算法：图像轮廓是将边缘连接起来形成一个整体，用于后续的计算，获取图像的大小、位置、方向等信息。外部的轮廓为父轮廓，内部的轮廓为子轮廓，按照上述关系分类，一幅图像中所有轮廓之间就建立了父子关系。
这篇文章主要介绍了python 基于opencv 绘制图像轮廓的示例，帮助大家更好的利用python的opencv库处理图像，感兴趣的朋友可以了解下
原文来源：arXiv 作者：Tali Dekel、Chuang Gan、Dilip Krishnan、Ce Liu、William T. Freeman 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、KABUDA 我们研究这样一个问题，根据稀疏轮廓位置存储的信息重构图像。研究结果证明，我们可以从稀疏输入中获得对源图像的高保真度的高质量重构，例如，包括少于6％的图像像素。与现有的基于轮廓的重构方法相比，这是一个重大改进，它需要更密集的输入以捕捉细微纹理信息并确保图像质量。我们的模型是基于生成式对抗网络的，在没有提供输入
正因如此，第二章的跑车蓝幕扣去结果才会不尽人意（一些边缘部分还是没有被完全识别），毕竟原图就处在阳光下。
作者：Yukai Ma , Xiangrui Zhao , Han Li , Yaqing Gu , Xiaolei Lang ,Yong Liu
谈起轮廓不免想到边缘，它们确实很像。简单的说，轮廓是连续的，边缘并不全都连续（下图）。其实边缘主要是作为图像的特征使用，比如可以用边缘特征可以区分脸和手，而轮廓主要用来分析物体的形态，比如物体的周长和面积等，可以说边缘包括轮廓。
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！
上一篇文章基于3DSOM软件的侧影轮廓方法空间三维模型重建详细介绍了基于3DSOM的侧影轮廓方法物体空间三维模型重建；接下来，我们将在一款新的空间模型建立软件——EinScan-S中，完成一种新的空间三维模型重建方法——编码结构光方法。
图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 如果和机械手一起玩“摸箱子”游戏，你有信心能赢么？ 先别盲目自信，论谁更会“摸”，机械手说不定更胜一筹，因为它的「类人触感技术」最近又又又进化了！ 别看它只有3根手指头，仅需要抓握一次，这只机械手就能识别出手中的物体是什么，准确率可达85%！ 这是MIT最新研究成果，他们在其透明“皮肤”下集成了多个高分辨率传感器，使用摄像头和LED来收集物体形状的视觉信息，沿着手指提供连续感应，一次抓取后就能识别物体，小手一握，尽在掌握！ 全手指集成高分辨率传感器 具有触觉的机械手
这个算法来自加拿大的安大略理工大学，叫做EdgeConnect，修复效果甚至超越了Adobe登上CVPR 2018的算法。
算法：凸缺陷是图像上的所有凹陷，是图像外轮廓和凸包之间存在的偏差。理解物体形状或轮廓的一种方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷。每个缺陷区包含4个特征量：起点、终点、距离和最远点。起点和终点画一条直线，在最远点画个圆，构成凸缺陷区。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc98fe501017ypb.html
如果对当今人工智能的主流技术——深度学习没有了解，可能真的会有人觉得，当前的科学家们在创造无所不能、无所不知的电影AI形象。
数码相机拍照的时候会补光、十字路口的摄像头拍照会闪一下也是为了补光，那么在机器视觉领域也需要补光，那就是光源，光源的意义是让物体的特征呈现出来，特征就是我们需要的信息，前景跟背景区分出来，如下图中所示需要检测芯片管脚是否正常缺失，那么左侧没有很好地前景（芯片和管脚）和背景区分开来，右侧就是一个好的图像效果。
在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割（image segmentation）就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分（加不同的标签）。
文章：EdgeCalib: Multi-Frame Weighted Edge Features for Automatic Targetless LiDAR-Camera Calibration
