图像标注是有监督机器学习中的数据标注技术之一,要做图像注释，必须需要一个专用的注释工具，现在有很多图像注释工具。...在本文中，我们将根据在项目中使用它们以及我们寻找最适合使用的工具时的个人经验，为你们推荐五个最好的免费图像注释工具。...labelimg labelimg是我在图像标记方面的第一个工具。这是我第一次接触到图像标签，因为我以前的项目或工作是为语音识别注释音频。...由于用户界面友好，理解该工具也不难。此工具的缺点是，它只提供一个形状，即边界框或矩形形状。你们可以在GitHub页面上通过编程添加另一个形状，但我不是程序员，所以我不能这么做。...当你们有很多图像需要注释时，可能会忘记对其中一些图像进行注释。这就是为什么“文件列表”很方便，因为它不仅列出了你们的文件，而且还为已经注释的每个文件提供了一个复选标记。
tab=readme-ov-file 目前已经拥有26.7k 的star Upscayl具有以下主要特点 免费且开源 支持本地安装，不需要网络连接即可使用 界面操作简单，便于用户使用 不仅可以放大图像...，还能修复图像质量和提高分辨率 支持Windows，macos，linux 3个平台 Upscayl支持广泛的图片格式，包括JPG、PNG、WEBP等。
3 卷积神经网络与图像理解 卷积神经网络（CNN）通常被用来张量形式的输入，例如一张彩色图象对应三个二维矩阵，分别表示在三个颜色通道的像素强度。...图 4 卷积神经网络与图像理解 事实上有研究表明无论识别什么样的图像，前几个卷积层中的卷积核都相差不大，原因在于它们的作用都是匹配一些简单的边缘。...RNN和CNN可以结合起来，形成对图像的更全面准确的理解。...首先通过卷积神经网络（CNN）理解原始图像，并把它转换为语义的分布式表示。然后，递归神经网络（RNN）会把这种高级表示转换成为自然语言。...我们期待未来大部分关于图像理解的进步来自于训练端到端的模型，并且将常规的CNN和使用了强化学习的RNN结合起来，实现更好的聚焦机制。
如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果： ---- 数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...原始图像： 补零填充 边界复制填充 镜像填充 块填充 以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...图像锐化： 卷积核： 该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。...第二个参数: 输出图像，和输入图像具有相同的尺寸和通道数量 第三个参数: 目标图像深度，输入值为-1时，目标图像和原图像深度保持一致。
数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。 ?...第二个参数: 输出图像，和输入图像具有相同的尺寸和通道数量 第三个参数: 目标图像深度，输入值为-1时，目标图像和原图像深度保持一致。
卷积神经网络(CNN):图像级语义理解的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。...以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述, 比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率...全卷积网络：从图像级理解到像素级理解 与物体分类要建立图像级理解任务不同的是，有些应用场景下要得到图像像素级别的分类结果，例如：1）语义级别图像分割(semantic image segmentation...以语义图像分割为例，其目的是将图像分割为若干个区域, 使得语义相同的像素被分割在同意区域内。下图是一个语义图像分割的例子, 输入图像, 输出的不同颜色的分割区域表示不同的语义：背景、人和马。...针对语义分割和边缘检测问题，经典的做法就是以某个像素点为中心取一个图像块, 然后取图像块的特征作为样本去训练分类器。
视频理解旨在通过智能分析技术，自动化地对视频中的内容进行识别和解析。视频理解算法顺应了这个时代的需求。因此，近年来受到了广泛关注，取得了快速发展。...图像分类（Image Classification）是视频理解的基础，视频可以看作是由一组图像帧（Frame）按时间顺序排列而成的数据结构，RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络...，可以简洁、直观地对其中的原理进行理解与分析。...LSTM中对各维是独立进行门控的，所以为了表示和理解方便，我们只需要考虑一维情况，在理解 LSTM 原理之后，将一维推广到多维是很直接的。...Detection），是视频理解的另一个重要领域。
本科期间参与北京大学智能车环境感知项目，基于 LIDAR 的图像理解工作发表在机器人顶级会议上。2015 年底加入腾讯，在 TEG 内部搜索部工程平台中心参与深度学习平台的开发与应用。...PC 时代的键鼠，带来了文字输入；移动设备的普及，使得语音和图像更易获取。摄像头带来了海量的图像和视频，在许多场景下，这些数据极具检索价值。...相比理解文字或一维信号语音来说，图像的理解更具挑战。怎样从图像中提取有价值的信息，一直是计算机视觉所要解决的重要问题。...内搜在文字处理和搜索上浸淫多年，在 AI 领域的积累，始于文字，又不止于文字，面对新的图像场景，再次起航，开发了一套基于兴趣区域理解的图像垂直检索框架。...它需要部门在图像理解，检索系统，机器学习系统上提供强有力的支撑。 1. 针对索引主体确立，我们开发了一套完整的 ROI Detection 算法；2.
