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07 2018 档案

摘要:所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习。 一、图像分割算法概述 1.1 基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是 阅读全文
posted @ 2018-07-30 22:33 大奥特曼打小怪兽 阅读(34692) 评论(0) 推荐(4) 编辑
摘要:在上一节我们已经介绍了如何对相机进行标定。然后获取相机的内部参数,外部参数。 内参包括焦距、主点、倾斜系数、畸变系数: M=[fxγu00fyv0001] 其中γ阅读全文
posted @ 2018-07-26 22:47 大奥特曼打小怪兽 阅读(43520) 评论(20) 推荐(14) 编辑
摘要:去年三四月份实验室做了一个机器人与视觉识别系统的项目,主要就是利用双目摄像头进行物体空间坐标定位,然后利用机器人进行抓取物体。当时我才研一,还是个菜鸡,项目主要是几个学长负责做的,我也就是参与打打酱油,混混经验。现在过了一年多了,机器人一直在实验室放着,空着也是浪费,所以就想搞点事情。这里我们就先从 阅读全文
posted @ 2018-07-25 22:29 大奥特曼打小怪兽 阅读(71000) 评论(14) 推荐(9) 编辑
摘要:1、车牌识别 非常详细的讲解车牌识别easypr 非常详细的讲解车牌识别easypr 2、双目匹配算法 淡定的CrazyDog的第一篇博客 双目立体匹配SAD算法 双目立体匹配之SAD算法改正错误 双目立体视觉匹配算法 SAD匹配算法、BM算法、SGBM算法、GC算法 淡定的CrazyDog的第一篇 阅读全文
posted @ 2018-07-18 16:42 大奥特曼打小怪兽 阅读(1338) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:一、轮廓检测 在计算机视觉中,轮廓检测是另一个比较重要的任务,不单是用来检测图像或者视频帧中物体的轮廓,而且还有其他操作与轮廓检测相关。这些操作中,计算多边形边界,形状逼近和计算机感 兴趣区域。 这是与图像数据交互时的简单操作,因为numpy中的矩阵中的矩形区域可以使用数组切片(slice)定义。在 阅读全文
posted @ 2018-07-18 15:51 大奥特曼打小怪兽 阅读(25831) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要:Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You only look once: Unified, real-time object detection. In: CVPR. (2016) YOLO的全拼是You Only Look On 阅读全文
posted @ 2018-07-06 16:47 大奥特曼打小怪兽 阅读(33237) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要:我们在第三十二节,使用谷歌Object Detection API进行目标检测、训练新的模型(使用VOC 2012数据集)那一节我们介绍了如何使用谷歌Object Detection API进行目标检测,以及如何使用谷歌提供的目标检测模型训练自己的数据。在训练自己的数据集时,主要包括以下几步: 制作 阅读全文
posted @ 2018-07-05 11:28 大奥特曼打小怪兽 阅读(8950) 评论(9) 推荐(0) 编辑
摘要:在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法。并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中。因此我认为还是有研究的必要。 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体 阅读全文
posted @ 2018-07-03 17:06 大奥特曼打小怪兽 阅读(39849) 评论(4) 推荐(10) 编辑
摘要:数字图像处理入门 图像处理中的matlab使用 图像的点运算 分段线性变换与直方图修正 图像梯度算法中算子的由来 双线性插值算法的详细总结 Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图 目标检测(1)-Selective Search https://gi 阅读全文
posted @ 2018-07-03 10:06 大奥特曼打小怪兽 阅读(1123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测。至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受。 Object Detec 阅读全文
posted @ 2018-07-01 15:10 大奥特曼打小怪兽 阅读(30686) 评论(20) 推荐(2) 编辑
摘要:Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Syst 阅读全文
posted @ 2018-07-01 15:05 大奥特曼打小怪兽 阅读(23348) 评论(3) 推荐(1) 编辑
摘要:Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思 阅读全文
posted @ 2018-07-01 15:04 大奥特曼打小怪兽 阅读(4190) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on compu 阅读全文
posted @ 2018-07-01 15:03 大奥特曼打小怪兽 阅读(10685) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:在前面几节中,我们已经介绍了什么是目标检测,以及如何进行目标检测,还提及了滑动窗口,bounding box、以及IOU,非极大值抑制等概念。 这里将会综述一下当前目标检测的研究成果,并对几个经典的目标检测算法进行概述,本文内容来自基于深度学习的目标检测,在后面几节里,会具体讲解每一种方法。 在深度 阅读全文
posted @ 2018-07-01 15:02 大奥特曼打小怪兽 阅读(7338) 评论(0) 推荐(1) 编辑

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