随笔分类 - 图像处理
摘要：图像显著性检测论文及代码汇总 https://blog.csdn.net/u010736662/article/details/88930849 Cmake编译opencv https://www.cnblogs.com/xixixing/p/11848018.html https://www.cn
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摘要：前期工作 下载anaconda conda的介绍 conda就是一个管理器，可以让你一台机器上同时有几个python的版本，而且可以让你轻松的切换你想要的版本。 你可以理解为conda是一个总的大文件管理器。 开始下载 添加下载源 打开anaconda prompt,在Windows右下角搜索栏搜到
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摘要：[toc] 实现1 实现2
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摘要：[toc] 完整的代码，实现了最小的矩形，圆形，随意矩形 来源 实现了边缘之外去噪声的(同学实现) 自己的弱智版实现
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摘要：``` import numpy as np import cv2 def guideFilter(I, p, winSize, eps): mean_I = cv2.blur(I, winSize) # I的均值平滑 mean_p = cv2.blur(p, winSize) # p的均值平滑 mean_II = cv2.blur(I * I, winSize) # I*I的均值平滑 mean_
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摘要：``` import cv2 as cv import numpy as np import math import copy def spilt(a): if a / 2 == 0: x1 = x2 = a / 2 else: x1 = math.floor(a / 2) x2 = a - x1 return -x1, x2 def original(i, j, k, a, b, img): x
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摘要：``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math from PIL import Image import cv2 import os def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[..., :3], [0.5,0.5,0]) def change_all_xml(path): file
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摘要：labelImg https://zhuanlan.zhihu.com/p/90834296 labelme https://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/79595174 Label标注工具的批量转化处理与颜色和标签的对应 https://bl
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摘要：[TOC] 在自己电脑实现Deeplabv3+ 首先要清楚图像分割和语义分割的不同 图像分割只需要根据某些规则分成若干个特定的区域，画出那个框来就OK了 但是语义分割的话，则还需要把实例（即人的轮廓）都分割出来，而且还要标识这些是不同的人 现在语义分割可以做到实例分割和全景分割 完成deeplabv
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摘要：https://www.jb51.net/article/178934.htm 在使用深度学习对图像进行训练时，对图像进行随机旋转有助于提升模型泛化能力。然而之前在做旋转等预处理工作时，都是先对图像进行旋转后保存到本地，然后再输入模型进行训练，这样的过程会增加工作量，如果图片数量较多，生成旋转的图像
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摘要：[TOC] 做haar特征的原因 1. 有些深度学习的目标检测算法有时候在物体非常相近的时候，误检率会非常高。所以我们可以先进行深度学习然后检测出大概的区域，然后再使用传统的机器学习算法来检测 2. opencv里面只有眼，脸之类的分类器，如果要实现自己的分类器就需要自己训练 https://blo
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摘要：形态学梯度调用 开运算 不断的开运算是没有关系的 自实现开运算 主要是通过不同的系数来实现腐蚀和膨胀的结合 黑帽
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摘要：``` """ bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]]) -> dst - src: 输入图像。 - d: 在过滤期间使用的每个像素邻域的直径。如果输入d非0，则sigmaSpace由d计算得出，如果sigmaColor没输入，则sigmaColor由sigmaSpace计算得出。 - sigmaCol
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摘要：只计算单个模板图片和一堆测试图片 计算两个文件夹的图片
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摘要：前言 已完成TensorFlow Object Detection API环境搭建，具体搭建过程请参照： 安装运行谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统 或 Ubuntu系统安装配置tensorflow开发环境 下载Facenet源码工程 1. 源码
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