原创 MFC窗口顏色的設置
MFC窗口顏色的設置本文主要介紹對話框背景色以及控件顏色的設置(SetDialogBkColor()不再被支持)。 對話框背景色的設置 1、重載OnPaint()函數,即WM_PAINT消息,代碼如下所示: void CtestDlg::O
原创 由於項目需求.md
由於項目需求,採用MFC實現手持血管增強。工具平臺已經發生了較大變化,對GOMfcetemplate進行重構; 根據現有理解,首先嚐試64位平臺。 1、生成MFC dialog 2、引入OpenCV,顯示圖片 還是區分3個地方,分別是 目
原创 經典網絡復現(4)ResNet
在經過試驗發現:網絡層數的增加可以有效的提升準確率沒錯,但如果到達一定的層數後,訓練的準確率就會下降了,因此如果網絡過深的話,會變得更加難以訓練。 那麼我們作這樣一個假設:假設現有一個比較淺的網絡(Shallow Net)已達到了
原创 opencv460在win10+vs2017上的編譯
近期有網友提問,正好把最新的460編譯情況簡單整理一下。 1、下載並解壓 2、cmake打開,一般選擇最新版本cmake 3、如果需要編譯64位的,這裏一定要選64.默認是32位。此外,opencv一定要選擇source文件夾 4、整
原创 圖像視覺的調試
一般的模式,也是目前我的模式是這樣的 接觸一個任務->劃分類型->halcon預處理一下,也可以出demo(圖片,程序)->opencv(或相關的東西)->封裝成爲dll文件->發佈 所以,核心的東西
原创 如何提高模版識別的成功率
在圖像識別的方法中,模版識別是比較簡單的一種,《學習opencv》中給出了例子和實現代碼,即使是在最新版本中,改變的也並不大。 但是這並不代表模版識別在實際應用中不適合。恰恰相反,每一張方法都需要用在它合適的地方。模版識別相對來說,應用於
原创 單目標模版匹配
就是實現這樣: 其中,能夠根據模版運算,自動實時從圖中找出相同模版的地方。從而能夠計算出鏡頭的相對位移。 模板匹配的工作方式 模板匹配的工作方式跟直方圖的反向投影基本一樣,大致過程是這樣的:通過在輸入圖像上滑動圖像塊對實際的圖像塊
原创 使用liner、feather、multiband對已經拼接的數據進行融合
所謂"blend",英文解釋爲“vt. 混合vi. 混合;協調n. 混合;摻合物”這裏應該理解爲是圖像數據的融合。這是“識別->對準->融合”的最後一步。融合是決定拼接質量的關鍵一步,一方面它決定於圖像對準的質量,一方面它本身
原创 對於“機器視覺(computer version)”的反思
做圖像有一段時間了,幾個問題進行反思,歡迎討論 1、機器視覺的本質是什麼? 我認爲就是通過計算機和數學的方法,對一定形式存儲的2d或3d的視覺信號進行增強、延伸,以增加信號的強度; 2、機器視覺的第一原則是什麼? 在能夠容忍的速度下完成任
原创 模版多匹配
模版的多個匹配,能夠得到所有匹配的結果。模板匹配是數字圖像處理的重要組成部分之一。 把不同傳感器或同一傳感器在不同時間、不同成像條件下對同一景物獲取的兩幅或多幅圖像在空間上對準,或根據已知模式到另一幅圖中尋找相應模式的處理方法就叫做模板
原创 實現gabor filter的濾波
實現gabor filter的濾波 圖像紋理對於航空遙感圖片、織物圖案、複雜自然風景和動植物都適合。這裏我採用遙感圖片、織物圖案和鋼鐵表面來做,並和canny圖片進行一定的對比。 遙感圖像 編織物 相比較can
原创 鋼管識別項目2
【該項目現在已經實現人工智能識別,相關材料博客裏面進行搜索】 鋼管識別項目2 零、相關說明: 首先進行一下相關說明。在“jsxyhelu.cnblogs.com/項目實戰派”欄目裏面出現的需求、圖片和其他資源,都是我在瀏覽
原创 halcon+csharp多圖像拼接實現
簡單的來說,就是將 一類的圖片最後拼接成爲這樣的結果 這個圖片有點大呀。 基本步驟: 1、halcon進行仿射變化進行鏡頭畸變。這個可以參考halcon中一個二維碼畸變的例子; 2、基於模版匹配找出偏移值,然後進行拼接。這個可以參考h
原创 DNVideoXLib研究
DNVideoXLib是Dinocatpure的官方接入函數,但是沒有提供相關文檔,也在網上搜索不到,但是廠家給了一個可以運行的例子。那麼我們就基於這個例子進行功能研究。一、引入和初始化包括2個頭文件: private Ax
原创 基於u2net和OpenCV的人像背景替換
這裏的想法來源於OpenVINO的一個介紹材料,具體來說就是如上圖一樣,能夠實現人像前景的圖片的背景分割,灰度化背景後重新放置回去。從實現來說,主要分爲兩個部分,一個是“前景背景分割”,二個是“背景灰度化”。第2個部分肯定是OpenCV來做