在翻以前oschina上写的博客的时候,看到这篇觉得还挺有趣的,就重新修改并添加一些新的内容发到再公号上。
数据增强又称为数据增广,数据扩增,它是对训练集进行变换,使训练集更丰富,从而让模型更具泛化能力。
之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现,用给定的bounding box(标注框)从一张
前言 之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现,用给定的bounding box(标注框)从一张图片 中扣出特定的区域,然后做旋转和缩放等特定操作。然后在网上搜索了一下与仿射变换相关的资料, 看了仿射变换的思想和一些例子,然后结合手头上的代码,做了一些实验,最后终于搞懂了如何实现。 实验代码(提供C++、Scala和Python三种语言的实现): 码云地址 Github地址 正文 根据给定的标注框从原图中裁剪出物体并且对裁剪出的图片做各种随机旋转和缩放变换, 如果这几个步骤
本文主要介绍 Pytorch 中 torchvision.transforms 几个数据增强函数的使用
本文将介绍在 Canvas 中使用图像的知识,包括加载图像和处理图像中的单个像素。Canvas 的这个功能可以用来创建一些炫丽的效果。本文还将教会你一般图像处理的知识。
随着人工智能的高速发展,基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中,人脸识别是运用较多的一种技术,已经渗透到人类日常生活的方方面面。
原始图像 📷 help(argv); CommandLineParser parser(argc, argv, keys); if (parser.has("help")) { help(argv); return 0; } string filename = parser.get<string>(0); Mat img = imread(filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); if(
定义在:tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.
PIL有如下几个模块:Image模块、ImageChops模块、ImageCrackCode模块、ImageDraw模块、ImageEnhance模块、ImageFile模块、ImageFileIO模块、ImageFilter模块、ImageFont模块、ImageGrab模块、ImageOps模块、ImagePath模块、ImageSequence模块、ImageStat模块、ImageTk模块、ImageWin模块、PSDraw模块
PNG (460, 460) RGB {'srgb': 0, 'gamma': 0.45455, 'dpi': (96, 96)} None
继续来探索Anchor-Free目标检测算法,前面讲了Anchor-Free的起源 目标检测算法之Anchor Free的起源:CVPR 2015 DenseBox ,其实同期另外一个有名的目标检测算法YOLOV1也是Anchor-Free系列的了。Anchor-Free系列相比于Anchor-Based的发展是较慢的,在2018-2019年才开始火起来。今天为大家介绍一下ECCV 2018的CornerNet,全称为:Detecting Objects as Paired Keypoints 。论文原文和代码见附录链接。
算法:图像任意裁剪是将图像裁剪成若干任意大小图像。 文献:LHL, 李红林. (2011). 基于投影法实现矩形窗口的任意曲线裁剪 random clipping of curves in rectangular windows based on the projection method. 云南民族大学学报:自然科学版, 20(2). Kurtz, B. D. , & Claiborne, S. J. . (1999). Efficient method for clipping numerous objects against an arbitrary clipping path. US. 链接:https://www.gaitubao.com/
笔者在处理地理栅格数据的时候,总是会发生偏差半个像素的问题。 比如说通过ArcMap打开一张.tif,查看其地理信息;同时用记事本打开.tfw,比较两者得地理信息:
