模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效。
(1)图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术,即找到图像之间的点对点映射关系,或者对某种感兴趣的特征建立关联。
图像处理一般指数字图像处理,大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。 图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
模板匹配(TemplateMatching)就是在一幅图像中寻找和模板图像(template)最相似的区域,该方法原理简单计算速度快,能够应用于目标识别,目标跟踪等多个领域。
这里说的模板是我们已知的小图像,模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标。模板就是我们已知的在图中要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像,通过一定的算法可以在图中找到目标,确定其坐标位置。
主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术,以及Android开发调试工具ADB。
今天给大家介绍的是Google Research和蚂蚁金服等团队在NeurlPS发表的一篇名为“Retrosynthesis Prediction withConditional Graph Logic Network”的文章。逆合成分析属于有机化学中的基本问题,在机器学习领域也引起广泛关注。文章中,作者把逆合成的任务描述为“在确定的分子空间中寻找可以用来合成产物分子的反应物分子集合”这一问题。大多数现有的方法依赖于子图匹配规则的基于模板的模型,但是化学反应是否可以进行并不是严格由决策规则定义的。在文章中,作者提出了一种使用条件图逻辑网络来完成这项任务的新方法,它可以学习何时应该应用反应模板中的规则,隐式地考虑所产生的反应是否具有化学可行性和策略性。作者还提出了一种有效的分层抽样来减少计算成本。在基准数据集上,与当时最先进的方法相比,作者的模型实现了8.1%的显著改进,同时还提供了对预测的解释。
则运行接下来的demo代码,检测结果将如下:(截图中蓝色箭头所指的红色方框即为程序所匹配并绘制的)
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了,为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉,小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善,主要是借鉴了更多大神的文章,希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助,请点击一下文末的“好看”鼓励一下小白。
模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。OpenCV提供matchTemplate()方法来实现模板匹配功能。模板匹配结果返回的是灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配程度。假设输入图像的大小(W * H),模板图像的大小为(w * h),则输出图像的大小将为(W - w + 1,H - h + 1)。获得结果后,可以使用minMaxLoc()方法查找最大/最小值位置,并将其作为矩形的左上角,以(w,h)作为矩形的宽度和高度来确定模板匹配到的区域。
前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术社群:关键帧的音视频开发圈,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看这个合集:音视频面试题集锦。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱,你可以看看这个合集:音视频知识图谱。
基于机器视觉模块OpenMV采集车道、红绿灯、交通标志等模拟路况信息,实现一辆能车道保持、红绿灯识别、交通标志识别、安全避障以及远程WiFi控制的多功能无人驾驶小车。
今天很荣幸能给大家分享从去年开始到今年,我们在研发一款新产品碰到的一些问题。希望作为LiveVideoStackCon2020北京站大会唯一跟硬件强相关的一个话题,能够给大家一些不同的认知。
每次都想找个权威的图像匹配的综述看看。但看的论文零零散散,每家都说自己方法如何如何的好,其实我都半信半疑的,希望中国的研究学者能够脚踏实地的务实的多做点实事,牛顿说我成功是因为站在巨人的肩上。我是菜鸟,我希望能站在大鸟的身上,展翅飞翔。
基于美学的图像裁剪(aesthetic image cropping)的目标是在一张图片中找到具有最高美学评价的子图。
腾讯互娱Turing Lab从创建开始,每周在内部进行分享读书会,对业界的技术研究和腾讯互娱Turing Lab从创建开始,每周在内部进行分享读书会,对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。 和大量的所谓技术公众号不同,尽管以AI为重心,但我们的分享不局限于AI论文,而是涉猎所有前沿技术领域,和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享,希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。 分享人:王洁梅 腾讯互娱 工程师 | 编辑: 艾
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式!一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片,轻松攻破两个约会软件,最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸,还绕开了人脸识别系统! 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文,虽说是斯坦福CS236G的课程作业,不过论文中提出了一个非常有趣的思路,用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸,看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式!一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片,轻松攻破两个约会软件,最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸,还绕开了人脸识别系统! 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文,虽说是斯坦福CS236G的课程作业,不过论文中提出了一个非常有趣的思路,用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸,看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来,所以论文的结果
计算机视觉和模式识别大会CVPR 2019即将于6月在美国长滩召开,作为人工智能领域计算机视觉方向的重要学术会议,CVPR每年都会吸引全球最顶尖的学术机构和公司的研究人员投稿。
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、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
公众号作者@上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP
大家对PCB电路板电路这个词很熟,有的了解PCB电路板的组成,有的了解PCB电路板的设计步骤,有的了解PCB电路板的制作工艺......但是对整个PCB电路板的组成、设计、工艺、流程及元器件摆放和布线原则,及后期的注意事项没有一个综合的了解。好吧,海翎光电的小编把这一套都整合罗列出来了,下面我们就跟着小编来学习下吧!
