展开

关键词

Python|实现车牌定位

是用依靠特征筛选找到车牌?还是用新款的RTX2080Ti煤气灶来炼丹呢? ? 虽然我知道炼丹只需要丢原材料,但是很明显,我连原材料都不会放,那么我只能老老实实地选择最的依靠车牌的特征从而来定位它了。 紧接着,将图片黑白化即可,使用Sobel算子做x向上的锐化,则可以保留更多的车牌边缘,然后将锐化的结果使用大津直接黑白化即可。 之后就是进行车牌区域的扩充,先进行一次二值形态学的开操作,可以去掉一些细节,紧接着使用长形的矩形结构元素来膨胀能够将车牌区域扩充。 之后再进行轮廓的查找,找到图片中所有的轮廓即可。 考虑到车牌的文字之间存在间隙,因此对选出的区域在竖直向进行二值形态学的膨胀,进行20次的膨胀,保证整个区域竖直向全部填充。下面图片左边为车牌区域进行膨胀,右边则是其他区域。?

47330

目标检测的概述

交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 目标检测已经进入深度学习时代,但是还是有必要了解下,深度学习的思想也来源于的文献非常多 下面简要介绍这三种,更深入的理解见查看参考文献。一、Viola Jones Detectors2001年,P. Viola和M. 主要采用的技术为:积分图像:积分图像是一种加速盒滤波或卷积过程的计算。与当时的其他目标检测算一样,在VJ检测器中使用Haar小波作为图像的特征表示。 三、Deformable Part-based Model (DPM)DPM作为VOC-07、-08、-09检测挑战的优胜者,是目标检测的巅峰。DPM最初是由P. 该不需要手动指定零件滤波器的配置(如尺寸和位置),而是在DPM中开发了一种弱监督学习,所有零件滤波器的配置都可以作为潜在变量自动学习。R.

3.3K50
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年50元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    基于的车道线检测

    检查每个像素值在先前计算的梯度向上是否为局部最大值(相比B,C如果A是局部最大则在下一个点上检查非极大值抑制否则将 A 的像素值设置为 0 并抑制Ahysteresis thresholding:非极大值抑制后可以确认强像素在最终边缘映射中

    31720

    深度学习“盛行”,何去何从?

    清华大学计算机系长聘副教授朱军近日,朱军博士接受了CSDN的专访,采访中分享了目前最新的研究进展,深度学习与机器学习如何融合发挥最大作用,成为优秀青年科学家的必备特质,以及在CCAI 2017上的分享与筹备工作 机器学习CSDN:在深度学习“盛行”的大环境下,如何看待相对来说比较机器学习(如支持向量机、贝叶斯学习、决策树等)? 其次,深度学习不是孤立的,它的进展与所谓的“机器学习”是分不开的,不能把功劳都归于“深度学习”,例如:用于保护深度神经网络避免过拟合的Dropout技术实际是一种贝叶斯学习,用于AlphaGO的深度神经网络需要在强化学习框架下发挥作用等 比如:数据驱动的(如深度学习)往往需要大量的训练数据,而知识驱动的(如贝叶斯)可以在小样本下进行有效学习,二者具有互补的优势,它们的有机融合是当前的一个热点。 同时,教学的过程也能帮助系地整理学科知识,加深理解,有时也能激发科研想

    475100

    光流估计综述:从到深度学习

    其中稀疏光流估计算为Lucas-Kanade算,该算为1981年由Lucas和Kanade两位科学家提出的,最为经典也较容易理解的算,下文将以此为例介绍光流算。 图3-2-7 Decoder网络结构基于上述网络和训练集,作者基于深度学习设计的FlowNet在实时估计光流算中取得了state-of-the-art的结果,但是依然比非实时的效果要差。 3.2.2 FlowNet2.0FlowNet2.0是FlowNet团队发表在CVPR2017的改进,该达到了state-of-the-art效果(包括非实时的),并且计算速度很快,达到实时的要求 因此,实验结果表明FlowNet2达到了所有State-of-the-are结果(包括非实时的),计算效率要比最好的快两个数量级,达到了实时的要求。 图4-2 光流应用于视频插帧 5.总结对于稀疏光流,本文提到的Lucas-Kanade是一种经典且有效的算,对于稠密光流估计,需要在精度和速度上做出取舍,而基于深度学习的FlowNet2算可以实时取得

