原文:深入學習OpenCV檢測及分割圖像的目標區域

准備 :OpenCV常用圖片轉換技巧 在進行計算機視覺模型訓練前,我們經常會用到圖像增強的技巧來獲取更多的樣本,但是有些深度學習框架中的方法對圖像的變換方式可能並不滿足我們的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的圖像處理技巧對我們還是有很多幫助的。 圖像通道分離 我們知道每個圖像是由RGB三個顏色通道構成,所以我們可以使用split函數對原圖像的三個通道進行分離: B, G, R cv .spli ...

2019-07-27 19:27 0 5554 推薦指數:

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深入學習OpenCV圖像灰度化原理,圖像相似度的算法

  最近一段時間學習並做的都是對圖像進行處理,其實自己也是新手,各種嘗試,所以我這個門外漢想總結一下自己學習的東西,圖像處理的流程。但是動起筆來想總結,一下卻不知道自己要寫什么,那就把自己做過的相似圖片搜索的流程整理一下,想到什么說什么吧。   首先在進行圖片灰度化處理之前,我覺得有必要了解一下 ...

Wed Oct 17 06:01:00 CST 2018 7 24558
目標檢測、實例分割學習

目標檢測、實例分割學習 這里只列舉一些我本人覺得講得很清楚的博文,以便於自己的學習 綜述1:https://www.zhihu.com/question/21665775 這篇文章對計算機視覺做了一個很好的、很生動的綜述 綜述2:https://www.cnblogs.com ...

Thu Dec 26 00:59:00 CST 2019 0 1538
圖像分類、目標檢測圖像分割區別

2020-09-24 1、圖像分類 圖像分類主要是基於圖像的內容對圖像進行標記,通常會有一組固定的標簽,而你的模型必須預測出最適合圖像的標簽。這個問題對於機器來說相當困難的,因為它看到的只是圖像中的一組數字流。 上圖片來自於Google Images 而且,世界各地經常會舉辦多種多樣 ...

Thu Sep 24 19:35:00 CST 2020 0 1547
區域分割OpenCV

區域分割 區域生長 分裂合並 水域分割 Hough變換 Hough變換原理 廣義Hough變換 Hough remap Affine_Transform ...

Sat Oct 31 02:12:00 CST 2020 0 541
基於區域目標檢測

目標檢測,即在一幅圖里框出某個目標位置.有2個任務. 定位出目標的邊界框 識別出邊界框內的物體的類別 Sliding-window detectors 一種暴力的目標檢測方法就是使用滑動窗口,從左到右,從上到下掃描圖片,然后用分類器識別窗口中的目標.為了檢測出不同的目標 ...

Fri Jun 14 21:41:00 CST 2019 0 967
OpenCV 實現低對比度圖像臟污區域檢測

1. 低對比度圖像臟污區域檢測 先上圖: 第一張圖如果不是標注結果,我都沒有發現臟污區域在哪里,第二張圖還清晰一些,基本可以看出來圖像靠近左邊緣的位置有偏暗的區域,這就是我們所說的臟污區域了,也是我們要檢測區域。 標注結果圖: 2. 實現方法介紹 這里介紹兩種實現 ...

Fri Dec 10 23:33:00 CST 2021 0 1262
 
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