人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸检测研究中主要侧重于人脸的识别和人物身份的鉴定，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
本章将介绍卷积神经网络。它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后，我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。这些模型包括最早提出的AlexNet，以及后来的使用重复元素的网络（VGG）、网络中的网络（NiN）、含并行连结的网络（GoogLeNet）、残差网络（ResNet）和稠密连接网络（DenseNet）。它们中有不少在过去几年的ImageNet比赛（一个著名的计算机视觉竞赛）中大放异彩。虽然深度模型看上去只是具有很多层的神经网络，然而获得有效的深度模型并不容易。有幸的是，本章阐述的批量归一化和残差网络为训练和设计深度模型提供了两类重要思路。
加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。
图像处理工具箱 从屋物理和数学角度看，图像时记录物体辐射能量的空间发呢不，这个分布是空间坐标、时间坐标和波长的函数，即i = f(x,y,z,λ,t），这样的图像能被计算机处理，计算机图像处理即数字图像处理matlab的长处就是处理矩阵运算，因此使用matlab处理数字图像非常方便，计算机图像处理是利用计算机对数字图像进行一系列操作，从而获得预期的结果的技术。 1.图像类型转换 函数说明dither图像抖动，将灰度图变成二值图，或将RGB图像抖动成索引图像 gray2ind将灰度图转换为索引图象graysl
所有人在开车时都要注意识别车道，确保车辆行驶时在车道的限制范围内，保证交通顺畅，并尽量减少与附近车道上其他车辆相撞的几率。对于自动驾驶车辆来说，这是一个关键任务。事实证明，使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部，计算车道的曲率，甚至估计车辆相对于车道中心的位置。 为了检测和绘制一个多边形（采用汽车当前所在车道的形状），我们构建了一个管道，由以下步骤组成： 一组棋盘图像的摄像机标定矩阵和畸变系数的计算 图像失真去除； 在车道线路上应用颜色和梯度阈值； 通过
本文以Dalsa sherlock软件为例，一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。
预备知识分为两块，分别是：软件+硬件。相应的知识体系在下面的思维导图中有所体现。
笔者构了一版centernet(objects as points)的代码，并加入了蒸馏，多模型蒸馏，转caffe，转onnx，转tensorRT，把后处理也做到了网络前向当中，对落地非常的友好。
1.直方图：一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。
马三从上一家公司离职了，最近一直在出去面试，忙得很，所以这一篇博客拖到现在才写出来。马三在上家公司工作的时候，曾处理了一个UGUI不规则区域点击的问题，制作过程中也有一些收获和需要注意坑，因此记录成博客与大家分享。众所周知在UGUI中，响应点击通常是依附在一张图片上的，而图片不管美术怎么给你切，导进Unity之后都是一个矩形，如果要做其他形状，最多只能旋转一下，或者自己做一些处理。而为了美术效果，很多时候我们不得不需要特定形状的UI，并且让它们实现精准的响应点击。例如下图就是一个不规则的点击区域。
我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8：
给定一个方阵，其中每个单元(像素)非黑即白。 设计一个算法，找出 4 条边皆为黑色像素的最大子方阵。
我们上篇文章完成了对TT下视摄像头的测试，以及相应的使用了内置的RC指令，完成了对飞行器的实时控制。
本项目旨在运用Python语言分析和阐述计算机视觉技术中的目标检测在农作物病虫害方面的应用。具体而言，我们将运用Python语言运行并得出目标叶面中已遭受病虫害的面积，然后分析是否需要进行农药喷洒等防治病虫害的进一步肆虐，进而帮助农名伯伯更好地管理农作物，减少损失、增加产量……
2D (谷歌浏览器和safari需加前缀-webkit-) (ie浏览器需加-ms-) (火狐浏览器需加-moz-) 格式：[前缀]transform:以下方法; translate(x,y):元素移动指定像素(如果单位为像素则相对于父元素移动，如果单位为百分比相对于自己移动); tramsform-orgin:指定中心点（position） rotate(numdeg)
检测是计算机视觉任务中的主要任务之一，而且应用很广泛。检测技术可以帮助人类检测那些容易被肉眼忽略的错误；也可以”帮助“自动驾驶汽车感知空间信息。无疑自动化的检测技术的广泛应用将为我们带来效率与安全。
2018-09-18 by Liuqingwen | Tags: Godot | Hits
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）。
(1) 横向测距偏差。当目标有一定倾斜角度时，尤其近距离目标。如下图id = 0目标白车，如果是2D检测框测距，会误认为车尾在点 A 处，而实际应该在图像最左侧外部
光标停留在图形上方，按下鼠标左键，这个图形就被选中了。这就是一个简单的选中了单个图形的场景。
这只是一个简单的DEMO。游戏性、游戏规则没怎么考虑，如果有兴趣细化的朋友可以细化一下，比如细化一下规则，游戏开关，加个声音，细化一下进球检测，更严谨甚至可以去查下击球力度、桌面真实摩擦力等来把游戏弄的更像游戏。我只是给个编程思路，做一个DEMO而已，玩起来估计还是会很爽快的~~
那是因为在图像分类时，面临着图像大，物体的形态、位置不同等问题，这就给普通的神经网络带来了难题。
图像分类，这个是计算机视觉的基础任务，主要包含通用图像分类和细粒度图像分类，其中细粒度分类，需进一步从大类中进行细分类，比如识别狗是哪个品种。
本节介绍卷积神经网络中最为常见的二维卷积层。二维卷积层常用来处理图像数据，它具有两个空间维度（高和宽）。
概述： 椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