    1.1K50

    的点云分割以及PCL中分割模块

    在计算机视觉中,2D图像的分割是一个很经典的问题,并且已经有着十几年的研究历史,其中基于比较流行有Graph Cuts,包含了Normalized Cuts和Min Cuts 这些的思想同样适应于 2.点云分割的挑战 点云数据虽然可以确定3D对象的形状,大小和一些其他属性,但是3D点云通常由于感器的限制,数据是嘈杂稀疏且无序的,比如激光雷达线性和角速率的变化,点的采集密度也是不均匀的,此外点云数据的表面形状可以是任意的 ,是没有数据计分布呈现出来的。 4.点云分割算介绍 接下里将介绍五种的分割算:基于边缘的,基于区域的,基于属性的,基于模型的和基于图优化的。? 论文【6】则是这种实现的,提出了一种基于特征空间聚类分析,在该中,使用一种自适应斜率的邻域系导出向量,使用点云数据的属性,例如距离,点密度,点在水平或者垂直向的分布,来定义测量点之间的领域

    1.8K20

    到深度学习,人脸关键点检测综述

    人脸关键点检测大致分为三种,分别是基 ASM(Active Shape Model) 和 AAM (Active Appearnce Model) 的;基于级联形状回归的 ;基于深度学习的 人脸关键点检测数据库为室内环境下采集的数据库,比如 Multi-pie、Feret、Frgc、AR、BioID 等人脸数据库。 在 MLT 中,各任务重要程度是一致的,其目标程如下:其中,表示与权值矩阵相乘之后输入到函数,表示损失函数,是正则项。 为了提升网络性能,需要挑选出困难样本(Hard Sample),是通过研究训练好的模型进行挑选,而本文提出一种能在训练过程中进行挑选困难的在线挑选。 在此总结三点:(1)缺乏一的集成框架。近年来,随着深度学习、回归分析等技术的应用,人脸关键点检测技术的模型更为丰富。但若要完全解决关键点检测问题,还需要建立一个一的综合性框架。

    1.9K80

    到深度学习,人脸关键点检测综述

    人脸关键点检测大致分为三种,分别是基 ASM(Active Shape Model) 和 AAM (Active Appearnce Model) 的;基于级联形状回归的 ;基于深度学习的 人脸关键点检测数据库为室内环境下采集的数据库,比如 Multi-pie、Feret、Frgc、AR、BioID 等人脸数据库。 在 MLT 中,各任务重要程度是一致的,其目标程如下:?其中,?表示与权值矩阵?相乘之后输入到函数?,?表示损失函数,?是正则项。 为了提升网络性能,需要挑选出困难样本(Hard Sample),是通过研究训练好的模型进行挑选,而本文提出一种能在训练过程中进行挑选困难的在线挑选。 在此总结三点:(1)缺乏一的集成框架。近年来,随着深度学习、回归分析等技术的应用,人脸关键点检测技术的模型更为丰富。但若要完全解决关键点检测问题,还需要建立一个一的综合性框架。

    93750

    到深度学习,人脸关键点检测综述

    人脸关键点检测大致分为三种,分别是基 ASM(Active Shape Model) 和 AAM (Active Appearnce Model) 的;基于级联形状回归的 ;基于深度学习的 人脸关键点检测数据库为室内环境下采集的数据库,比如 Multi-pie、Feret、Frgc、AR、BioID 等人脸数据库。 在 MLT 中,各任务重要程度是一致的,其目标程如下: argmin{W}Tt=1∑t=1T∑i=1Nζ(yti,f(xti;wt))+ϕwt argmin_{left{ Wright}_{t=1 }L_{i}^{j} 其中:j∈{det,box,landmarks}jinleft{ det,box,landmarksright},为了提升网络性能,需要挑选出困难样本(Hard Sample),是通过研究训练好的模型进行挑选 在此总结三点:(1)缺乏一的集成框架。近年来,随着深度学习、回归分析等技术的应用,人脸关键点检测技术的模型更为丰富。但若要完全解决关键点检测问题,还需要建立一个一的综合性框架。

