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检测照片中纸张角落的算法

检测照片中纸张角落的算法通常称为“角点检测算法”。这类算法的目的是在数字图像中找到角点，即图像中的特定点，这些点具有高像素强度梯度和低平滑性。角点检测算法在计算机视觉、图像处理、目标检测和识别等领域中有广泛的应用，包括检测照片中的纸张角落。

常用的角点检测算法有：

角点检测算法：这是一种基于图像梯度和平滑性的算法，通过计算图像中每个像素的梯度幅值和方向来找到角点。常用的方法有：Sobel、Prewitt、Laplacian、Canny等。
Harris角点检测算法：这是一种基于图像局部性质的算法，通过计算每个像素的Harris矩阵来找到角点。
SIFT（尺度不变特征变换）算法：这是一种基于局部特征的算法，通过计算图像中每个局部区域的尺度空间极值点来找到角点。
SURF（加速稳健特征）算法：这是一种基于局部特征的算法，通过计算图像中每个局部区域的尺度空间极值点和Hessian矩阵来找到角点。
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法：这是一种基于局部特征的算法，通过计算图像中每个局部区域的快速方向检测和旋转BRIEF描述子来找到角点。

在检测照片中的纸张角落时，可以使用以上算法中的任何一种。例如，使用Sobel算法计算图像梯度，然后找到梯度幅值最大的像素点，这些点即为纸张角落。

推荐的腾讯云相关产品：

腾讯云计算机视觉：腾讯云计算机视觉是一种基于深度学习的图像识别和分析服务，可以识别图像中的物体、场景、人脸等，并提供相应的标签和位置信息。
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01NMS定义在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。...在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。...02算法实现 NMS有两种最常见的代码实现方法 - 贪心算法Greedy - 最优解算法Optimal 两种方法实现的伪代码如下： Greedy Optimal 两种算法提供了不同的解决思路：...03NMS超参数两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框...Overlap阈值需要平衡精度与抑制效果：当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少，结果就是导致大量的FP(False Positives)，进一步导致检测精度下降与丢失

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