07 2020 档案
摘要:文章首发:xmoon.info 图像分割是将图片将相似的部分分割成相同的块 Gestalt理论 解释物体分割的底层原理 将同一个东西群组在一起,集合中的元素可以具有由关系产生的属性 Gestalt中常见的一些分组的情况 现实生活中的分组现象 将这种思想转化为算法 K-Means聚类 主要思想:相似的
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摘要:文章首发:xmoon.info 任务说明:编写一个钱币定位系统,其不仅能够检测出输入图像中各个钱币的边缘,同时,还能给出各个钱币的圆心坐标与半径。 效果 代码实现 Canny边缘检测: # Author: Ji Qiu (BUPT) # filename: my_canny.py import cv
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摘要:文章首发:xmoon.info 纹理是由一些基元以某种方式组合起来,虽然看起来很“乱”,但任然存在一些规律 规则的纹理与不规则的纹理 纹理描述 使用高斯偏导核,对图像进行卷积,x方向的偏导得到的是竖直纹理,y方向的偏导得到的是水平纹理 统计各个方向的纹理数量,在图中表示出来,不同的区域映射的是不同的
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摘要:文章首发:xmoon.info 针对Harris无法拟合尺度问题而提出 目标:独立检测同一图像缩放版本的对应区域 需要通过尺度选择机制来寻找与图像变换协变的特征区域大小 “当尺度改变时控制每个圆内的内容不变” Laplacian核 具体的算法是在边缘检测中使用的高斯一阶偏导核转换为高斯二阶偏导核 使
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摘要:文章首发:xmoon.info 对于图像处理时经常需要提取特征点分析图片结构,将照片进行拼接,实现全景拍摄,那么在照片特征点提取时所采用的具体算法是什么呢? 解决思路 提取特征点 匹配特征点 使用RANSAC方法将两张图片的对应的特征点转换的方式拟合出来,在对图片采用相同的转换方式进行转换,在进行拼
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摘要:提取完边缘后如何使用数学模型来描述边缘? 例如:在桌子上有几枚硬币,在经过边缘提取后,需要描述出硬币的圆心坐标和圆的大小 难点 噪声:噪声的存在使拟合的模型偏离真实的线 外点:在目标图形以外的线,如上图中的目标图形为“车”,左边的“栅栏”就是外点 目标图形部分被遮挡,使部分图形消失 最小二乘(Lea
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摘要:文章首发:xmoon.info 边缘提取 在大多数时候图像的边缘可以承载大部分的信息,并且提取边缘可以除去很多干扰信息,提高处理数据的效率 目标: 识别图像中的突然变化(不连续) 图像的大部分语义信息和形状信息都可以编码在边缘上 理想:艺术家使用线条勾勒画(但艺术家也使用对象层次的知识) 边缘的种类
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摘要:文章首发:xmoon.info PAPER: Cars Can’t Fly up in the Sky: Improving Urban-Scene Segmentation via Height-driven Attention Networks CityScape数据集 介绍 Cityscap
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摘要:文章首发:xmoon.info 半监督学习 在有标签数据+无标签数据混合成的训练数据中使用的机器学习算法。一般假设,无标签数据比有标签数据多,甚至多得多。 要求: 无标签数据一般是有标签数据中的某一个类别的(不要不属于的,也不要属于多个类别的); 有标签数据的标签应该都是对的; 无标签数据一般是类别
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