原创 圖像顏色校正的幾種方法

各種教學視頻或文檔資料 +QQ:635992897 注:本文主要參考“彩色人臉圖像顏色校正及其在肝病診斷中的應用研究”碩士論文        採集的圖片顏色與採集環境有很大關係,同一個樣本在不同的採集環境下得到的圖片顏色是不一樣的,這就影

原创 數字圖像處理基礎(十一)---縮放、角度旋轉和仿射變換及代碼實現

 源碼如下: int  picProcessBasics::IMGAffineTransform(Mat* srcImage, Mat* dstImage_warp,double angle,double scale)  {

原创 定位圖像中的指定目標實現源碼

本文主要用opencv的  cvMatchTemplate函數實現的模板匹配,此函數也可自己實現,樓主自己做了一種匹配方法準確度還有待提升,所以

原创 svm性別識別及HOG特徵原理淺析

 HOG特徵原理主要參考http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7365651 HOG即histogram of oriented gradient, 是用於目標檢測的特徵描述

原创 數字圖像處理資料蒐羅

各種教學視頻或文檔資料 +QQ:635992897 做圖像處理或計算機視覺研究和開發,常會在線搜索一些資源,日積月累便挖出了一堆比較牛的博主,特別說明:做這個方向的人很多,牛人也很多,但是這些資源大部分主要突出實用主義,相關博主也並不

原创 模式識別學習筆記(六)---Fisher判別

點贊 收藏 分享 文章舉報 Einstein_liu 發佈了47 篇原創文章 · 獲贊 64 · 訪問量 24萬+ 私信

原创 指定光照環境色卡顏色值提取源碼

主要對每個色塊顏色平均值提取後存儲到文件,用彩色閾值分割的方法先進行逐個色塊的分割,再進行平均值提取,本算法還可以優化,算法時間還可縮短。 主要代碼如下: void HuiDuTongJi(IplImage* img,int *pArra

原创 opencv dnn調用深度學習模型分類及目標檢測代碼

本文opencv版本3.3(3.3以上版本支持dnn) 經過測試opencv調用深度學習比caffe提供的C++接口效率還要高一些 分類及目標檢測代碼如下: #include <string> #include <unistd.h> #i

原创 EEMD詳解

        經驗模式分解(empirical mode decomposition, EMD)方法是Huang提出的,它是一種新的時頻分析方法,而且是一種自適應的時頻局部化分析方法:①IMF與採樣頻率相關;②它基於數據本身變化。這點是

原创 基於Ubuntu14.04搭建caffe訓練環境

各種教學視頻或文檔資料 +QQ:635992897 一、基礎環境配置 0、apt-get update 1、sshd安裝     sudo apt-get install openssh-server 2、Vi重裝    apt-get

原创 基於多項式迴歸的顏色校正算法

各種教學視頻或文檔資料 +QQ:635992897 1.針對顏色誤差分析用ISeeTest軟件測試機器拍攝的24色色卡進行分析得出灰度偏差曲線 可見顏色誤差曲線,我們只要擬合出類似的非線性關係就可以校正顏色偏差。 2.構建多項式各項1

原创 光照不均勻圖像分割---同態濾波

本文轉自 執劍者羅輯 的CSDN博客 原文:https://blog.csdn.net/cjsh_123456/article/details/79351654   一、同態濾波對於一幅由物理過程產生的圖像f(x,y),可以表示爲照射分量

原创 光照不均勻圖像分割——頂帽變換和底帽變換

本文章轉自wikiwen博客 文章鏈接:http://blog.csdn.net/kk55guang2/article/details/78490069   前言   上篇文章介紹了通過分塊閾值的技巧解決光照不均勻圖像分割出錯的問題,像大

原创 squeezenet 訓練分類網絡

近期需要做移動端深度學習項目,首先調查了一下適合移動端的深度學習網絡,常用的主要有:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。 幾種網絡原理及性能對比詳見: https://blog.csdn.ne

原创 實現MobileNet-SSD網絡並進行優化

主要目的:在移動端運行目標識別算法 選用網絡mobilenet 選用平臺 caffe 思路 選用github已有項目優化(優化方式主要參考網上博客和論文) 下載https://github.com/chuanqi305/MobileNet