任何眼动跟踪器所必需的事情之一是准确跟踪眼睛中心。这简单的可以理解为先找到了你最感兴趣的区域。方法是用图像梯度和点积来创建理论上在图像最突出的圆的中心处最大的函数。
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:
edge.cpp houghlines.cpp lsd_lines.cpp.
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
该笔记是以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线,展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。这篇文章是关于计算机视觉处理的,分为两篇文章撰写完成。此为第二篇:根据上篇文章提到,利用深度学习
OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架!
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。
首先要明确的一点是图像的卷积/滤波运算,是针对原图像每一个像素进行处理,得到一个新的图像的过程。那么进行怎么样的运算呢?要知道图像能够被人所识别,是因为图像中每个像素并不完全是离散而独立的,每个像素都跟周围的像素相关。因此,对每一个像素,选定其周围一定范围内的像素值进行运算,得到新的图像的像素值也一定是相关的。而这个范围,就是卷积/滤波的窗口。
cv2.Canny()进行边缘检测,参数2、3表示最低、高阈值,下面来解释下具体原理。
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。
Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法,即由多个步骤构成。
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。
根据使用的图像信息不同,可分为: 稀疏直接法:只处理稀疏角点或关键点 稠密直接法:使用所有像素 半稠密直接法:使用部分梯度明显的像素
在相邻的两帧图像中,点(x,y)发生了位移(u,v),那么移动前后两点的亮度应该是相等的。如下:
OpenCV中自带的模板匹配算法,完全是像素基本的模板匹配,特别容易受到光照影响,光照稍微有所不同,该方法就会歇菜了!搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心,一用该方法马上很伤心,悲喜交加,充分感受到了理想与现实的距离,不过没关系,这里介绍一种新的模板匹配算法,主要是基于图像边缘梯度,它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力,据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本,在工业应用场景中已经得到广泛使用。
来源:AI 公园 本文约6400字,建议阅读10+分钟 本文为你介绍纹理分析及各种分析方法,并结合深度学习提升纹理分类。 人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM,我们开发了创新技术,利用本地移动设备,专业的微型传感器技术,和AI,提供实时、解决方案,利用智能手机技术,来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。 在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时,产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的,因此,设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要
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。
本期推文与计算机视觉相关,用不到 20 行 Python 代码将一张图片由自然风转化为手绘风,期间未对图片进行任何预处理、后处理
通过Numpy中的asarray函数将图片的灰度值以浮点型矩阵的形式存储起来,再用gradient函数得出图片灰度值的梯度
一张图片无非就是个二维数组,其中的每个元素又是一个三元组[R,G,B],改变RGB的值也就改变了图片的色调。
小白在之前的为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子,忘记了的小伙伴可以回过去看一下《图像特征点|moravec特征点》,但是moravec算子也具有很多不足之处。接下来小白将介绍Harris角点中针对其不足之处进行的改进地方。
图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值也较大;相反,对于图像中比较平滑的部分,其灰度值变化较小,相应的梯度值也较小。一般情况下,图像梯度计算的是图像的边缘信息。
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。
常用的图像处理技术有图像读取,写入,绘图,图像色彩空间转换,图像几何变换,图像形态学,图像梯度,图像边缘检测,图像轮廓,图像分割,图像去噪,图像加水印以及修复水印等
本文提出了一种通用的、可扩展的、鲁棒的数字水印算法,该算法可以很好地处理图像、视频和音频中的视觉和听觉水印。该算法基于图像、视频和音频的物理特性,使用基于物理的生成对抗网络来生成水印。该算法还利用自适应参数优化来生成高质量的数字水印,并具有良好的不可见性和鲁棒性。该算法可以用于各种数字媒体内容的所有者保护和数字营销等应用领域。
不过,恋习Python突然想到,可以通过Python将故宫的建筑物图片,转化为手绘图(素描效果)。效果图如下:
边缘类型:简单分为4中类型,阶跃型、屋脊型、斜坡型、脉冲型,其中阶跃型和斜坡型是类似的,只是变化的快慢不同。
还记得前面平滑图像中提到的滤波与模糊的区别吗?我们说低通滤波器是模糊,高通滤波器是锐化,这节我们就来看看高通滤波器。
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实际应用中,图像常常容易受损,如存在污渍的镜头、旧照片的划痕、人为的涂画(比如马赛克),亦或是图像本身的损坏。将受到损坏的图像尽可能还原成原来的模样的技术,称之为图像修复。所谓修复,就代表图像大部分内容是完好的,所以,图像修复的原理,就是用完好的部分去推断受损部分的信息,特别是完好部分与受损部分的交界处,即受损区域的边缘,在这个推断过程中尤为重要。
不过,我们突然想到,可以通过Python将故宫的建筑物图片,转化为手绘图(素描效果)。效果图如下:
OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
在图像处理中,图像的高频区域(边缘、纹理等)直接影响着结果的视觉感官质量。本文工作重新思考了图像梯度在深度学习网络中的构建,从像素级对噪声图像进行分层,为网络输入提供更多的结构信息,并通过反向传播梯度引导网络学习高频特征。最后提出了即插即用的锐化损失解决去噪图像过于平滑的问题,突出图像中的高频信息而不影响低频信息。在模拟噪声和真实噪声数据benchmark数据集上实现了SOTA。
如果有n阶矩阵A,其矩阵的元素都为实数,且矩阵A的转置等于其本身,则称A为实对称矩阵。
图像边缘检测能够大幅减少数据量,在保留重要的结构属性的同时,剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前,传统的Sobel滤波器,Canny检测器具有广泛的应用,但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化,特别是颜色、亮度等的急剧变化,通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景,如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset),仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年,开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法,伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集,叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出,即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征,但是在特殊场景下,仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像,我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉,使其更加符合人的认知过程(举个形象的例子,就好像画家在画这个物体的时候,更倾向于只画外面这些轮廓,而把里面的细节给忽略掉)。 .
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Sobel 算子是一种典型的用于边缘检测的线性滤波器,它基于两个简单的 3×3 内核,内核结构如下所示。
今日分享一篇"老"论文,收录于CVPR2020『QEBA: Query-Efficient Boundary-Based Blackbox Attack』,是关于边界查询的黑盒攻击的研究。
图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效且概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低
作者 张旭 编辑 徐松 1. HOG简介 2. 数字图像梯度定义 3. HOG基本步骤 4. OpenCV实现HOG 5. 用KNN与HOG实现一个手写数字输入识别 1. HOG简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年提出,是一种常用的特征提取方法,且HOG+SVM的方式在行人检测中有着优异的效果。经典的论文为《Histograms of oriented gradients for human detection》,这篇文章中,HOG就是
而在实际的使用过程中,发现popen不存在阻塞,即在执行一些长时间系统任务的时候,不会等待系统任务结束,python代码就会继续执行,在某些场景下会导致问题的出现。比如在我的一个场景中,要将一个文件夹中的文件删除,之后在重写一份文件,使用popen导致文件还没有删除,而代码继续执行使新文件已经写好,而这个时候popen又将我新写的文件删除,导致我的程序在后续出现bug。所以,如果没有可读性的要求,我建议优先使用system方法。
图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低
Canny 边缘检测算法由计算机科学家 John F. Canny 于 1986 年提出的。其不仅提供了算法,还带来了一套边缘检测的理论,分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny 检测算法包含下面几个阶段:
Canny算子通过边缘差分算子(如Rober,Prewitt,Sobel)计算差分的水平方向的Gx和垂直方向的Gy,梯度的幅度G和方向θ(梯度的方向与边缘的方向垂直):
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