主要思想:用于从RGB-D图像中估计一组已知对象的6D位姿,分别处理两个数据源,并使用一种新的dense fusion network来提取像素级的 dense feature embedding,并从中估计姿态。实验结果表明,该方法在YCB-Video和Linemod两种数据集上均优于现有的方法。论文还将所提出的方法应用到一个真实的机器人上,根据所估计的姿态来抓取和操纵物体。
Surf算法的原理
今天给大家介绍的是来自北京大学计算机系本科生史晨策等发表在ICML2020上的关于逆合成预测的一篇文章。在本文中,作者通过将目标分子图转化为一组反应物分子图,提出一种称为G2Gs的不依赖模板的框架以解决逆合成预测问题,该方法性能优越,排除了对领域知识的需要,并且具有很好的扩展性。
最近正在在学习数字图像处理,这个滑动验证码从本质上来说就是将两张图片按照缺口的位置拼在一起,我便想尝试使用图像处理的方法来找到这个图片的缺口位置。
【导读】近日,腾讯三位工程师在arXiv上发表了论文,分析如何利用算法,针对热门手游“王者荣耀”游戏视频进行快速检测与识别,辨识视频中的角色(即“英雄”),以推荐视频给目标受众。为了提取游戏视频标签,需要在游戏视频中检测并识别其中的英雄及其阵营。本文提出了一种有效的两阶段算法,基于血条模板匹配方法检测视频中的所有英雄,再根据阵营分类,然后使用一个或多个深度卷积神经网络识别英雄姓名。实验证明了方法的效率与准确性。
人形机器人(humanoid robot)是人类的化身,它可以在运动学上穿越崎岖的地形、进入狭窄的通道和狭小的空间,可以移动物体、到达高处,以及完成临时爆炸装置响应(improvised explosive device,IED) 等许多其它任务。本文我们讨论的是 NASA 的 Valkyrie 人形机器人,图 1 是 IEEE Spectrum 实地访问 NASA 的约翰逊航天中心(Johnson Space Center,JSC)所拍摄到的最新的 Valkyrie。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005.05528.pdf
Bevy 是一个用 Rust 构建的简单易用、数据驱动的游戏引擎。它具有以下特点和优势:
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.07854.pdf
机器之心发布 作者:Xiaohang Zhan、Ziwei Liu、Ping Luo、Xiaoou Tang、Chen Change Loy 这篇文章介绍了中国香港中大-商汤科技联合实验室的新论文「Mix-and-Match Tuning for Self-supervised Semantic Segmentation」,该论文被 AAAI 2018 录用为 Spotlight。 用于语义分割的卷积神经网络通常需要大量的标注数据来进行预训练,例如 ImageNet 和 MS-COCO。自监
内容提要:计算机视觉领域三大国际顶级会议之一的 ECCV 2020,于 8 月 23 日至 27 日在线召开。今年 ECCV 共接受论文 1361 篇,我们从中筛选出了 15 篇最受关注的论文,与读者分享。
本文介绍的是CVPR2020入选论文《Towards Photo-Realistic Virtual Try-On by Adaptively Generating↔Preserving Image Content》。
例如以下两个相似证件的模板,若以其中一幅图像为模板,并给出相应的位置,可以给出其他相似图像进行定位相对应的位置,如下图所示,其中除了标题和样式一样,内容确是不同的,这个时候就可以利用SURF进行特征点
一. 模板匹配 模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配。 简单而言,模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标,已知该图中有要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像,通过一定的算法可以在图中找到目标,确定其坐标位置。 二. 单目标模板匹配 这里的模板匹配的方法其实并不复杂,利用目标的边缘信息用于搜索目标图像的模板所在位置。
文章:Online Camera-to-ground Calibration for Autonomous Driving
监测铁路安全运营需要精确的轨道车辆定位和长期的铁路环境。国内现行铁道系统的定位策略仍以轨旁系统为主,不仅实时性和准确率都差,而且需要大量的前期投资和后续维护。
强化学习讨论的问题是智能体(agent) 如何在一个复杂不确定的环境(environment) 里去最大化它能获得的奖励。今天介绍三篇关于强化学习在目标跟踪中的工作,分别利用强化学习来决策使用的特征,多个跟踪器的切换以及是否更新模板。
日前,苹果公司正式发布了2020 iPad Pro。设备采用A12Z芯片,并包括Ultra Wide摄像头和液态视网膜显示屏,以及常规的摄像头、传感器和扬声器阵列。但亮点功能是LiDAR扫描仪将用作深度传感器,而它具有促进全新层次AR体验的潜力。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 文末有送书福利!!! 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法,它主要使用 Haar 级联的概念。 1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特
文章:maplab 2.0 – A Modular and Multi-Modal Mapping Framework
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 模板匹配 1.模板匹配原理 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. 原理:在要检测的图像上,从
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步,使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念:
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云