把图像转为灰度图像的像素网格以及 x 和 y 的函数来处理以后，我们还需要学会如何利用这些信息，例如如何用图像信息来分离特定区域。
注意：轮廓就像从黑色背景中找到白色物体，通常情况下，预先对图像进行阈值分割或边缘检测得到二值图像。
注意轮廓特征计算的结果并不等同于像素点的个数，而是根据几何方法算出来的，所以有小数。
如果已经看过pillow库对图片进行处理，应该已经对图片处理有了解了（不了解的可以去看一下）。尽管pillow库在处理图片方面已经非常强大，但是和opencv功能相比，那完全不是一个量级的，opencv的应用非常广，图像处理、目标跟踪、识别等都有大量应用。
在OpenCV中，有超过150种色彩空间转换方法。但我们只研究两种最广泛使用的方法：BGR ↔ Gray和BGR ↔ HSV。
红外成像的最终目的是用图像来表现温度变化，并且可以通过颜色来区分出不同热量的物体轮廓和形状。那么，到底用什么颜色来表示什么温度呢？是否有什么标准规范呢？
由于超表面对入射光的相位、偏振和振幅的极端控制，因此具有革新成像技术的潜力。它们依靠增强的光的局部相互作用来实现所需的相位轮廓。由于光的局部相互作用增强，超表面是高度色散的。这种强分散被认为是实现常规超表面成像的主要限制。在这里，我们认为这种强色散为计算成像的设计自由度增加了一个程度，潜在地打开了新的应用。特别是，我们利用超表面的这种强分散特性，提出了一种紧凑、单镜头、被动的3D成像相机。我们的设备由一个金属工程，聚焦不同的波长在不同的深度和两个深度网络，恢复深度和RGB纹理信息从彩色，散焦图像获得的系统。与其他基于元表面的3D传感器相比，我们的设计可以在更大的视场(FOV)全可见范围内运行，并可能生成复杂3D场景的密集深度图。我们对直径为1毫米的金属的模拟结果表明，它能够捕获0.12到0.6米范围内的3D深度和纹理信息。
《Learning Shape Priors for Single-View 3D Completion and Reconstruction 》。再此分享给大家。同时也抛砖引玉吸引大家能够积极参与分享中。
很多时候，我们都需要根据研究目的，有针对性性地采集实验动物的脏器照片，以尽可能的获取更多原始信息，处理后的优质图像才能用于发表论文或毕业答辩PPT素材。
上集我们一起做了个简短入门： 机器视觉算法(系列一)--机器视觉简短入门 在机器视觉中，照明的目的是使被测物的重要特征显现，而抑制不需要的特征。为了达到此目的，我们需要考虑光源与被测物之间的相互作用。其中一个重要的因素就是光源和被测物的光谱的组成。我们可以用单色光照射彩色物体以增强被测物相应特征的对比度。照明的角度可以增强某些特征等。 因此，我们本文主要介绍以下内容： 电磁辐射简介 光源的类型 光与被测物的相互作用 如何利用照明的光谱 如何利用照明的方向 本文主要从以上五个方面进行系统的介绍图像采集的相关照
KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。 3D目标检测数据集由7481个训练图像和7518个测试图像以及相应的点云数据组成，包括总共80256个标记对象。
要系统的了解光源照明，就必须要了解电磁辐射，这里我们回顾一下电磁辐射的相关知识，我们都知道，光是一定波长范围内的电磁辐射。人眼可见的光称为可见光，其波长范围为380~780nm，波长比此短的称为紫外光(UV)。更短的电磁辐射为X射线和伽马射线。波长比可见光更长的光称为红外线(IR)。比红外线更长的波长为微波和无线电波。来重温一下下面的光谱表：
传统的机器视觉通常包括两个步骤：预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割（Image Segmentation）[1]。图像分割通过简化或改变图像的表示形式，使得图像更易于分析。
今天，我们继续推出最近的CVPR（计算机视觉和模式识别）会议系列，这是世界上计算机视觉的顶级会议。 Neuromation成功参加了DeepGlobe研讨会，现在我们正在看主会议的论文。 在我们的CVPR回顾的第一部分，我们简要回顾了有关计算机视觉的生成对抗网络（GAN）的最有趣的论文。 这一次，我们深入研究了将计算机视觉应用于我们人类的工作：跟踪视频中的人体和其他物体，估计姿势甚至是完整的3D体形，等等。 同样，论文没有特别的顺序，我们的评论非常简短，所以我们绝对建议完整阅读论文。
（1）迈克老狼2012 https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3304118.html