定义为二维函数f(x,y),其中，x,y是空间坐标，f(x,y)是点（x,y）的幅值。
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
在本章中，我们将学习如何将冷酷的几何效果应用于图像。 在开始之前，我们需要安装 OpenCV-Python。 我们将解释如何编译和安装必要的库，以遵循本书中的每个示例。
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
车道线检测算法分为传统图像处理方法和深度学习方法。本文详细介绍用传统图像处理方法来解决车道线检测问题，后文的算法源于Udacity无人驾驶课程的项目（https://www.udacity.com/），仅做参考。
https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72850511 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348/
OpenCV 是一个图像和视频处理库，具有 C++、C、Python 和 Java 中的绑定。OpenCV用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌读取，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
在计算机中，图像是以二进制形式存储的。但是我们通常不会以二进制方式操作图像，在处理图像时我们更乐意把图像看作是一个点集。这个集合是以二维的方式分布的，每个点都有自己的颜色，每个点都不可再分割。这样的点我们称它为像素。比如下面这张图片：
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
现代煤矿开采过程中，安全一直是最大的挑战之一。地质空间中存在诸多如瓦斯积聚、地质构造异常、水文条件不利等隐蔽致灾因素，一旦被触发，可能引发灾难性的后果。因此在安全生产过程中有效的管理和规避各隐蔽致灾因素，有着重要的意义。
大家都知道卷积神经网络被称作为卷积神经神经网络主要是因为其包含卷积层，那么本文会为大家介绍什么是卷积，以及卷积层的主要工作原理。
早在三月份，就开放了实施“具有池化或跨越层的CNN的快速密集特征提取”，虽然未广为人知，但2017年BMVC发表的论文提供了一种高效优雅的解决方案，可以避免在使用时避免计算冗余基于补丁的卷积神经网络。因此在这篇文章中，将解释该模型的工作原理，并展示如何在实际应用程序中使用它。
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰，如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步，打码与去码变成了一种常见的技术研究方向，同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
前面已经提及 goodFeaturesToTrack() 提取到的角点 只能达到像素级别，获取的角点坐标是整数，但是通常情况下，角点的真实位置并不一定在整数像素位置，因此为了获取更为精确的角点位置坐标，需要角点坐标达到亚像素（subPixel）精度。这时，我们则需要使用cv::cornerSubPix()对检测到的角点作进一步的优化计算，可使角点的精度达到亚像素级别。
在Unity中我们有时候会遇到一些带有透明度的图片按钮，有些时候可能并不希望点击按钮的透明区域时也触发点击事件，这个时候就要进行额外处理，下面整理了几种方法可以进行参考使用！
此外，SOLO v2论文已经发布 https://arxiv.org/abs/2003.10152，
初学图像处理，在常用算法方面，二白实在是有些头疼。就在昨天，亲爱的小白师兄，对迷茫的二白伸出了援手，为二白送来了一大份干货——图像处理常用算法总结。二白仔细阅读了这些干货，并将其中的代码跑了几遍，觉得受益匪浅。在这里，二白将干货分享给大家。
LIC (Line Integral Convolution) is a well-known texture synthesis technique proposed by Cabral and Leedom [33] at Lawrence Livermore National Laboratory in ACM SigGraph 93. It employs a low-pass filter to convolve an input noise texture along pixel-centered symmetrically bi-directional streamlines to exploit spatial correlation in the flow direction. LIC provides a global dense representation of the flow, emulating what happens when a rectangular area of massless fine sand is blown by strong wind (Figure 1).
虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料，但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念，希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
前面对这牌提取做个详细描述，与此相类似，车牌的字符分割也是很重要的一部分，字符分割的思想在其他项目中同样有很重要的作用。因此有必要针对字符分割的思路和实现过程做一个记录。
首先安装 opencv ：（点击链接查看） https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88660570
在夜间由于视线问题，视野范围大大减少，醉酒驾车、闯红灯问题时有发生，如何减少交通事故的发生，道路监控在这方面有着很大的帮助。但同样的问题，夜晚则是考验监控设备的时候，如何能更清楚的监控道路车辆，对于减少交通事故能够起到很大的帮助。
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