    51530

    二进制技巧-利用非显示调用 api 函数

    利用非显示调用 api 函数 前言本文将介绍一种在内存中查找函数地址的,从而隐藏导入表存在调用函数的痕迹。下面将对该进行详细的介绍。 API ,我们这种在本文后续中简称为hash API我们先了解一下 GetProcAddress的工作原理:获取EAT结构的函数名称地址数组并跳转到该地址,即 IMAGE_EXPORT_DIRECTORY.AddressOfNames DWORD AddressOfNameOrdinals; } IMAGE_EXPORT_DIRECTORY, *PIMAGE_EXPORT_DIRECTORY; Hash API 代码详解 0x01 与其他相比的优缺点 3.这相当于我们没有直接使用系的GetProcAddress去寻找API,也没有使用loadlibrary去加载模块,正常开发没什么用,但对于某些场景,比如保护代码时,这种是有挺大作用的。 值与下一个字符相加,等到新的hash值add edi, eax ; 循环相加,循环次数为ecx,即BaseDllName的缓冲区大小 loop loop_modname 我们这里采用了一个字符右移13次的

    10940

    人脸识别技术全面总结:从到深度学习

    机器之心重点编译介绍了其中的深度学习部分,更多有关人脸识别的内容请参阅原论文。? 基于人工设计的特征和机器学习技术的近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。 在这篇论文中,我们对流行的人脸识别进行了全面且最新的文献总结,其中既包括(基于几何的、整体、基于特征的和混合),也有深度学习依赖于人工设计的特征(比如边和纹理描述量)与机器学习技术(比如主成分分析、线性判别分析或支持向量机)的组合。 近段时间,的人脸识别已经被基于卷积神经网络(CNN)的深度学习接替。深度学习的主要优势是它们可用非常大型的数据集进行训练,从而学习到表征这些数据的最佳特征。

    55520

    打破,MIT新芯片帮自动驾驶汽车穿越浓雾

    依赖于光成像感器的自动驾驶汽车的视线常常难以穿透雾这样会致盲光感器的环境。但是,麻省理工学院的研究人员开发出了一种亚太赫兹辐射接收系,它可以在失效时帮助无人驾驶汽车行驶。 然而,将亚太赫兹感器应用于无人驾驶汽车是具有挑战性的。敏感、准确的物体识别需要从接收端到处理器的强输出基带信号。由产生这种信号的离散元件组成的体积庞大、成本高昂。 研究人员构建了一个将 32-像素阵列集成在 1.2 平毫米的设备上的原型系。这些像素大约比当今最好的片上亚太赫兹阵列感器灵敏 4300 倍。 此外,融合像素阵列的输出信号,并将像素引导到一定的向,可以实现场景的高分辨率图像生成。这不仅使该系可以探测物体,还能识别物体,这对于自动驾驶汽车和机器人是至关重要的。 如果你想让喷头以完全相同的速度喷水,那就需要另一个控制系。另一面,研究人员的设计为每个站点提供了自己的水泵,省去了连接管道的必要,并使每个喷头具有自己强大的出水量。

    18140

    专访 | 清华大学朱军:深度学习“盛行”,何去何从?

    清华大学计算机系长聘副教授朱军 近日,朱军博士接受了CSDN的专访,采访中分享了目前最新的研究进展,深度学习与机器学习如何融合发挥最大作用,成为优秀青年科学家的必备特质,以及在CCAI 2017上的分享与筹备工作 机器学习CSDN:在深度学习“盛行”的大环境下,如何看待相对来说比较机器学习(如支持向量机、贝叶斯学习、决策树等)? 其次,深度学习不是孤立的,它的进展与所谓的“机器学习”是分不开的,不能把功劳都归于“深度学习”,例如:用于保护深度神经网络避免过拟合的Dropout技术实际是一种贝叶斯学习,用于AlphaGO的深度神经网络需要在强化学习框架下发挥作用等 比如:数据驱动的(如深度学习)往往需要大量的训练数据,而知识驱动的(如贝叶斯)可以在小样本下进行有效学习,二者具有互补的优势,它们的有机融合是当前的一个热点。 同时,教学的过程也能帮助系地整理学科知识,加深理解,有时也能激发科研想

    32720

    CCAI专访 | 清华大学朱军:深度学习“盛行”,何去何从?