数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值...，并最终滑动完所有图像的过程。...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...原始图像： 补零填充 边界复制填充 镜像填充 块填充 以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...图像锐化： 卷积核： 该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。
Alpha 更改当前图像的不透明度 AutoRotate 执行自动旋转以确保反映EXIF定义的旋转最终图像 BitDepth 改变当前图像的位深度 Brightness 更改当前图像的亮度 BackgroundColor...更改当前图像的背景颜色 Constrain 约束当前图像，调整其大小以适合给定的尺寸，同时保持其纵横比 Contrast 更改当前图像的对比度 Crop 将当前图像裁剪到给定的位置和大小 DetectEdges...检测当前图像中的边缘 Resolution 设置图像的分辨率 EntropyCrop 将图像修剪到最大熵的区域 Filter 将过滤器应用于当前图像 Flip 水平或垂直翻转当前图像 Gamma 调整给定图像的灰度...（光强度）分量 GaussianBlur 使用高斯内核模糊当前图像 Hue 改变当前图像的色调，改变整体颜色 Halftone 将当前图像转换为该图像的CMYK半色调表示 Quality 改变当前图像的输出质量...ReplaceColor 替换当前图像中的颜色 Resize 将当前图像调整为给定尺寸 Rotate 将当前图像旋转给定角度 以上只是列出了一些主要的操作方法，还有其他的方法这里就不再介绍，
这个博客是为了理解细粒度视觉分类(FGVC)这一具有挑战性的问题，下面的文章将对此进行详细描述。...有关Pytorch代码实现，请参考以下github库：https://github.com/yangze0930/NTS-Net 在这个过程中，人们可以理解最初可能面临的挑战，以及如何使用本文有趣的架构从刚开始时的...对于像我这样的初学者来说，理解一个复杂问题的工作代码并获得正确的见解是非常有帮助的。...好了，这个问题前面已经有了答案，所以请耐心等待我来理解每个agent的高级功能。...RAW LOSS：这是针对RESNET网络参数的图像分类的分类交叉熵损失。我们对原始图像的特征进行raw loss，然后将其与我们的建议区域图像的特征结合进行细粒度分类。这里的输出是图像的标签。
Detecting and Recognizing Human-Object Interactions https://arxiv.org/abs/1704.07333 大牛们已经从图像的检测分割向图像理解的研究方向过渡了...本文主要关注图像中的 人 和 物体的关系检测和识别，这种关系可以用一个三元素 《human, verb, object》 来描述，这里我们提出一个 human-centric model 来检测人和物的关系
K空间的数据分布实际上是图像空间中数据的二维傅立叶变换结果。 K空间中的数据点和图像空间中的数据点并不是一一对应的。一个K空间中的数据点对应了图像空间中所有数据点的一部分信息。...事实上，K空间中的数据正是图像空间中的数据作二维傅立叶变换的结果（图1），也就是说，我们的“大脑图像”可以被看作是由一系列频率、相位、方向各异的二维正弦波叠加而成的，而K空间的数据正表示了图像的正弦波组成...因此，为了理解如何从K空间中的数据变换得到图像空间中的数据，我们必须首先理解傅立叶变换。 ? 为了方便理解，我们首先从一维傅立叶变换说起。...K空间就好比图2中的右图一样，代表了图像空间中正弦波成分的频率分布。 ? 为了更好地理解K空间中数据的含义，我们不妨做几个思想实验。...K空间中有多少数据点，图像空间中也就能还原出多少个数据点；K空间中有越多的数据点，图像的空间分辨率也就越好。图6给出了几个K空间数据点个数语图像空间中图像分辨率的关系。
如果自己研发做图像识别的成本比较高，尤其是在没有一个很好的硬件设施（GPU）的情况下，还是通过API比较合适。 计算机科学学位的技术往往要落后于现实。...日前，他们宣布推出了一款免费的API，面向教育机构开放。 Cloudsight在他们的API中建立一套属于自己的数据库，据了解，目前已经经过了4亿多张图片的训练后，可以对图片进行标签、识别和细节描述。...也就是说，Cloudsight提供的图像识别 API，不仅能识别图片，还能理解图片的含义。...业内人士点评，如果自己研发做图像识别的成本比较高，尤其是在没有一个很好的硬件设施（GPU）的情况下，还是通过API比较合适。
