前段时间做了一个车牌检测识别的项目，我的任务是将MATLAB中的算法移植成C 代码。在车牌区域提取的过程中，用到了水平方向的Sobel算子检测垂直边缘，一开始我直接把MATLAB中的 语句改写成OpenCV中的 之后，整个检测算法产生了一些意想不到的输出。追根溯源，我发现问题的根源就是在这个边缘检测步骤里：MATLAB的edge函数产生的是一个细化的二值边缘，而OpenCV中输出的是模板卷积后的浮 ...
2013-10-27 21:05 0 3557 推荐指数：
转自：http://www.cnblogs.com/heleifz/archive/2013/10/27/3391225.html 这个函数matlab中处理的时候，检测二维码时能够去除很多杂点，其调用的边缘检测算法中就包含这个方法，留着备用吧.该算法的原理如下： 通过对梯度图进行非极大值抑制 ...
1. 算法原理 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。 2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i](2<=i<=W-1)是否大于其左邻元素I ...
目录 一、什么是NMS 二、NMS及其优化版本 1、soft NMS 2、GIoU NMS 3、DIoU NMS 4、CIoU NMS 正文 一、什么是NMS 1、定义： 非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法，其目的是为了消除多余的候选框，找到最佳的物体检测 ...
一. 引入NMS 在R-CNN中对于2000多个region proposals得到特征向量（4096维）后，输入到SVM中进行打分（score）。除了背景以外VOC数据集共有20类。那么2000*4096维特征矩阵与20个SVM组成的权重矩阵4096*20相乘得到结果为2000 ...
在RCNN系列目标检测中，有一个重要的算法，用于消除一些冗余的bounding box，这就是non-maximum suppression算法。 这里有一篇博客写的挺好的： http://www.cnblogs.com/liekkas0626/p/5219244.html 借用博客里 ...
边缘检测matlab算法汇总 1. 基于一阶微分算子检测边缘图像 一阶微分边缘算子又称梯度边缘算子，它是利用图像在边缘处的阶跃性，及图像梯度在边缘去得极大值得特征性进行边缘检测。 Sobel算子：image =edge(in_image,’sobel’,threshold ...
参考链接 ：NMS(非极大值抑制) NMS: non maximum suppression 翻译为“非极大值抑制”，为什么不翻译成最大值抑制呢？maximum可以翻译为“最大值”，也可以翻译成“极大值”，所以翻译成极大值或者最大值一定要看这个值的含义。 极大值和最大值的区别就是，极大值 ...
因为之前对比了RoI pooling的几种实现，发现python、pytorch的自带工具函数速度确实很慢，所以这里再对Faster-RCNN中另一个速度瓶颈NMS做一个简单对比试验。 这里做了四组对比试验，来简单验证不同方法对NMS速度的影响。 方法1：纯python语言实现：简介方便 ...