直接根据缩放公式计算得到的目标图像中,某些映射源坐标可能不是整数,从而找不到对应的像素位置。例如,当Sx=Sy=2时,图像放大2倍,放大图像中的像素(0, 1)对应于原图中的像素(0, 0.5),这不是整数坐标位置,自然也就无法提取其灰度值。因此我们必须进行某种近似处理,这里介绍一-种简单的策略即直接将它最邻近的整数坐标位置(0,0)或者(0,1)处的像素灰度值赋给它,这就是所谓的最近邻插值。当然还可以通过其他插值算法来近似处理。
常见的图片裁剪有两种,一种是图片固定,裁剪框移动放缩来确定裁剪区域,早期见的比较多,缺点在于不能直接预览裁剪后的效果;还有一种现在比较普遍了,就是裁剪框固定,直接拖动缩放图片,便于预览裁剪结果。
大家好,我们又见面了,在上一期的文章中,我们简单的讲解了图像的数据形式以及三通道彩色图像的通道分离,通道分离的意义在于,我们在进行图像处理的时候可能并不需要三个通道的数据仅仅一个通道就可以解决了,因此,采用单个通道的数据可以使得图像处理节省更多的时间,关于上期的文章,见文末。当然通道分离也有其他的作用,先卖个关子,我们后期再叙,一起来看看今天的文内容吧。
这篇博客将介绍使用Python,OpenCV获取、更改像素,修改图像通道,截取图像感兴趣ROI;单通道图,BGR三通道图,四通道透明图,不透明图;
我们提出了一种新的对象检测方法——拐角网络,该方法利用单一的卷积神经网络将对象的左上角和右下角作为一对关键点检测出来。通过检测成对的关键点,我们消除了设计一组锚箱的需要,通常使用单级检测器。除了我们的新公式,我们还引入了角池化,这是一种新的池化层,可以帮助网络更好地定位角。实验表明,在MS COCO上,CornerNet实现了42.2%的AP,优于现有的所有一级检测器。
background-image 属性为元素设置背景图像。 元素的背景占据了元素的全部尺寸,包括内边距和边框,但不包括外边距。 默认地,背景图像位于元素的左上角,并在水平和垂直方向上重复。
本文提出一种使用单个卷积神经网络的新型物体检测方法: CornerNet. 本文通过将目标定义为成对关键点,消除了单阶段检测网络中对anchor box的需要. 除了新颖的网络形式外,本文还介绍了角落池化(corner pooling):一种新的池化方式,它可以帮助网络更好地定位物体的边角。 实验表明,CornerNet在MS COCO上实现了42.1%的AP,优于所有现有的单阶段检测模型。
在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。
PIL也支持一些特殊的模式,包括RGBX(有padding的真彩色)和RGBa(有自左乘alpha的真彩色)。
Pr怎么调整画面尺寸?拍过短视频的小伙伴都知道,一个适度的视频尺寸能给观看者带来一种好的观看体验。但是有很多小伙伴不明白Pr怎么调整画面尺寸,在此就由小编为大家提供两个详细的Pr调整视频尺寸使用教程,
参考文章:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html
1、 cv2.imread():读入图片,共两个参数,第一个参数为要读入的图片文件名,第二个参数为如何读取图片,包括
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来,人们开发了许多用于对象检测的算法,其中包括YOLO,SSD,Mask RCNN和RetinaNet。
PIL中所涉及的基本概念有如下几个:通道(bands)、模式(mode)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和滤波器(filters)
GDAL提供了gdalwarp命令可以方便地让我们进行影像拼接,重投影,裁剪,格式转换等功能
PHPImagick是流行的PHP图像处理扩展,它提供了丰富的图像处理方法,可以用于处理图片尺寸、质量、颜色、效果等等。在本文中,我们将探讨一些常用的PHPImagick图像处理操作,包括缩放、裁剪、调整颜色、添加水印、添加滤镜等等。
暗水印我们可以理解为:在一些载体数据中添加隐藏标记,这些标记在人类和机器可轻易感知的范围之外。相较于常见的明水印,比如图片和视频中的公司logo、纸币中的水印纹理等。暗水印对大部分感知系统来说是透明的,不可见的。下面通过两个例子来说明。
近年来,自监督学习逐渐成为了备受人们关注的应对标注缺乏问题的热门解决方案,科研人员在基于对比学习的自监督方法方面进行了大量研究。本文是 PyTorch Lightning 创始人 William Falcon 的对比学习综述,对自监督学习、对比学习等基础概念进行了简要的回顾,介绍了 CPC、AMDIM、BYOL、SimCLR、Swav等最近较为著名的对比学习方法,并提出了一种名为 YADIM 的新型对比学习算法。
