梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。
1. Camera 采集画面并预览推流 : 这里注意 , 之前图像被逆时针旋转了 90 度 , 设置了图像传感器角度后 , 预览图片纠正过来了 , 但是 Camera 的图像传感器采集的 NV21 格式的图像还是被旋转了 90 度 ;
CVPR 2020 已经公布了大多数workshop的细节，与这些workshop对应的还有很多计算机视觉算法比赛，这些比赛代表着或新兴、或实用、或有趣、或被忽略的研究方向。
安培定则：也叫右手螺旋定则，是表示电流和电流激发磁场的磁感线方向间关系的定则。通电直导线中的安培定则（安培定则一）：用右手握住通电直导线，让大拇指指向电流的方向，那么四指指向就是磁感线的环绕方向；通电螺线管中的安培定则（安培定则二）：用右手握住通电螺线管，让四指指向电流的方向，那么大拇指所指的那一端是通电螺线管的N极。
https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/78987096
严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。
https://developer-public-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/column/column/10335061/20230218-7260fae0.png
在高等数学中我们了解到梯度不是一个实数，他是一个向量，是有方向有大小的。现在以一个二元函数来举例，假设一二元函数f(x,y)，在某点的梯度有：
1 . Camera 采集 NV21 图像数据 : 手机 Camera 采集的图像数据完毕后 , 通过 PreviewCallback 接口的 onPreviewFrame 回调方法获取 NV21 图像数据 ;
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化（归一化），有效地降低图像局部的阴影和光照变化。
https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72850511 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348/
原图像中光干扰较大，因此我们后面的处理会使用下图红框这样只有杆影的局部区域进行计算。
Sobel算子是通过离散微分方法求取图像边缘的边缘检测算子，其求取边缘的思想原理与我们前文介绍的思想一致，除此之外Sobel算子还结合了高斯平滑滤波的思想，将边缘检测滤波器尺寸由ksize * 1改进为ksize * ksize，提高了对平缓区域边缘的响应，相比前文的算法边缘检测效果更加明显。使用Sobel边缘检测算子提取图像边缘的过程大致可以分为以下三个步骤：
本文介绍了基于OpenCV和GLCM的图像纹理特征提取和分析方法，包括灰度共生矩阵、LBP算子、灰度级-邻域系统、Gabor滤波器等。首先介绍了GLCM和LBP算子的原理，然后通过实验证明了基于这两种算子的纹理特征提取方法的效果。最后，介绍了灰度级-邻域系统和Gabor滤波器的原理和实现方法，并给出了实验结果。
1 1K/2K/4K 在数字技术领域，通常采用二进制运算，而且用构成图像的像素数来描述数字图像的大小。由于构成数字图像的像素数量巨大，通常以K来表示210即1024，因此：1K＝210＝1024，2K＝211＝2048，4K＝212＝4096。 在数字电影应用中，通常2K图像是由2048×1080个像素构成的，其中2048表示水平方向的像素数，1080表示垂直方向的像素数；4K图像是由4096×2160个像素构成的，其中4096表示水平方向的像素数，2160表示垂直方向的像素数。在实际的数字母版制作和数字放
本文以Dalsa sherlock软件为例，一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。
边缘检测指的是从图像中检测边缘点和边缘段，并且描述边缘方向的过程。本文记录常用边缘检测一阶微分算子。 图像边缘 图像边缘一般指图像的灰度变化率最大的位置。 成因主要如下： 图像灰度在表面法向变化不连续； 图像中物体在空间上的深度不一致； 在光滑的表面上颜色不一致； 图像中物体的光影 边缘检测 边缘检测指的是从图像中检测边缘点和边缘段，并且描述边缘方向的过程。图像可以看成二元函数f（x,y），（x，y）是pixel的位置，f(x,y)是该处的灰度值，这样图像就可以想象成是一个曲面
前面介绍的滤波函数使用的滤波器都是固定形式的滤波器，有时我们需要根据实际需求调整滤波模板，例如在滤波计算过程中滤波器中心位置的像素值不参与计算，滤波器中参与计算的像素值不是一个矩形区域等。OpenCV 4无法根据每种需求单独编写滤波函数，因此OpenCV 4提供了根据自定义滤波器实现图像滤波的函数，就是我们本章最开始介绍的卷积函数filter2D()，不过根据函数的名称，这里称呼为滤波函数更为准确一些，输入的卷积模板也应该称为滤波器或者滤波模板。该函数的使用方式我们在一开始已经介绍，只需要根据需求定义一个卷积模板或者滤波器，便可以实现自定义滤波。
