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图像检测-如何通过扫描图像来制造幻觉

今年，Apple发布了ARKit 2的新功能。其中之一就是图像检测。这是一个非常酷的功能，允许您在用户的环境中跟踪2D图像，并在其上放置增强现实内容。...在本课程中，您将学习如何通过检测您喜欢的任何图像以及如何在呈现模型时更改模型的材质，将您自己的3D模型放置在任何对象之上。...ARImageAnchor 如果检测到图像，它将自动为每个检测到的图像添加一个ARImageAnchor锚点列表。...if anchor is ARImageAnchor { } 平面在锚声明中，声明一个具有此大小的平面。我们之所以希望平面的尺寸大于盒子的大小，是因为我们希望标签的错觉漂浮在空中。...您刚学会了如何通过检测图像将3D模型放置在您的环境中。在本课程的其余部分，我将教你如何制作动画，以及与按钮的互动。最重要的是，您将玩光照和阴影。

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用 OpenCV 检测图像中各物体大小

属性 2：我们应该能够在图像中轻松地找到这个参考物体，要么基于物体的位置(如参考物体总是被放置在图像的左上角)或通过表象(像一个独特的颜色或形状，独特且不同于其他物体的物体)。...利用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。基于计算机视觉的物体尺寸检测既然我们知道「像素/度量」比率，就可以实现用于测量图像中物体大小的 Python 驱动程序脚本。...第 8 行到第 10 行：对其进行边缘检测，并通过膨胀和腐蚀使边缘过渡得更加平滑。第 13 行到第 15 行：在边缘检测后的图中寻找与物体一致的边缘（例如轮廓）。...图 2：使用 OpenCV 、Python 、计算机视觉和图像处理技术测量图像中物体的大小。上图所示，我们已经成功地计算出图像中每个物体的大小——我们的名片被正确地显示为 3.5 英寸 x 2英寸。...总结在本篇博客中，我们学习了如何通过 Python 和 OpenCV 检测图像中的物体大小。

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基于深度学习的遥感图像地物变化检测综述

另一类用于像素级别的变化检测以SZTAKI数据集为例，该数据集包含13对大小为952×640像素的航拍图像，空间分辨率为1.5m。...在性能和可行性方面，全监督的训练方式优势尤为明显。多数网络是通过一个孪生网络来对不同时刻的图像进行编码解码，然后计算相似度或距离而后得到变化概率图，再通过标签数据和目标函数进行约束。...生成器通过随机向量映射到图像空间来学习训练数据x的图像分布，并且生成的图像在图像空间中的坐标在未变化区域具有相同的坐标，变化区域的坐标则不同。...最后通过一个简单的阈值法比较策略来生成变化图。...loss（CDRL），用单一时相的图像来训练变化检测器，通过Cycle-GAN转换源图像的光度，生成一张图像与源图像组成伪无变化图像对，再通过一个基于图像对的源图像重构器(生成模型)，生成的图像与源图像求绝对误差得到变化概率图

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【CCD图像检测】2：黑白图像检测的硬件设计

CCD图像检测作者：一点一滴的Beer 指导教师：Chen Zheng 单位：WHU 二、黑白图像检测的硬件设计 2.1 电源提供。...小车以模拟CCD摄像头为传感器，模拟式的采集先将一路视频信号引用图2电路，通过其可以将摄像头输出的复合视频信号进行分离，得到独立的同步信号和视频模拟量信号，然后通过逐行采样来完成整幅图像的采集。...但是由于大赛中，赛道仅由黑白两色组成（如图9），所以即使是灰度数据，我们最后处理时也一般要在软件上进行二值化将图像分割成黑白二色图片。...采用边沿检测电路，通过对两个电位器大小的调整，便能适应不同比赛场地光线，而且能适应CCD的不同视野，具有较强的图片分割能力，具有更强的场地适应性。...一行只而要以一个大小为10左右的数组就能存储到此极限情况下的有用(边缘跳变)的信息，对于一般存在边缘干扰的情况，通过局部搜索的做法，用10个数据也能存储本行的有用信息。

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【CCD图像检测】3：图像的调试方法

CCD图像检测作者：一点一滴的Beer 指导教师：Chen Zheng 单位：WHU 四、相关调试手段在嵌入式系统中摄像头调试的目的是使摄像头的机械和电气参数在满足系统要求下能产生质量最高的图像数据...来自软件层面的因素往往是算法的问题，这个层面的问题可以通过理论分析的数学计算解决，来自硬件层面的因素则而要用仪器进行调试，通过实验测量分析才能解决，由于硬件处理系统底层，所以硬件的质量会直接影响软件的质量...图25：图像数据仿真播放器以上软件的主要作用是：小车在跑道上运行一周后，将赛道图片存储到扩展的FLASH模块中，然后再利用串口通讯将所有数据发送到上位机并存储为一个二进制文件，然后本软件就对此文件进行播放...图26：基于VB的通讯数据接收软件配合下位机，通过串口通讯对FLASH模块中的数据进行读取并以二进制文件形式存储到PC中，保存小车运动过程中摄像头看到的赛道信息。...故笔者构想，用一个完全独立的模块来记录小车运动中的图片信息，供用户分析。选择ARM内核的STM32作为处理器，引入一根视频信号线，然后AD，再利用SPI对SD卡写入FAT文件系统的二进制文件。