    记者 | 何永灿近日,朱军博士接受了CSDN的专访,采访中分享了目前最新的研究进展,深度学习与机器学习如何融合发挥最大作用,成为优秀青年科学家的必备特质,以及在CCAI 2017上的分享与筹备工作。 机器学习CSDN:在深度学习“盛行”的大环境下,如何看待相对来说比较机器学习(如支持向量机、贝叶斯学习、决策树等)? 其次,深度学习不是孤立的,它的进展与所谓的“机器学习”是分不开的,不能把功劳都归于“深度学习”,例如:用于保护深度神经网络避免过拟合的Dropout技术实际是一种贝叶斯学习,用于AlphaGO的深度神经网络需要在强化学习框架下发挥作用等 比如:数据驱动的(如深度学习)往往需要大量的训练数据,而知识驱动的(如贝叶斯)可以在小样本下进行有效学习,二者具有互补的优势,它们的有机融合是当前的一个热点。 同时,教学的过程也能帮助系地整理学科知识,加深理解,有时也能激发科研想

    702100

    目标检测二十年间的那些事儿——从到深度学习

    从应用的角度来看,目标检测可以被分为两个研究主题:“ 通用目标检测(General Object Detection) ” 及 “检测应用(Detection Applications)” ,前者旨在探索在一的框架下检测不同类型物体的 检测 早期的目标检测算大多是基于手工特征构建的。由于当时缺乏有效的图像表示,人们别无选择,只能设计复杂的特征表示及各种加速技术对有限的计算资源物尽其用。 向梯度直图(HOG),计算出每个像素朝四周的梯度向和梯度强度,并计形成梯度直图 (3) 基于可变形部件的模型(DPM) DPM作为voco -07、-08、-09届检测挑战赛的优胜者,它曾是目标检测的巅峰 该不需要手动设定零件滤波器的配置(如尺寸和位置),而是在开发了一种弱监督学习并使用到了DPM中,所有零件滤波器的配置都可以作为潜在变量自动学习。R. 由于CNN通过它的正向播,自然形成了一个特征金字塔,FPN在检测各种尺度的目标面显示出了巨大的进步。

    30540

    可能都走了弯路

    本文作者Jason认为,,包括从经典图书、博客文章或线上课程进行学习成效不大,甚至“错得离谱”。最好的其实是动手,不要停留在理论层面,动手实践才能高效的学习。 你会发现,为什么上学习机器学习的对你来说并不适用。你会了解到如何翻转整个模型。你会学习到简单但是有效的矫正,你可以用于开始机器学习。 虽然如此,对一系列经典问题来说,确实也存在一些强大的,这些都是绝对必要的。对于“我该如何开始”的回答那么,究竟要怎么开始机器学习? 比如,你需要在这些面有好基础:计概率线性代数多变量计微积分如果你对一些非主流的算很感兴趣的话,还会更加复杂。线上课程,比如MOOC和Youtube上的一些视频,都在模仿大学里的授课式。 的学习“错得离谱”花几秒的时间来思考一下的教授机器学习的,它是严密且系性的,表面看起来也是正确的。它怎么会错?

    420160

    2021 瓷砖表面缺陷检测总决赛冠军解决案:+深度学习

    总体案概述虽然当前深度学习技术十分火爆,但它占AOI落地项目中的比例仅约10%。依然无被完全取代,它有着计算复杂度低、调试成本低等优点。? 为了结合深度学习算的优势,我们提出Deep and Shallow Fusion Network (DSFNet), 该网络将提取的特征在模型的深层和浅层按通道进行拼接。 特征提取用surf算子提取瑕疵图和模板图的特征点,再通过透视变换将模板与瑕疵图对齐,最后差分得到特征,其流程框图如下:?由于瓷砖的花纹复杂,与瑕疵难以区分。 由于split-attention模块能够实现跨通道注意力机制,所以这个模型正好适合我们按通道拼接的特征和深度模型特征。?后期还利用差分图像做了瑕疵增广实验,由于时间关系,未能测试。? 下载1在「3D视觉工坊」公众号后台回复:3D视觉,即可下载 3D视觉相关资料干货,涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等向。

