知識，在此做一個記錄。 這篇論文是2015cvpr的best paper，可以說是在cnn上做圖像語義分割的開山之作。 1.語義分割定義： 語義就是指物體的
在使用imwrite函數對圖片進行保存時需要指定圖像位置及圖像名稱，不同的圖像結果進行保存不免有些麻煩，所以在此寫下自動保存圖像方法。 clear all;clc;close all; Img_path = '../origin
import numpy as np import cv2 as cv photo_one = cv.imread("photo_one.jpg") photo_two = cv.imread("photo_two.jpg")
在面對大批量遙感影像數據重複操作的時候，我們會想到批處理的方式。儘管遙感軟件提供了一些批處理的方式，就小部分需求而言，單一的批處理方式往往是不夠的，這時候程序化處理就派上用場了。 (當然，也可以使用建模的方式做這個事情) 使用程序化處理的
視頻 視頻（Video）泛指將一系列靜態影像以電信號的方式加以捕捉、紀錄、處理、儲存、傳送與重現的各種技術。連續的圖像變化每秒超過24幀（frame）畫面以上時，根據視覺暫留原理，人眼無法辨別單幅的靜態畫面；看上去是平滑連續的視覺效果，這
我們通過視覺、聽覺、觸覺、嗅覺來認知周圍環境客觀物體。相比聽覺和觸覺，視覺更有衝擊力。眼睛是我們探測周圍物體光線的接收器，它爲我們探測了物體的明暗、顏色、形狀和空間關係，這份賜予的視力禮物十分珍貴，我們利用眼睛理解外部事物的過程通常就是視
霍夫變換，就是一個可以讓機器自己學會找直線的算法。 基本原理 一條直線可由兩個點A=(X1,Y1)和B=(X2,Y2)確定(笛卡爾座標) 公式： 也可以寫成關於（k,q）的函數表達式（霍夫空間）： 對應的變換可以通過圖形直觀表示：
Canny邊緣檢測算法一直是邊緣檢測的經典算法，出自論文：《A Computational Approach to Edge Detection》 Canny邊緣檢測算法的處理流程： 使用高斯濾波器，以平滑圖像，濾除噪聲。 計算圖像中每個
1.均值濾波 原理: 均值濾波採用線性的方法,使用模板內所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值 特點: 不能很好地保護圖像細節，在圖像去噪的同時也破壞了圖像的細節部分，從而使圖像變得模糊，不能很好地去除噪聲點。均值濾波對高斯噪聲表現較好，
高斯濾波在項目裏很常用，尤其是SIFT特徵點提取的時候，PCA也要用。 但是原始的高斯濾波是一個二維的卷積，速度很慢。即使採用優化後的分離高斯濾波（先在x方向濾波，然後在y方向濾波），依然不快。 查閱了很多國內外的文獻，在項目中實現了遞歸
import os from PIL import Image inputpath = "D:\\Program Files\\TEST\\pictures\\013" outpath = "E:\\picOutput\\013" f
OTSU算法是由日本學者OTSU於1979年提出的一種對圖像進行二值化的高效算法，是一種自適應的閾值確定的方法，又稱大津閾值分割法。 OTSU算法利用閾值將圖像分爲前景後背景兩部分，使前景與背景之間的方差最大。 記t爲前景與背景的分割閾值
轉載 圖像處理學術會議、研究機構、學者 2018-08-09 13:45:31 WeisongZhao 閱讀數 619更多 分類專欄：
最近在做dukereid數據集的時候，想嘗試着先將圖片進行規範化，將所有的圖片都設置爲固定的大小，首先統計了一下所有圖片的平均width和height, 使用平均值，將圖片的height設置爲218，width設置爲84，具體的代碼如下面
高斯模糊（英語：Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等圖像處理軟件中廣泛使用的處理效果，通常用它來減少圖像噪聲以及降低細節層次。 簡介 高斯模糊（Gaus