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【CCD图像检测】4：图像的简单校正

CCD图像检测作者：一点一滴的Beer 指导教师：Chen Zheng 单位：WHU 五、图像的校正。 5.1.纵向校正 5.1.1纵向理论校正。...先通过CRT显示器观测并记录安装完毕的摄像头的如下参数。...采用校正后的结果进行采样，在对用黑线贴成的由一定大小的正方形组成的网格板进行拍摄，还原的数字图片因镜头有一定程度上的球面失真，仍会造成近处的图像密度更大，这个基本无法利用现有的技术进行理论分析。...图29：图像的横向校正原理图 5.2.2横向实际校正。 ...因为镜头的失真和采样行本身的不等间距，在对网格线进行拍摄时，实际结果仍然不满足要求，通过对校正系数调整，使校正后，网格板纵向黑线应都在校正后图像的竖直方向上，得到的最后校正系数即为工程上和实际比较吻合的系数

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图像中的裂纹检测

数据集我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像（URL格式）数据。总共包含1428张图像：其中一半是新的且未损坏的墙壁；其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。第一步：读取图像，并调整大小。...机器学习模型我们想要建立一个机器学习模型，该模型能够对墙壁图像进行分类并同时检测异常的位置。为了达到这个目的需要建立一个有效的分类器。它将能够读取输入图像并将其分类为“损坏”或“未损坏”两个部分。...optimizer = optimizers.SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), metrics=["accuracy"]) 在分类阶段，GlobalAveragePooling层通过提取每个要素图的平均值来减小前一层的大小...局部异常现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作，使墙壁图像裂缝被突出。我们需要的有用信息位于顶层。因此我们可以访问：卷积层：上层是VGG结构，还有网络创建的更多重要功能。...所有这些功能都可以通过实现单个分类模型来访问。在训练过程中，我们的神经网络会获取所有相关信息，从而可以进行分类，并在最后给出墙壁裂纹的信息。

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在 Linux 终端调整图像的大小

ImageMagick 是一个方便的多用途命令行工具，它能满足你所有的图像需求。ImageMagick 支持各种图像类型，包括 JPG 照片和 PNG 图形。...调整图像大小我经常在我的 Web 服务器上使用 ImageMagick 来调整图像大小。例如，假设我想在我的个人网站上发一张我的猫的照片。...我手机里的照片非常大，大约 4000x3000 像素，有 3.3MB。这对一个网页来说太大了。我使用 ImageMagick 转换工具来改变照片的大小，这样我就可以把它放在我的网页上。... 的照片调整到一个更容易管理的 500 像素宽度，请输入: $ convert PXL_20210413_015045733.jpg -resize 500x sleeping-cats.jpg 现在新图片的大小只有...但是，如果只提供宽度，ImageMagic 就会为你做计算，并通过调整输出图像的高度比例来自动保留长宽比。

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CNN中各层图像大小的计算

CNN刚刚入门，一直不是很明白通过卷积或者pooling之后图像的大小是多少，看了几天之后终于搞清楚了，在这里就结合keras来说说各层图像大小是怎么计算的，给刚入门的一点启发吧！...4*4，数量32个，原始图像大小36*20 chars_model.add(Convolution2D(32, 4, 4, input_shape=(1, 36, 20), border_mode='valid...', activation='relu', W_regularizer=l2(weight_decay))) # 第二层卷积，filter大小4*4，数量32个，图像大小（36-4+1）*（20-4-...chars_model.add(Dropout(0.3)) # 第三层卷积，filter大小4*4，数量64个，图像大小15*7 chars_model.add(Convolution2D(64,...4*4，数量64个，图像大小12*4，输出是10*2 chars_model.add(Convolution2D(64, 3, 3, input_shape=(1, 12, 4), border_mode

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【干货书】遥感图像分析、分类与变化检测(第4版)

来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟第4版，专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术，用于遥感图像的数字图像分析。...遥感图像分析、分类和变化检测:With Algorithms for Python，第4版，专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术，用于遥感图像的数字图像分析，它的特点是算法的统计和机器学习理论与计算机代码紧密交织...SAR图像时间序列的序列变化检测算法。...附带的软件由所有主要图像分析算法的Python(开源)版本组成。介绍了简单的、平台无关的软件安装方法(Docker容器化)。...通过谷歌Earth Engine使用可自由访问的图像，并提供了许多云编程的示例(谷歌Earth Engine API)。