那么如何理解双边滤波呢 高斯滤波的滤波核的意义是，滤波后的像素值等于窗口内的像素值的加权平均值，权值系数是符合高斯分布，距离该点越近，权值越大。但是没有考虑像素值与当前点的差距。...（这个参数可以理解为值域核的 和 ) double sigmaSpace: 坐标空间中滤波器的sigma值，如果该值较大，则意味着越远的像素将相互影响，从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的颜色。...（这个参数可以理解为空间域核的 和 ） int borderType=BORDER_DEFAULT: 用于推断图像外部像素的某种边界模式，有默认值BORDER_DEFAULT....", g_dstImage); } 导向滤波 需要有高斯滤波和双边滤波的相关知识背景才能更好的理解导向滤波。...其实，输入图像不一定是待滤波的图像本身，也可以是其他图像即引导图像，这也是为何称为引导滤波的原因。
计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。 计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以完成的任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集，图像处理和图像分析。...LSUN：具有许多辅助任务的场景理解（房间布局估计，显着性预测等）MS COCO：COCO是大规模的对象检测，分割和字幕数据集，包含超过200,000张带标签的图像。...包含67个室内类别，共15620张图像。VisualQA：VQA是一个数据集，包含有关265,016张图像的开放式问题。这些问题需要对视觉和语言的理解。...从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息。视频图像能否通过智能分析技术实现结构化处理，是视频大数据在安防领域落地的关键。...TSINGSEE青犀视频视频智能分析平台EasyCVR可对现场视频监控图像进行自动分析，例如目标检测、目标识别、目标跟踪、人脸识别、场景分割、人物和车辆属性分析等，基于AI智能分析、视频结构化等技术，对监控场景中的目标行为进行理解并描述
，它服务于localization任务（例如，目标检测、实例分割）和视觉语言（VL）理解任务（例如，VQA、图像字幕）。...这种统一不仅简化了之前的多阶段VLP程序，而且实现了定位和理解任务之间的互惠互利。实验结果表明，单个GLIPv2模型（所有模型权重共享）在各种定位和理解任务上实现了接近SoTA的性能。...，例如图像分类、物体检测，以及视觉语言 (VL) 理解。...特别感兴趣的是定位任务（例如，目标检测和分割）和VL理解任务（例如，VQA和图像字幕）之间的统一。...最好的例子是在CLIP中将图像分类重新表述为图像-文本匹配，这使模型能够直接从原始图像-文本数据中学习，并在开放词汇分类任务上实现强大的零样本结果。
那么如何理解双边滤波呢 高斯滤波的滤波核的意义是，滤波后的像素值等于窗口内的像素值的加权平均值，权值系数是符合高斯分布，距离该点越近，权值越大。但是没有考虑像素值与当前点的差距。...（这个参数可以理解为值域核的 和 ) double sigmaSpace: 坐标空间中滤波器的sigma值，如果该值较大，则意味着越远的像素将相互影响，从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的颜色。...（这个参数可以理解为空间域核的 和 ） int borderType=BORDER_DEFAULT: 用于推断图像外部像素的某种边界模式，有默认值BORDER_DEFAULT....", g_dstImage); } 导向滤波(Guide Filter) 需要有高斯滤波和双边滤波的相关知识背景才能更好的理解导向滤波。...其实，输入图像不一定是待滤波的图像本身，也可以是其他图像即引导图像，这也是为何称为引导滤波的原因。
图像处理之理解Homography matrix(单应性矩阵) 单应性矩阵是投影几何中一个术语，本质上它是一个数学概念，但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数，都用到了单应性矩阵的概念与知识...小编跟很多人一样，刚开始学习图像处理对单应性矩阵不是很了解，通过项目实践慢慢知道了一些这方面的知识和自己对它的理解，就跟大家分享一下。...单应性矩阵主要用来解决两个问题， 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换 二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 首先看一下在三维空间中任意两个平面 ?...- 用来解决拍照时候图像扭曲问题。这个在上一篇文章透视 变换中讲过，但是 当时没有说这个是单应性矩阵的应用。 - 此外还两个计算机图形学的应用场景分布是纹理渲染与计算平面阴影。...看到左侧的广告牌不，我们准好了一张图像，准备替换它的内容，准备的图像如下： ? 最终处理之后的效果如下： ?
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