原创 [計算機視覺] 圖像segmentation and grouping

Segmentation and Grouping mid-level vision的一個關鍵問題是要找到同時具有compact和expressive的image representations,因爲early vision中產生的大量i

原创 【深度學習技術】如何用C++加載pytorch模型並進行推理部署 (三)

【深度學習技術】如何用C++加載pytorch模型並進行推理部署 (三) “將C++ tensor圖像拷貝至opencv Mat中” 如何高效地從pytorch C++ tensor結構中將超分輸出的圖像拷貝至opencv用於後續

原创 [計算機視覺] Grouping and model fitting

這一講的主要內容有:hough transformation,least squares fitting,Incremental line fitting,RANSAC方法, fitting using probabilistic mod

原创 【深度學習技術】如何用C++加載pytorch模型並進行推理部署

訓練好的pytorch模型,不想再用C++把模型實現,而只想用C++進行模型部署,那麼可以參考下面的文檔: https://pengyizhang.github.io/2020/03/19/pytorch_script_cplusplus

原创 【計算機視覺】Canny算子邊緣檢測

[計算機視覺] Canny算子邊緣檢測 ##1. Canny邊緣檢測基本原理 (1)圖象邊緣檢測必須滿足兩個條件:一能有效地抑制噪聲;二必須儘量精確確定邊緣的位置。 (2)根據對信噪比與定位乘積進行測度,得到最優化逼近算子。這就是

原创 【深度學習技術】如何用C++加載pytorch模型並進行推理部署(二)

關於如何控制圖像輸入pytorch C++以及輸出的處理方法,可以👉 https://pengyizhang.github.io/2020/03/19/pytorch_script_cplusplusv2/

原创 【ARM-Linux開發技術】Makefile文件回顧

#【ARM-Linux開發技術】Makefile文件回顧 總是記不住的Makefile命令,重新回顧一下基本概念以及規則

原创 【計算機視覺】 濾波器

【計算機視覺】 濾波器 卷積,信號系統中的連續與離散卷積,還有圖像處理中的卷積核,卷積神經網絡等概念。對於圖像處理中來講,卷積就是卷積核來對圖像進行空域濾波。有以下主要內容: 輸出圖像的每一個像素都是卷積核掃描過輸入圖像得到的加權平均;

原创 【醫學圖像處理】X-ray Fluoroscopy 熒光檢查

【醫學圖像處理】X-ray Fluoroscopy 熒光檢查 熒光檢查是使用實時X射線成像。它曾經利用自1950年代末以來一直使用的圖像增強器,但現在使用的是平板探測器,其類似於投影放射學中使用的數字射線照相術。 定義 Fluor

原创 【計算機視覺】關於`partial cross entropy loss`用於弱監督語義分割中的說明

【計算機視覺】關於partial cross entropy loss用於弱監督語義分割中的說明 弱監督標籤 以兩類別語義分割爲例,背景和前景,給定的弱監督標籤是隻對前景個一小部分進行了標註。這個只是直接拿這個弱監督標籤進行訓練,

原创 【醫學圖像處理】X-ray 圖像質量

【醫學圖像處理】X-ray 圖像質量 圖像一些屬性相互影響,共同決定顯示圖像的質量: 對比度 分辨率 噪聲 還包括: Unsharpness 模糊 Magnification Distortion變形 僞影 1. 對比度 對比度指

原创 【醫學圖像處理】X-ray 圖像質量保證

【醫學圖像處理】X-ray 圖像質量保證 質量保證是 IRR 1999 的要求,每家醫院應該建立自己的質量手冊,詳細說明如下: 必須做哪些測試 如何進行測試 測試應該多久進行一次 如何記錄和分析測試結果 與標準的可接受的偏差幅度是

原创 【醫學圖像處理】X-ray 乳腺攝影

【醫學圖像處理】X-ray 乳腺攝影 設備 Angled tube 彎管頭 由於陽極後跟效應,X射線束在平行於X射線管的陽極-陰極軸的方向上是不均勻的。通過將胸壁端部上的陰極(要穿透的較厚區域,較高的能量束)和乳頭端部上的陽極(

原创 【計算機視覺】no-local means方法

【計算機視覺】no-local means方法 大一統的高維高斯濾波表達式 對任意的位置 pi 處的值 vi 進行濾波,與具有臨近位置的其它值進行混合。通常這些值 vi 是均勻的像素顏色。 如果位置 pi 是兩維的像素位置,那麼

原创 【計算機視覺】雙邊濾波 `bilateral filter` 方法

【計算機視覺】雙邊濾波 bilateral filter 方法 大一統的高維高斯濾波表達式 對任意的位置 pi 處的值 vi 進行濾波,與具有臨近位置的其它值進行混合。通常這些值 vi 是均勻的像素顏色。 如果位置 pi 是兩維