视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
图像的边缘指的是图像中像素灰度值突然发生变化的区域，如果将图像的每一行像素和每一列像素都描述成一个关于灰度值的函数，那么图像的边缘对应在灰度值函数中是函数值突然变大的区域。函数值的变化趋势可以用函数的导数描述。当函数值突然变大时，导数也必然会变大，而函数值变化较为平缓区域，导数值也比较小，因此可以通过寻找导数值较大的区域去寻找函数中突然变化的区域，进而确定图像中的边缘位置。图5-27给出一张含有边缘的图像，图像每一行的像素灰度值变化可以用图中下方的曲线表示。
虽然Sobel算子可以有效的提取图像边缘，但是对图像中较弱的边缘提取效果较差。因此为了能够有效的提取出较弱的边缘，需要将像素值间的差距增大，因此引入Scharr算子。Scharr算子是对Sobel算子差异性的增强，因此两者之间的在检测图像边缘的原理和使用方式上相同。Scharr算子的边缘检测滤波的尺寸为3×3，因此也有称其为Scharr滤波器。可以通过将滤波器中的权重系数放大来增大像素值间的差异，Scharr算子就是采用的这种思想，其在X方向和Y方向的边缘检测算子如(5.19)中所示。
上述的边缘检测算子都具有方向性，因此需要分别求取X方向的边缘和Y方向的边缘，之后将两个方向的边缘综合得到图像的整体边缘。Laplacian算子具有各方向同性的特点，能够对任意方向的边缘进行提取，具有无方向性的优点，因此使用Laplacian算子提取边缘不需要分别检测X方向的边缘和Y方向的边缘，只需要一次边缘检测即可。Laplacian算子是一种二阶导数算子，对噪声比较敏感，因此常需要配合高斯滤波一起使用。
一. SIFT简介 1.1 算法提出的背景： 成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。1999年British Columbia大学大卫.劳伊（ David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子－SI
本文详细论述了四个特征点检测算法：Harris, SIFT，SURF以及ORB的思路步骤以及特点，分析了它们的局限性，并对几个重要问题进行了探讨。
如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。
卷积神经网络通常从训练数据中学习有用的特征。第一个卷积层学习到的特征往往是视任务而定的一些训练数据的基本元素。例如，在图像数据中，学习到的特征可以体现边缘和斑点。在后续的网络层中，这些学习到的特征可以表现更加抽象，更高级的特点。
AI 科技评论按：2018 年 4 月 14 日-15 日，中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所举办第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
一、边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，至少在我做图像分析与识别时，边缘是我最喜欢的图像特征。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来往往是轮廓。如果图像中边缘能够精确的测量和定位，那么，就意味着实际的物体能够被定位和测量，包括物体的面积、物体的直径、物体的形状等就能被测量。在对现实世界的图像采集中，有下面4种情况会表现在图像中时形成一个边缘。 深度的不连续（物体处在不同的物平面上）； 表面方向的不连续（如正方体的不同的两个面）； 物体材
针对开阔空间中移动目标的定位技术，如卫星定位技术，存在的易受环境影响、定位误差较大的问题，以及室内定位技术，如超声波、WiFi网络和无线传感器网络等，存在的灵活度较低、成本较高的问题，提出一种基于机器学习的精准定位系统（PPS-ML）。该系统包括实景GIS(地理信息系统)服务器、图像训练服务器、定位服务器和无线摄像机。
一般的边缘检测算法用一个阀值来滤除噪声或颜色变化引起的小的梯度值，而保留大的梯度值。Canny算法应用双阀值，即一个高阀值和一个低阀值来区分边缘像素。如果边缘像素点梯度值大于高阀值，则被认为是强边缘点。如果边缘梯度值小于高阀值，大于低阀值，则标记为弱边缘点。小于低阀值的点则被抑制掉。
前一篇提到了，相机返回的是YUV格式的图像数据，那么YUV到底是怎样一种格式呢？本篇将对YUV图像格式进行详细的解释。 上一篇中，我们了解了Android二维码扫描开发的实现思路和原理。其中从相机里获
图像处理一般分为空间域和频域处理，有些情况下，在空间域处理很难得到好的效果，这时候我们可以考虑将其转换到空间域处理。
这个问题不是特别好准确回答，因为CV算法是一个非常大研究领域，包括目标检测，图像分割，图像生成，3D目标检测，三维图像重建，图像去雾，图像超分辨率等非常多的方向。你会这么问，我的感觉是你对其中哪个方向研究都不会很深，因为你是硕士研究生，我认为你一定要以毕业为主，因为这两年由于升学硕士和博士的人数在增加，毕业要求现在有所上升，然后我的建议是一定要和导师沟通，因为导师在你毕业流程中起了至关重要的作用，所以还是要跟导师保持紧密联系，由导师帮你确定详细方案。