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使用OpenCV测量图像中物体的大小

属性2：我们应该能够轻松地找到这个引用对象在一个图像,要么基于对象的位置(如引用对象总是被放置在一个图像的左上角)或通过表象(像一个独特的颜色或形状,独特和不同图像中所有其他对象)。...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。用计算机视觉测量物体的大小现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。...然后我们通过膨胀+侵蚀来进行边缘检测，以缩小边缘图中边缘之间的任何缝隙(第7-9行)。找到边缘图中目标的轮廓线(第11-15行)。...如果轮廓不够大，我们舍弃该区域，认为它是边缘检测过程中遗留下来的噪声(第4和5行)。如果轮廓区域足够大，我们将计算图像的旋转包围框(第8-10行)。...执行一个额外的校准步骤来找到这些参数可以“消除”我们图像的失真，并得到更精确的物体大小。

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使用 Python 通过基于颜色的图像分割进行物体检测

一些重要的术语轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（连同边界）的曲线，具有相同的颜色或亮度。轮廓是形状分析和目标检测和识别的有用工具。阈值在灰度图像上应用阈值处理使其成为二值图像。...此步骤在这里没有太大变化，但必须完成，因为轮廓最适合黑白（阈值）图像。...我是一名计算机工程专业的学生，我正在开展一个名为机器学习的项目，用于智能肿瘤检测和识别。在该项目中使用基于颜色的图像分割来帮助计算机学习如何检测肿瘤。...当处理MRI扫描时，程序必须检测所述MRI扫描的癌症水平。它通过将扫描分割成不同的灰度级别来实现这一点，其中最暗的是充满癌细胞，而最接近白色的是更健康的部分。然后它计算肿瘤对每个灰度级的隶属程度。...物体检测 ? 照片来自Pexels的Lukas 你可以从Pexels免费获得这个图像。你只需要裁剪它。在此图像中，我们只想轮廓化叶子。由于该图像的纹理非常不规则且不均匀，这意味着虽然没有很多颜色。

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图像相似度比较和检测图像中的特定物

对普通人而言，识别任意两张图片是否相似是件很容易的事儿。但是从计算机的角度来识别的话，需要先识别出图像的特征，然后才能进行比对。在图像识别中，颜色特征是最为常见的。...每张图像都可以转化成颜色分布直方图，如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。这有点类似于判断文本的相似程度。图像比较先来比对两张图片，一张是原图另一张是经过直方图均衡化之后的图片。 ?...通过直方图均衡化后，两张图片确实是不同的，可以从下图看出。 ? 直方图均值化.png 我们来看看如何使用直方图比较。...两张完全不同的图比较.png 直方图比较是识别图像相似度的算法之一，也是最简单的算法。当然，还有很多其他的算法啦。...来看看是怎样使用反向投影的，需要先计算出样本的直方图，然后使用模型去寻找原图中存在的该特征。反向投影的结果包含了:以每个输入图像像素点为起点的直方图对比结果。在这里是一个单通道的浮点型图像。

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基于FPGA的灰度图像处理之对数变化

基于FPGA的灰度图像处理之对数变化作者：lee神 1 背景知识对数变化的通用公式：s = clog(1+r)-------------------------------------------...我们使用这种类型的变换来扩展图像中的暗像素的值，同时压缩更高灰度级的值。反对数变换的作用与此相反。 2 FPGA实现 ?...图2 FPGA实现对数变换框架图由图2可知对于灰度图像直接经过对数变换就可以得到对数变换图像，但是对于FPGA直接实现对数公式显然难度很大。在FPGA中我们采用基于查找表的方式进行对数变换。...符合log变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，相反地，对高的输入灰度值也是如此。实验成功。我们猜想正常的灰度图像会被整体变亮，有兴趣的同学可以去实验。...由此我们可以得出对数变化的实际应用。比如夜间拍照图像过暗，我们可以采用对数变换；如果图像过度曝光也就是偏亮，我们可以采用反对数变换。推荐阅读：《使用matlab生成sine波mif文件》

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视频目标检测与图像目标检测的区别

前言本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。...基于单帧图像的目标检测 ---- 在静态图像上实现目标检测，本身是一个滑窗＋分类的过程，前者是帮助锁定目标可能存在的局部区域，后者则是通过分类器打分，判断锁定的区域是否有（是）我们要寻找的目标。...尽管我们要检测的目标可能外形变化多端（由于品种，形变，光照，角度等等），通过大量数据训练CNN得到的特征表示还是能很好地帮助实现识别和判定的过程。...；再考虑连续帧里目标的持续性（大小，颜色，轨迹的一致性），可以帮助删去一部分不合格的候选的目标区域；然后对挑出的区域打分做判断，还是利用外观信息（单帧里提到的）。...这时我们可以通过学习形变规律，总结出目标特殊的运动特征和行为范式，然后看待检测的目标是否满足这样的行为变化。

