随笔分类 - 图像处理
摘要：CleanVision是一个开源的Python库，旨在帮助用户自动检测图像数据集中可能影响机器学习项目的常见问题。该库被设计为计算机视觉项目的初步工具，以便在应用机器学习之前发现并解决数据集中的问题。CleanVision的核心功能包括检测完全重复、近似重复、模糊、低信息量、过暗、过亮、灰度、不规则
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摘要：Supervision库是一款出色的Python计算机视觉低代码工具，其设计初衷在于为用户提供一个便捷且高效的接口，用以处理数据集以及直观地展示检测结果。Supervision库的官方开源仓库地址为：supervision，官方文档地址为：supervision-doc。 Supervision库需
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摘要：对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小
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摘要：imgaug是一款非常有用的python图像增强库，非常值得推荐应用于深度学习图像增强。其包含许多增强技术，支持图像分类，目标检测，语义分割，热图、关键点检测等一系列任务的图像增强。本文主要介绍imgaug基本使用，以及应用关键点和边界框增强。 官方代码仓库：imgaug 官方入门文档：imgaug
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摘要：CCPD是一个大型的、多样化的、经过仔细标注的中国城市车牌开源数据集。CCPD数据集主要分为CCPD2019数据集和CCPD2020(CCPD-Green)数据集。CCPD2019数据集车牌类型仅有普通车牌(蓝色车牌)，CCPD2020数据集车牌类型仅有新能源车牌(绿色车牌)。 在CCPD数据集中，
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摘要：目前数字图像处理技术已经应用生活各个方面，但是大部分教程都是利用第三方库(如opencv)对RGB图像格式进行处理。对于YUV图像格式的图像处理教程较少。于是博主搬运总结了多个大牛的文章，总结出来这个YUV图像像素处理入门教程。 这些大牛有： 雷霄骅（祝愿雷神在天堂安好） https://blog.
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摘要：1 分离YUV420中YUV分量 本程序中的函数主要是将YUV420P视频数据流的第一帧图像中的Y、U、V三个分量分离开并保存成三个文件。函数的代码如下所示： /** * @file 1 yuv_split.cpp * @author luohen * @brief split of yuv * @
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摘要：9 yuv420图像截取 本程序中的函数主要是对YUV420P视频数据流的第一帧图像进行截取。类似opencv中的rect函数，函数的代码如下所示： /** * @file 9 yuv_clip.cpp * @author luohen * @brief yuv image clip * @date
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摘要：12 yuv420转换为rgb(opencv mat) yuv格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点，但大多数图像处理操作都是基于RGB格式，而且自己造轮子工作量太大。因此通常都会将yuv转换为rgb，再用opencv等视觉库进行图像处理。 yuv转换为rgb有多种方法，比如公式法。但是推荐使用第三方
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摘要：颜色直方图是一种常见的图像特征，顾名思义颜色直方图就是用来反映图像颜色组成分布的直方图。颜色直方图的横轴表示像素值或像素值范围，纵轴表示该像素值范围内像素点的个数或出现频率。颜色直方图属于计算机视觉中的基础概念，其常常被应用于图像相似度计算，视觉词袋，图像颜色平衡等。颜色直方图可以基于不同的颜色空间
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摘要：普通的行人reid，分为特征提取和向量检索两大部分。其他一些商用技术是普通项目接触不到，大概用这两部分，再搜集数据，换换检测模型，提高reid模型就可以了。 1 特征提取 对于特征提取，通常步骤如下: 目标检测 目标检测提取图像中的行人，一般会使用输入图像尺寸较大的yolo模型。目标跟踪 仅仅使用目
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摘要：blind-watermark是一个能够给图片添加/解析基于频域的数字盲水印的Python库。图像水印image watermark是指在图片里添加文本或图形，以标记图片的来源。但是图像水印会破坏原图。因此另外一种水印形式，即图像盲水印blind image watermark在实践中更多地用于标记
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摘要：在基于OpenCV实现图像哈希算法一文中描述了如何通过OpenCV实现图像哈希算法。进一步我们可以基于图像哈希构建图像相似度对比算法（用图像哈希构建相似度对比算法精度不高，粗略筛选还是可以用的）。 1 介绍 基于图像哈希构建图像相似度对比算法本质就是根据两张图像的hash值距离来判断图像是否相似。具
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摘要：dlib是一个C++工具包（dLIB中也有Python接口，但是主要编程语言为C++），包含绝大多数常用的机器学习算法，许多图像处理算法和深度学习算法，被工业界和学术界广泛应用于机器人、嵌入式设备、移动电话和大型高性能计算环境等领域。dlib的开源许可允许您在任何应用程序中免费使用它。在工程实践中，
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摘要：在图像处理领域中，经常通过极坐标与笛卡尔直角坐标的互转来实现图像中圆形转为方形，或者通过极坐标反变换实现方形转圆形。例如钟表的表盘，人眼虹膜，医学血管断层都需要用到极坐标变换来实现圆转方。 文章目录 1 基础数学知识1.1 极坐标1.2 二维直角坐标系转换 2 圆形区域转换为矩形区域2.1 预设值2
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摘要：本文主要讲述利用OpenCV制作低成本立体相机以及如何使用OpenCV创建3D视频，准确来说是模仿双目立体相机，我们通常说立体相机一般是指双目立体相机，就是带两个摄像头的那种（目就是指眼睛，双目就是两只眼睛），这种双目摄像机模仿人的视觉，所以应用很广泛（主要是工业机器人视觉）。双目摄像机也广泛应用于
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摘要：本文主要介绍对极几何(Epipolar Geometry)与立体视觉(Stereo Vision)的相关知识。对极几何简单点来说，其目的就是描述是两幅视图之间的内部对应关系，用来对立体视觉进行建模，实际上就是一种约束条件，这样可以确定立体匹配时的最优解。对极几何是计算机视觉领域中一个基础概念，具体可
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摘要：本文主要介绍基于OpenCV contrib中的quality模块实现图像质量评价。图像质量评估Image Quality Analysis简称IQA，主要通过数学度量方法来评价图像质量的好坏。 本文需要OpenCV contrib库，OpenCV contrib库的编译安装见： OpenCV_co
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摘要：人类具有一种视觉注意机制，即当面对一个场景时，会选择性地忽略不感兴趣的区域，聚焦于感兴趣的区域。这些感兴趣的区域称为显著性区域。视觉显著性检测（Visual Saliency Detection，VSD）则是一种模拟人类视觉并从图像中提取显著性区域的智能算法。如下面左边的图所示，人眼在观看该图片时会
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摘要：本文主要介绍基于图像强度变换算法来实现图像对比度均衡。通过图像对比度均衡能够抑制图像中的无效信息，使图像转换为更符合计算机或人处理分析的形式，以提高图像的视觉价值和使用价值。本文主要通过OpenCV contrib中的intensity_transform模块实现图像对比度均衡。如果想了解具体相关方
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