自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CNN 进行分类成为主流。一种用于目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口,利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型,我们使用不同大小和宽高比的窗口。
图片处理,可以简单地定义为利用计算机算法(通过代码)对图片进行分析、操作的处理。它包括如下不同的几个方面:图像的打开、展示和编辑等。
上一篇文章《Matrix 原理剖析》 介绍了 Matrix 的基础原理,本文介绍 Matrix 一些常用方法以及具体的使用场景
接着上一小节说,我们已经把全连接网络建好了,接下来就需要去训练网络,找到合适的参数来拟合我们的训练数据,那么第一个事情就看损失函数。
寄语:本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习,以最常用的平移和旋转为例,帮助大家梳理几何变换的概念和应用,并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
算法:图像仿射是图像通过一系列几何变换实现平移、旋转等多种操作。仿射变换保持图像平直性和平行性。平直性是图像经过仿射变换后,直线仍然是直线。平行性是图像经过仿射变换后,平行线仍然是平行线。
#PhalApi-Image -- 图像处理 ##前言 因为在工作中遇到了需要按照尺寸压缩上传图片,进过了一番寻找发现ThinkPhP图形处理能够满足大部分需求, 所以特地制作成拓展的方式提供出来希望
Windows下的开发环境搭建参考博文:GDAL开发环境搭建(VS2010 C++版)
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 无需PS,你的拍照水平又能Level up了。 近日,加州大学芭芭拉分校(UCSB)和英伟达的研究人员创造了一种新算法,取名“计算变焦”。拍摄完
2:相机坐标系:以摄像机光心为原点(在针孔模型中也就是针孔为关心),z轴与光轴重合也就是z轴指向相机的前方(也就是与成像平面垂直),x轴与y轴的正方向与物体坐标系平行,其中上图中的f为摄像机的焦距。单位m
最近开发当中,通过JAVA对图片进行了很多的操作,之前很少接触这方面的知识,特此记录下来
常用命令 benchmark: 测量和报告实用程序命令的性能 batch:在交互式或批处理模式中发出多个命令 convert:转换图像或图像序列,模糊,裁剪,驱除污点,抖动,临近,图片上画图片,加入新图片,生成缩略图等 identify:描述一个或较多图像文件的格式和特性 mogrify:变换一个图像或图像序列,模糊,裁剪,抖动等,Mogrify改写最初的图像文件然后写到一个不同的图像文件 composite:将多个图片组合一起 montage:从不同的图像创建一个复合图像(在一个网格中) compare:
感知哈希算法是一个比均值哈希算法更为健壮的一种算法,与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT(离散余弦变换)来获取图片的低频信息。
本文将简单介绍下JPEG算法的实现流程,包括图像分割、颜色空间转换、DCT、Quantization、Huffman coding等。 JPEG概述 图像压缩很重要。有这么几种压缩算法: JPEG(非
人脸检测解决的问题为给定一张图片,输出图片中人脸的位置,即使用方框框住人脸,输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。算法难点包括:人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。而关键检测则是输出人脸关键点的坐标,如左眼(x1,y1)、右眼(x2,y2)、鼻子(x3,y3)、嘴巴左上角(x4,y4)、嘴巴右上角(x5,y5)等。
要实现上面的效果非常简单,我们只需要截取图片的九个区域即可。今天我们就要带大家使用Python来实现一下九宫格图片的生成。在开始之前,我们需要安装一下Pillow模块,语句如下:
本文主要对GEE中的各类外部数据导入、下载与管理以及数据与代码分享等操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第七篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
在上面的例子中,我们使用open()函数打开了名为"image.jpg"的图像文件,并将其赋值给image变量。这样就可以在后续的代码中使用image对象进行图像处理。
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