图像金字塔是由一幅图像的多个不同分辨率的子图所构成的图像集合。该组图像是由单个图像通过不断地降采样所产生的,最小的图像可能仅仅有一个像素点。 《OpenCV轻松入门:面向Python》学习笔记(八) 1. 理论基础 1.1 向下采样 1.2 向上采样 2. pyrDown 函数及使用 3. pyrUp 函数及使用 4. 采样
内容列表 前言 一、Group Convolution 二、ShuffleNetV1 1. Channel Shuffle 2. ShuffleNet unit 3. Model Architecture 二、ShuffleNetV2 1. Motivation 2. Practical Guidelines for Efficient Network D
描述 本文会对何恺明博士的论文实验结果进行分析,并结合我的复现代码,对一些参数选择给出建议 以下是我关于去雾的另外两篇文章:论文解析:https://www.guyuehome.com/39848思路梳理与python代码复现:https://www.guyuehome.com/39850 原文分析 5. Experimental Results 自己的结果 在我们的实验中,我们使用M
边缘检测虽然能够检测出边缘,但边缘是不连续的,检测到的边缘并不是一个整体。图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体,用于后续的计算。图像轮廓是图像中非常重要的一个特征信息,通过对图像轮廓的操作,我们能够获取目标图像的大小、位置、方向等信息。 1. 查找并绘制轮廓 1.1 查找图像轮廓:findContours函数 image, contours, hierarch
内容列表 前言 一、Motivation 二、MobileNetV1 1.深度可分离卷积 逐通道卷积(Depthwise Convolution) 逐点卷积(Pointwise Convolution) 参数对比 计算量对比 2.MBconv 3.Model Architecture 小结 三、MobileNetV2 1. Inve
码字不易,勿忘点赞! 2021年见证了vision transformer的大爆发,随着谷歌提出ViT之后,一大批的vision transformer的工作席卷计算机视觉任务。除了vision transformer,另外一个对计算机视觉影响比较大的工作就是Open AI在2021年1月份发布的DALL-E和CLIP,这两个都属于结合图像和文本的多模态模型,其中DALL-E是基于文本来生成
图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值也较大;相反,对于图像中比较平滑的部分,其灰度值变化较小,相应的梯度值也较小。一般情况下,图像梯度计算的是图像的边缘信息。 Canny 边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986 年,John F. Canny 发表了著名的论文A Computational Approach to E
内容列表 前言 一、传统的图像风格迁移(Traditional style transfer) 1.1计算机图形学领域和计算机视觉领域(Computer Graphics&Computer Vision) 1.2非真实感图形学(Non-photorealistic graphics)和纹理迁移(texture transfer) 二、基于神经网络的风格转换
码字不易,别忘点赞! 最近Meta大佬团队(FixRes,DeiT,ResMLP等作者团队)在论文Three things everyone should know about Vision Transformers提出了关于ViT的三点改进建议,它们分别涉及到如何加速ViT,如何对ViT进行finetune,以及如何改进ViT的patch预处理层来提升基于MIM(图像掩码)的无监督训练。这
模板匹配是指在当前图像A内寻找与图像B最相似的部分,一般将图像A称为输入图像,将图像B称为模板图像。模板匹配的操作方法是将模板图像B在图像A上滑动,遍历所有像素以完成匹配。 1. 模板匹配基础 result = cv2.matchTemplate(image, templ, method[, mask ] ) image 为原始图像,必须是8 位或者32 位的浮点型图像。
1. 腐蚀 腐蚀是最基本的形态学操作之一,它能够将图像的边界点消除,使图像沿着边界向内收缩,也可以将小于指定结构体元素的部分去除。 腐蚀用来“收缩”或者“细化”二值图像中的前景,借此实现去除噪声、元素分割等功能。 需要注意的是,腐蚀操作等形态学操作是逐个像素地来决定值的,每次判定的点都是与结构元中心点所对应的点。 如果结构元完全处于前景图像中(左图),就将结构元中心点所对应的腐蚀结果图像中
在尽量保留图像原有信息的情况下,过滤掉图像内部的噪声,这一过程称为对图像的平滑处理,所得的图像称为平滑图像。 《OpenCV轻松入门:面向Python》学习笔记(五) 内容列表 《OpenCV轻松入门:面向Python》学习笔记(五) 1. 均值滤波 2. 方框滤波 3. 高斯滤波 4. 中值滤波 5. 双边滤波 6. 2D卷积 1.
1. 缩放dst = cv2.resize( src, dsize[, fx[, fy[, interpolation]]] ) dst 代表输出的目标图像,该图像的类型与src 相同,其大小为dsize(当该值非零时),或者可以通过src.size()、fx、fy 计算得到。src 代表需要缩放的原始图像。dsize 代表输出图像大小。fx 代表水平方向的缩放比例。code 是色彩空间转换码。
最近在阅读OpenCV相关书籍,看到数字水印这个技巧觉得很有意思,于是想分享给大家。 前言 每张图片都是由很多个像素点构成的。在本文中我们采用的载体图像为灰度图,即该图像是一个二维矩阵,其中每个像素点均为8位二进制数,取值范围从00000000(0)-11111111(255)。水印图像为二值图像,即每个像素点只有0和255两个值,其中0代表黑色,255代表白色。 什么是数字水印 数字水印
描述 上一篇文章,对何恺明的论文进行了逐行分析,但总体内容还是有些繁琐,不利于学习总结。本篇将重点思想按照工程顺序给出,便于理解去雾的核心思想。我还列出了python版本的实现,是我按照论文的公式去复现的。 算法核心思想 1. 雾的模型 有雾的图像,与正常图像有什么区别呢?作者结合参考文献,给出了这样的公式 意思是说:我们拿到的有雾图像素值,是正确图像经过一个t的衰减,增加一个大气光
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 描述 这篇文章不用多说了。看作者:何恺明,孙剑,汤晓鸥。事实上这篇文章是2009年CVPR的Best Paper,我在上学时就已经读过这篇文章了。那时刚入门还不太懂这三人有多厉害,只觉得这篇文章真的很炫酷。 这几年,有幸上过孙老师的一堂课,家里人也曾在旷视工作过。这几天有相关的契机,就重新分
相机标定原理 相机标定意义 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数。 在后面可以看到 世界坐标系与 像素坐标系的 转换 关系 里面的 几个矩阵,就是要通过标定求得的 相关 参数 相机标定原理 所以 相机标定的 目的 就是 求 相关 参数 相机标定参数 具体
开发环境:Ubuntu 18.04 LTS + ROS Melodic + ViSP 3.3.1文章内容主要参考ViSP官方教学文档:https://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily/tutorial_mainpage.html 本文主要介绍了如何使用ViSP实现二维码检测,二维码包含QRCode和DataMatrixCode两个类型,本文主要
开发环境:Ubuntu 18.04 LTS + ROS Melodic + ViSP 3.3.1文章内容主要参考ViSP官方教学文档:https://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily/tutorial_mainpage.html 本文主要介绍了如何使用ViSP实现关键特征点的检测以及匹配,文中使用了ORB特征提取算法在参考图像中寻找关键点,并采
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