原创 labelme教程

1.打開anaconda下面的Anaconda prompt 2.輸入labelme 3. Labelme打開了 4.點創建多邊形 5.然後就描邊,最後雙擊結束 6.點save,然後json就保存下來了 7.最後shi

原创 Matlab讀取envi格式圖像(批處理)轉爲mat格式

% Matlab讀取envi圖像img格式(批處理) (2011-08-11 15:49:05)轉載▼ % 標籤: 雜談 % 試驗:Matlab讀取ENVI標準圖像(IMG+Hdr),並計算相關係數。 % 1、 讀取ENVI標準圖像

原创 圖像色彩增強之python實現——MSR,MSRCR,MSRCP,autoMSRCR

轉載請註明出處:https://blog.csdn.net/weixin_38285131/article/details/88097771 最近在做街景圖象色彩校正方面的工作,對於過暗,過曝光,以及背光等現象,用過一些gamma

原创 光場全聚焦圖像生成代碼記錄

隨便記錄一下代碼做個備份吧 一丶Tao深度提取代碼 生成全聚焦圖像 function depth_output = compute_LFdepth(file_path) % compute_LFdepth % : c

原创 Opencv將語義分割標籤json文件根據label不同可視化爲不同顏色

下面是labelme做好的json標籤文件,有不同的label,比如其中一個就是poly_line。還有一些其他的標籤,我們只標記polyline,其他的爲黑色,polyline爲白色。  標題   import json impor

原创 Matlab版Yolov3識別行人(一)——數據標註

Matlab中有很多神經網絡工具包,並且有自帶的標註工具,用來做深度學習很方便,下面我主要介紹一下標籤如何做,用Matlab中APP中的Image Labeler工具進行標註。 用的版本爲Matlabr2019版本 一丶找到Ima

原创 ENVI(三)——影像選擇控制點配準

1.print screen截圖 粘貼到畫圖中打開,將圖像裁剪下來   2.將截圖和遙感影像加載到ENVI中     3.工具箱Geometry Correction->registration->Image Registration

原创 ENVI(一)——圖像正射

ENVI正射 1.打開ENVI,File----open image file ,打開圖像,選擇tiff格式圖像 2.選擇工具欄MAP-----Orthorectification------Generic RPC and RSM----

原创 ENVI(二)——全色圖像和多光譜圖像融合

全色和多光譜影像 1.ENVI工具欄Spectral----Gram-Schmidt Spectral Sharpening memory1和memory2就是我們剛纔正射過得多光譜和全色影像   2.然後選擇低分辨率的多光譜影像正

原创 SIFT+RANSAC+反距離加權圖像拼接融合(代碼記錄)

單純記錄一下之前的代碼 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #

原创 Matlab實現人眼精準識別和定位

detector=vision.CascadeObjectDetector('LeftEyeCART'); 利用matlab中的vision包來檢測人眼   是不是定位的很準,下面放一下代碼: detector=vision.C

原创 Matlab工具箱標定和校正魚眼鏡頭

魚眼鏡頭校正和普通相機校正,在matlab工具箱中有所區別  一 工具箱操作  二 用標定結果參數 校正其他圖像用  用undistortFisheyeImage函數 %利用matlab工具箱標定魚眼之後,導出標定參數到工作區

原创 爬蟲百度圖片

轉載一個下載百度圖片還不錯的程序,忘了從哪看的了,放在這吧 以後用了翻一番 import re import requests from urllib import error from bs4 import BeautifulSoup

原创 Opencv實現全景圖像展開之柱面展開和透視展開法

  有一篇論文介紹了幾種展開的方法: 《基於3D全景視覺的智能三維立體攝像設備的設計》 原始全景圖像,我從另一篇博客中下載下來的: 展示一下結果: 柱面展開圖:   標題    透視展開結果:   一  圓柱展開  cylind

原创 Tensorflow python cudnn cuda對應版本

linux下: windows下: 上面兩張圖是在這裏找到的:https://www.tensorflow.org/install/source 另外附上下載鏈接: CUDA 下載地址 點擊打開鏈接 cudnn 下載地址(