    27740

    谷歌开源神经网络模型,压缩图片比提升25%(附论文)

    【新智元导读】 谷歌官博客今天发布了一篇文章,介绍如何使用神经网络压缩图片。在论文中,谷歌证明了神经网络可以获得比现在普遍使用的压缩质量更好、大小更小的图片,理论上会小25%。 与时下许多使用DCT来生成新的字节表示的图像压缩不同,我们训练了两个神经网络,一个用于从图像中生成代码(编码),另一个则是从编码中生成图像(解码)。 我们的系通过反复地改善原始图像重构进行工作,编码和解码都使用Residual GRU 层,这样,多余的信息能够从一个循环中递到下一个。 这是因为JPEG压缩时产生了块伪影,但是我们的压缩网络是在整张图片一次性完成的。但是,我们的模型也有缺陷:胡须中的细节和纹理丢失了。不过,整个系在减少伪影上有巨大潜力。?左边:原始入选。 中:JPEG 右:残差GRU 虽然今天常用的已经很好,但是我们的研究显示,使用神经网络来压缩图像可以获得更高的质量和更低小的文件大小。未来,谷歌的研究将着眼于更好的压缩质量和更高速的模型。

    68040

    Nature新研究:摄像头是天生的神经网络,速度超越千倍

    最新一期《自然》杂志上的研究告诉我们:速度是处理的上千倍。对于计算机视觉,镜头是它的眼睛,获取丰富的视觉信息后就可以递给处理单元,并依靠它实现各种视觉能力。 而在这篇 Nature 最新研究中,研究者表明图像感器本身也可以「印刻」神经网络,它能同时担当感光与处理图像这两大功能,且还没有延迟。更重要的是,这种机器视觉芯片比卷积神经网络要快上千倍。 科学家基于这些光电二极管间的连接式创建了一个神经网络,并且可以训练这些神经网络将图像分类为字母「n」「v」或「z」。「我们的图像感器不会在工作时消耗任何电能。」 在实验中,研究者使用激光来投影「v」和「n」到神经网络图像感器中。的计算机视觉技术通常能在每秒处理 100 帧,可能一些更快的系能够每秒处理 1000 帧。 Mennel 提到,系运行的速度只受限于芯片中电子的速度。原则上,这一策略在皮秒内就可以完成,比现有的视觉快 3 到 4 个量级。除了字母识别与分类模型,研究者在实验中还测试了自编码器模型。

    19830

    + 深度学习发威! | 2021瓷砖缺陷检测总决赛冠军思路分享

    要求算尽可能快与准确的给出瓷砖疵点具体的位置和类别,主要考察疵点的定位和分类能力。?一、总体案概述虽然当前深度学习技术十分火爆,但它占AOI落地项目中的比例仅约10%。 依然无被完全取代,它有着计算复杂度低、调试成本低等优点。? 为了结合深度学习算的优势,我们提出Deep and Shallow Fusion Network (DSFNet),该网络将提取的特征在模型的深层和浅层按通道进行拼接。 二、特征提取用surf算子提取瑕疵图和模板图的特征点,再通过透视变换将模板与瑕疵图对齐,最后差分得到特征,其流程框图如下:?由于瓷砖的花纹复杂,与瑕疵难以区分。 由于split-attention模块能够实现跨通道注意力机制,所以这个模型正好适合我们按通道拼接的特征和深度模型特征。?后期还利用差分图像做了瑕疵增广实验,由于时间关系,未能测试。?

    36630

    相关产品

    • 抗量子签名服务

      抗量子签名服务

      腾讯云抗量子签名服务(PQSS)是一项能够抵抗量子计算攻击和传统计算攻击的签名服务。其是一款面向量子时代的安全产品,具备更高计算效率和更低资源消耗。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券