1. 角点概述 角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。角点在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。 在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义： a. 角点可以是两个边缘的角点； b. 角点是邻域内具有两个主方向的特征
作者：宋天龙 链接：https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源：知乎
在图像处理和计算机视觉领域，边缘检测是一项重要的任务。 Sobel 算子和 Scharr 算子是两种常用的边缘检测算子，用于检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数，使得边缘检测更加简单和高效。本文将以 Sobel 算子和 Scharr 算子为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行边缘检测的基本步骤和实例。
令 f ( x , y ) 表 示 数 据 （ 输 入 源 数 据 ） ， G ( x , y ) 表 示 二 维 高 斯 函 数 （ 卷 积 操 作 数 ） ， f s ( x , y ) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），f_s(x,y) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），fs(x,y)为卷积平滑后的图像。 G ( x , y ) = 1 2 π σ 2 e − ( x 2 + y 2 ) 2 σ 2 G(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^\frac{-(x^2+y^2)}{2\sigma^2} G(x,y)=2πσ21e2σ2−(x2+y2) f s ( x , y ) = f ( x , y ) ∗ G ( x , y ) f_s(x,y)=f(x,y)\ast G(x,y) fs(x,y)=f(x,y)∗G(x,y)
UIImage是IOS中层级比较高的一个用来加载和绘制图像的一个类，更底层的类还有CGImage，以及IOS5.0以后新增加的CIImage。今天我们主要聊一聊UIImage的三个属性: imageOrientation, size, scale，几个初始化的方法: imageNamed，imageWithContentsOfFile，以及绘制Image的几个draw开头的方法。
前面分享的文章中大都是以深度分割模型为主，有很多朋友都在问我关于训练数据是如何准备，之前我都是直接把每个案例的训练数据分享给大家，今天我将分享一个在图像分割任务中如何准备训练数据的例子给大家，希望可以给大家带来一些启发，也欢迎各位朋友提出好的意见一起学习交流。
算子：实现步骤：1. 用高斯滤波器平滑图像 2. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 4. 用双阈值算法检测来确定真实和潜在的边缘
在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中，我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类，但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关系。因为没看过原论文，因此自己的理解可能会有偏差，如有错误，欢迎评论区指正。
图像处理技术 是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。
三维模型重建的流程： 三维点云获取——几何结构恢复——场景绘制 三维点云获取： 1.激光雷达 2.微软Kinect 有效距离比较短 3.单目多视角 ：几乎很难实时 4.双目立体视觉
图像和视频在采集、压缩、传输、存储过程中，无可避免地会引入失真。模糊失真是图像、视频质量下降最主要的因素之一，研究图像模糊度评价方法有非常重要的意义。通过对模糊失真进行评测和度量，可以对整个图像传输或处理系统的质量进行监控，进而采取措施提高系统性能
有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音频更多的进展。以搜索问题为例。人们在信息检索和文本检索方面已经取得了相当多年的成功，而图像和音频搜索仍在不断完善。在过去五年中，深度学习模式的突破最终预示着期待已久的图像和语音分析的革命。
HOG（Histogram of Oriented Gradients）HOG特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取技术（深度学习之前），是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对像局部的变形与光照影响有很好的稳定性，最初是用HOG特征来识别人像，通过HOG特征提取+SVM训练，可以得到很好的效果，OpenCV已经有相应的接口。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
