摘要：
简单说一下图像傅里叶变换的思路。 文章思路，先理解傅里叶级数，由连续傅里叶级数说明傅里叶变换。之后引入取样函数，对连续函数取样，就可以得到离散函数的傅里叶变换。由此推倒出单变量傅里叶变换。由一维傅里叶变换，就可以推导出二维傅里叶变换，及图像的傅里叶变换。下一篇博客再讲图像傅里叶变换性质。 https 阅读全文
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Otsu及变种 Otsu基本上最简单的分割了，原理很简单，就是将像素分类，找到使类间方差最大的阈值。就和机器学习中聚类思想一致。 其变种就是多阈值处理，和基于局部的阈值。 过程总结如下： 代码如下： 使用opencv自带的算法做验证，结果一致 1 int n=threshold(gray, temp 阅读全文
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空间滤波是基础中的基础。其实就是按块像素做运算，比如平滑，锐化等等。分为卷积和相关，其实卷积就是相关的滤波核旋转180。 下图是相关及卷积 二维类似，对图像进行处理一般使用二维结构。 卷积公式： 接下来做一下平滑和锐化滤波的代码复现 1、 平滑滤波 一般3*3卷积核，求某邻域内均值，也可能对不同邻域 阅读全文
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获取直方图与直方图均衡化，规定化 原理很简单，就是获取像素点分布，并改变像素点分布。 1、获取直方图 用到的接口是 calcHist（），有三种形式。返回一个图像直方图像素分布。之后再使用opencv画图。 2、直方图均衡 改变像素值分布，使其基本满足均匀分布。由此可改善图像对比度。 3、直方图规定 阅读全文
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最近在学习数字图像处理，更新一些基础知识，并使用opencv和C++做复现。 基本的灰度变化就是对图像像素点做运算，使其满足我们的需求。 几种基本的灰度变换，像素点对应情况如下图所示： 1、图像反转 若原图像灰度量级【0-L-1】，则现图像每个像素点灰度为x,变化后为L-1-X。总体变换效果就是暗的 阅读全文
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之前被问到了CNN类基础模型的一些特性，比如1X1卷积，还有经典卷积网络发展及为什么采用此结构，结果被问住了。学习过程中其实没有做过更深层次的思考，比如为什么会选择这种架构，可不可以采用其他结构来替换，只是会用一些经典模型。到最后别人问几个为什么就不知道了。基础还是要加强呀。现在先参考别人的专栏还有 阅读全文
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其实前面几个月看过人脸检测测论文，就是我写MTCNN那阵，看过了10篇？其实主要还是看的别人的专栏和总结，自己没怎么深入看。因为感觉和目标检测用的方法很像。还没决定做哪个方向之前，还是在增强基本功比较好。 人脸检测和通用目标检测的区别 1. 要求速度快，能做到实时。毕竟用在安防这种地方，讲究的就是实 阅读全文
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之前看了一些介绍语义分割的论文，但是没有记笔记，因为想把时间花在跑模型，增强工程能力上。现在参照别人的文章，把看过的几篇论文做一个简单的总结。 1. FCN 网络结构如下图，即输入图片通过CNN网络提取特征，之后经过上采样，将特征恢复成原图大小，从而达到像素级别的分割： 全卷积网络，有三个特点： 1 阅读全文
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最近在自己跑模型。总结了下一些比较杂的一些小计算问题。 评价指标 目标检测： 准确率与召回率。实际就是机器学习中查准率和查全率。 根据IOU计算准确率。不同IOU下计算求平均，即为平均准确率 mAP. 可通过FP曲线来看 速度：每秒识别出图像的帧数。FPS 评价数据集：COCO Cityscapes 阅读全文
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依旧是参考java版算法书，使用python重写一遍。涉及到的内容有二分查找，暴力字符串查找，KMP。由KMP扩展的 带正则的自动状态机部分待补充。 这两天将java算法书重新过了一遍，图论部分没看，因为实现起来太麻烦，只看了深度优先及广度优先遍历。 本书其余部分，排序，二叉树，字符串部分均大概过了 阅读全文