看上图是不是想到10年12月7日那次历史性的詹韦连线，时隔8年我们有一次看到，但不是那个自信张开双手抛开，而是选择回头，可能这个画面，以后再也看不到了。希望我们牢记03黄金给我们90后留下的深刻记忆，向他们salute。
「向传统视觉研究寻求破局之法」成为了近年来计算机视觉领域的一大趋势。将传统视觉技术与深度学习方法结合有望构建更为鲁邦的下一代视觉模型。 近日，著名计算机视觉、神经科学学者曹颖在美国科学院院刊 PNAS 上发表研究论文，基于 J.J.Gibson 的「生态光学」和微分拓扑学提出了一种新的图像分割与目标跟踪框架，对计算机视觉和生物视觉研究具有巨大的启发意义。 作者丨曹颖、Thomas Tsao 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 我们所生活的世界由物体、地面和天空组成。视觉感知需要解决两个基本的问题： （1）将视觉输
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。
论文题目：SilhoNet:An RGB Method for 3D Object Pose Estimation and Grasp Planning
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用需求的一种行为。图像增强是对图像的低层次处理，处于图像处理的预处理阶段，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用，为后续处理阶段做准备，对图像高层次处理的成败至关重要。图像增强的目的是为了改善图像的质量和视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察或机器分析识别的形式，以便从图像中获取更加有用的信息。
分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征。
计算机视觉 (Computer Vision, CV) 是一门研究如何使机器“看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表的该领域第一篇博士论文“Machine Perception of Three-Dimensional Solids”（http://t.cn/RYiIO9N），标志着CV作为一门新兴人工智能方向研究的开始。 在发展了50多年后的今天，我们就来聊聊最近让计算机视觉拥有「无中生有」能力的几个有趣尝试：1）超分辨率重建；2）图像着色；3）看图说话；4）人像复原；5）图像自
【GiantPandaCV导语】本文针对3维视觉中的深度图补全问题，介绍了一下近年基于深度学习的RGB-D深度图补全算法进展。深度图的质量对3维视觉至关重要，深度图的优劣极大地影响了后续的3d识别等工作，但目前较多研究聚焦于自动驾驶领域的Lidar深度图的补全，而对RGB-D相机涉猎较少，故本文介绍几篇基于consumer RGB-D cameras深度图补全的深度学习方法，以此来看看近期该领域的发展现状。
视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等。
这里要介绍的是真正的3D成像，得到物体三维的图形，是立体的图像。而不是利用人眼视觉差异的特点，错误感知到的假三维信息。
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
原理：通过直接测量光传播的时间，确定物体的面型。发射脉冲信号，接受发射回的光，计算距离。
很多机器学习的模型都是在图片上操作，但是忽略了图像其实是3D物体的投影，这个过程叫做渲染。能够使模型理解图片信息可能是生成的关键，但是由于光栅化涉及离散任务操作，渲染过程不是可微的，因此不适用与基于梯度的学习方法。这篇文章提出了DIR-B这个框架，允许图片中的所有像素点的梯度进行分析计算。方法的关键在于把前景光栅化当做局部属性的加权插值，背景光栅化作为基于距离的全局几何的聚合。通过不同的光照模型，这个方法能够对顶点位置、颜色、光照方向等达到很好的优化。此项目有两个主要特点：单图像3D物体预测和3D纹理图像生成，这些都是基于2D监督进行训练的。
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