feature map-钩子hook和CAM可视化
摘要：Hook hook 在软件工程中比较常见，类似于回调函数，通常在 特定事件 之后自动执行； hook 机制：不改变主体，实现额外的功能， 像一个挂件、挂钩，挂在主体上，既不影响主体，也能够做一些特殊的事情，是一种即插即用的组件； 通常情况下，这些事情不用 hook 也可以实现，但 hook 让这些事
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图片 base64 编码
摘要：通常我们在使用服务的时候，数据从我们的设备传输到服务器，往往会有两种方式： 一是直接传输文件，但这种情况受网络情况影响较大，文件可能传不过去，并且文件直接在网路上传播，你的数据安全就保证不了。 因此需要一种加密格式，也就是我们使用的第二种方法，base64格式加密 import base64 imp
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图像相似性 - 图像查重
摘要：首先区别一下 图像查重 和 图像检索 的区别，其实不必在意这些字眼，理解其本质即可， 图像查重 是 像素级 的相似 图像检索 是 特征级 的相似，或者说是一类物体 图像相似 包含了 图像查重 和 图像检索，常用方法见下文 。 1. 欧几里得距离 略... 2. 余弦相似性 略... 3. SSIM
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目标跟踪【1】-质心跟踪算法
摘要：基本思路： 1.通过某种方式获取目标的边界框，计算边界框的质心 2.在后续帧中，同样获取边界框、质心 3. 重点来了，先验知识认为 当前物体的质心 和 下一帧同一目标的质心的距离最近 为了检测任何运动物体，我们可以用 frame(t) 减去 frame(t+1)，帧差分 参考资料： https://
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图像处理-gamma 矫正 及 人脸处理
摘要：伽马变换 伽马变换主要用于图像的校正，将灰度过高 或者 灰度过低的图片进行修正，增强对比度。变换公式就是对原图像上每一个像素值做乘积运算： 伽马变换对图像的修正作用其实就是通过增强低灰度或高灰度的细节实现的，从伽马曲线可以直观理解： 一句话解释：其实就是说，在人眼看来，亮度并不是线性变化的（对深色更
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直方图均衡 进行 颜色校正
摘要：完整内容 见 参考资料； 本文只是对代码略微进行了改动； 原图是一张 夜间 拍摄的教堂照片，见下图 from skimage.exposure import histogram, cumulative_distribution from skimage import img_as_ubyte fro
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OpenCV4【25】-帧差分 实现 划痕检测 和 视频中的 车辆检测
摘要：帧差分 一个物体在视频中移动时，意味着这个物体在每一个连续的帧上都处于不同的位置。 假设在一对连续的帧中除了该目标之外，没有其他物体移动，那么第一帧与第二帧的像素差将突出显示移动目标的像素，从而我们可以得到移动物体的像素和坐标。这就是帧差分法的工作原理。 故帧差分 常用于 运动目标识别。 优点 算法
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dlib系列【4】-imutils 获取脸部部位 及 扩展检测（如 虹膜检测、眨眼检测等）
摘要：imutils imutils 是一个 基于 opencv 的 图像处理 工具包，对 opencv 进行了再次封装，简化了 opencv 的应用，这里不多赘述； 此外，imutils 专门配套 dlib 提供了处理 人脸的工具 face_utils； dlib 获取人脸数据后，用特征点来描述五官，每
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dlib系列【3】-目标检测 训练自己的数据
摘要：dlib 支持 imglab 生成的数据格式； imglab 用法见 我的博客 《标注工具》 目标检测 标注文件 格式如下 <?xml version='1.0' encoding='ISO-8859-1'?> <?xml-stylesheet type='text/xsl' href='image
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dlib系列【2】-目标跟踪
摘要：python API：http://dlib.net/python/index.html#dlib.correlation_tracker dlib 可实现单目标跟踪 和 多目标跟踪，实现流程如下 对应方法如下 correlation_tracker() 创建一个跟踪类； start_track()
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dlib系列【1】-入门及人脸基础应用
摘要：简介 Dlib是一个包含机器学习算法的C++开源工具包。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。 Dlib是开源的、免费的；相关资料如下： 官网：http://dlib.n
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OpenCV4【23】-行人检测 和 人脸检测
摘要：OpenCV自带了函数 detectMultiScale() 可以实现对行人和人脸的检测，实现简单，但识别效果相对较差。 行人检测 在行人检测上，OpenCV采用的是HOG（特征检测算法）+SVM算法 import cv2 def is_inside(o, i): ox, oy, ow, oh =
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中值滤波 - 进阶篇
摘要：均值滤波是一种线性滤波器，在去噪的同时 会造成边缘模糊问题，而且均值滤波仅对高斯噪声效果较好，对于椒盐噪声效果一般； 中值滤波是一种顺序滤波器，是非线性的，对于椒盐噪声效果较好，而且 保边 能力很强； 椒盐噪声：又称脉冲噪声，是一种随机出现的白点或者黑点，白点称为盐噪声，黑点称为椒噪声； 示例 im
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OpenCV4【22】-模板匹配与特征点匹配
摘要：模板匹配 业务描述：从 一张图 中找到 和 模板图片 “非常相似” 的区域，获取该区域坐标； 原理简介：用 模板图像 在 原图上 滑动，然后计算 滑到的区域 和 模板 的相似程度，如像素差，把该值 记录在 对应位置，过程类似卷积； 滑完后，找到 相似程度 最大的 坐标，还原到 原图的坐标，加上 模板
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OpenCV4【21】拉普拉斯算子 进行 模糊检测
摘要：原理简介 让图像的单一通道(大概灰度)和以下3 x 3的内核进行卷积 然后取相应的方差。 如果方差低于预先定义的阈值，则认为图像模糊；否则，图像不会模糊。 这种方法有效的原因是由于Laplacian算子本身的定义，它用于测量图像的二阶导数。 拉普拉斯算子突出显示图像中包含快速梯度变化的区域，很像So
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OpenCV4【18】-DNN 之 人体姿态评估
摘要：首先需要下载人体姿态评估的预训练模型。 基于COCO数据集训练的模型下载地址：http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models/pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel 基于MPI数据集训练的模型下载地址：ht
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OpenCV4【16】-DNN 模块
摘要：简介 随着计算机视觉的流行，opencv 也专门开发了 dnn 模块来实现 深度神经网络相关 的功能； 虽然 opencv 无法训练模型，但它支持 载入其他 深度学习框架训练好的模型，并使用该模型进行预测 inference； 而且 opencv 在载入模型时会使用 dnn 模块对模型进行重写，使得
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OpenCV4【17】-DNN 之 yolov3 目标检测
摘要：首先下载网络配置文件、权重文件、label文件 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg wget
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OpenCV4【15】-霍夫变换
摘要：在图像处理中，霍夫变换可以用来检测 各种形状，如 直线、圆、椭圆 等 霍夫空间 在笛卡尔坐标系下，一条直线可以表示为 y=kx+b，两点可以确定一条直线； 如果把表达式改为 b=-kx+y，则转换到了 霍夫空间，该空间 横坐标是 k，纵坐标是 b，可以看到 一组 (k，b) 就可以确定一条直线； 即
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OpenCV4【11】-图像梯度
摘要：图像梯度 在模糊的图像中，物体的轮廓不明显，轮廓边缘灰度变化不明显，导致层次感不强； 而清晰的图像中，物体的轮廓很清晰，轮廓边缘灰度变换明显，层次感强； 这种变化明显与否可以用 导数或梯度 来衡量，实际上可以用 灰度变化率 来计算； 如下图 如果相邻像素相同，灰度变化率为0，没有梯度； 如果相邻像素
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