随笔分类 - 计算机视觉
摘要：此文参考： YOLOv3:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381 YOLOv2:https://blog.csdn.net/Jesse_Mx/article/details/53925356 YOLO1 (1) 给一个大小为44
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摘要：RCNN 物体检测不再是对单一物体进行分类，而是要分类多个物体，另一方面还需要知道这些物体在什么地方，也就是bounding box。这两点使得识别比分类更加困难。 因此采用来扣一块区域出来，放卷积神经网络来看一看是不是我要的物体，如果不是就丢弃，如果是，那就找到这个物体了。如此使用Selectiv
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摘要：由于ROC曲线面积比较难求得，所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制，西瓜书上写得比较学术，不太能理解，假设有这么一个样本集： 假设预测样本为20个，预测为正类的概率已经进行了排序，得分递减，画图步骤为： (1) 在所排序的样本最左边，画一条线即 无 | 1 2 3 4 5 …，线
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摘要：Canny理论： 1、首先用高斯模糊过滤掉噪声 2、然后用 Sobel 过滤器确定图像边缘的强度和方向 Gx是指梯度在x方向上的突变，也就是垂直边缘 Gy是指梯度在y方向上的突变，也就是水平边缘 根据以上公式可以求出梯度及方向。 3、对sobel的输出使用非极大抑制来观察每个检测边缘的强度和方向，选
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摘要：算法原理 kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行了足够多的迭代 代码实现：
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摘要：高通滤波器 以检测边缘的高通过滤器为例这是个三乘三的核 其元素总和为 0，边缘检测时 所有元素总和为 0 是很重要的，因为这类过滤器要计算的是相邻像素的差异 或者说变化，要计算差异 就需要将像素值相减，如果这些核值加起来不等于 0，那就意味着计算出来的差，权重会有正负结果就是滤波后的图像亮度会相应地
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摘要：如果光线不好，有阴影，斑驳，或者太亮的话简单的用颜色阈值就不太适用了，我们要如何完整的检测出处于不同光线下的物体？ 图像表示方式还有HSV（H（色相）S（饱和度）V（明度）），HLS（H（色相）L（亮度）S（饱和度）） 在HSV中，V受光照的影响最大，而H基本不受阴影或过高亮度的影响，如果我们依靠这
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