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【图像处理】开源 | 斯坦福大学，一个有意思的研究--通过单张图像预测人的年龄变化

公众号回复：09020853076 来源：华盛顿大学&&斯坦福大学论文名称：Lifespan Age Transformation Synthesis 原文作者：Roy Or-El 内容提要本文主要研究通过单张图片中的人物随年龄增长的容貌变换情况...，通过回归分析，预测一个人未来的容貌变换或者一个人过去的容貌。...当期现有的方法大多局限于改变图像的纹理特征，忽略了人类老化和生长过程中头部形状的变化。这限制了以前的方法主要是多成年人随着时间变换的适用性。将这些方法应用于儿童照片并不能产生高质量的结果。...我们提出了一种新的多域图像-图像生成对抗网络结构，其学习潜空间模型连续的双向变换过程。本文的网络是在FFHQ数据集进行训练，我们为数据集进行年龄、性别和语义分割标记。...固定年龄等级作为锚来近似连续的年龄变化。我们的框架可以从一张照片中预测出0-70岁的完整头像，并且修改了头部的纹理和形状。

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卫星图像中的船舶检测

这是选择首先考虑的部分，因为它减少了收集数据的工作，甚至减少了个人项目的附属研究。它也有一个缺点：个人计算机存储大小和计算能力有限。需要查找AWS Amazon Web Services以弥补它。...：图像中心点的经度和纬度坐标 dataset也作为JSON格式的文本文件分发，包含：data，label，scene_ids和location list 单个图像的像素值数据存储为19200个整数的列表...标签，scene_ids和位置中的索引i处的列表值每个对应于数据列表中的第i个图像类标签：“船”类包括1000个图像，靠近单个船体的中心。...“无船”类包括3000幅图像，1/3是不同土地覆盖特征的随机抽样。 - 不包括船舶的任何部分。下一个1/3是“部分船只”，而1/3是先前被机器学习模型错误标记的图像（由于强大的线性特征）。...想要实现的目标：检测卫星图像中船舶的位置，可用于解决以下问题：监控港口活动和供应链分析。

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基于Prewitt算子的图像边缘检测

，operator为算子返回结果为原图的灰度图像与算子卷积后的结果矩阵实际上，SciPy库中的signal模块含有一个二维卷积函数convolve2d() ''' def img_conv (image_array...0～255 image_xy=(255.0/image_xy.max())*image_xy ''' 输出图像边缘检测结果。...其中，参数为image_array时输出为原图的灰度图像，参数为image_x时输出为原图的x方向导数图像，参数为image_y时输出为原图的y方向导数图像，参数为image_xy时输出为原图的梯度图像...plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_xy,cmap=plt.cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Prewitt算子的图像边缘检测是利用两个方向模板与图像进行邻域卷积...（Adjacent Convolution）运算来完成图像边缘检测。

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基于Laplace算子的图像边缘检测

import numpy as np #主要用于算子和图像矩阵处理 from PIL import Image #主要用于图像导入 import matplotlib.pyplot as plt #...0,1,0],[1,-2,1],[0,1,0]]) #定义Laplace扩展算子 Operator2=np.array([[1,1,1],[1,-4,1],[1,1,1]]) #打开原图并将其转化成灰度图像...image_oper1[image_oper1>image_oper1.mean()]=255 image_oper2[image_oper2>image_oper2.mean()]=255 # 显示边缘检测结果...plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_oper2,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Laplace算子的图像边缘检测是应用于仅考虑边缘位置而不考虑其周围的像素灰度差值的图像边缘检测...Laplace算子是二阶微分算子，是一个x方向的二阶导数和y方向的二阶导数之和近似微分。

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基于Canny算子的图像边缘检测

range(H-5): #与高斯矩阵卷积实现滤波 new_gray[i,j]=np.sum(gray[i:i+5,j:j+5]*gaussian) #通过求梯度幅值使图像增强...1,j+1]]<TH).any()): DT[i,j]=1 plt.subplot(2,2,1) plt.imshow(new_gray,cmap=cm.gray)#从原图转化的灰度图像...plt.axis("off") plt.subplot(2,2,2) plt.imshow(d,cmap=cm.gray)#高斯滤波后的灰度图像 plt.axis("off") plt.subplot...)#双阈值检测边缘图像 plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Canny算子的图像边缘检测是首先原始图像灰度化，然后进行高斯平滑滤波，接着计算梯度幅值和方向，再对梯度幅值进行非极大值抑制...（Non-Maximum Suppression，NMS），最后使用双阈值法检测和连接边缘。

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