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征模板，特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。Lienhart R．等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展，扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征，如图 1所示。
随着互联网和智能移动设备不断普及，二维码（Quick Response code）已经成为世界上应用最为广泛的信息载体之一。生成二维码的工具也层出不穷，但多数需要在线完成，并且生成的图案也千篇一律，过于单调。
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
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时，错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下，这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵，甚至只是一些小孔，但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时，表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样，因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此，如果我们能对提取的表格进行少量修改，大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别，导致不良的识别率，因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
图像增强能够有目的地强调图像地整体或是局部特征，将不清晰地图像变得更为清晰，或是强调某些感兴趣的特征，使其改善图像质量，加强图像判别和识别的效果。
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
如果你自己打印过东西，应该有过这种经历。如果用自己拍的图片，在手机上看感觉还是清晰可见，但是一打印出来就是漆黑一片。比如下面这两张图片：
在 canvas 中可以使用 context.drawImage(image,dx,dy) 方法将图片绘制在 canvas 上。将图片绘制上去后，还可以使用 context.getImageData(sx, sy, sw, sh) 方法获取 canvas 区域隐含的像素数据，该方法返回一个 ImageData 对象，里面包含的是 canvas 像素信息。
算法：图像多孔洞填充是使用简单的图像阈值来将边界与背景分开，即强度高于某个值（阈值）的像素是背景，其余像素是前景。虽然中心图像显示此阈值图像（黑色代表背景，白色代表前景），但是边界被很好地提取（它是纯白色）的同时，图像的内部也具有类似于背景的强度。通过从像素（0,0）执行填充操作来提取背景，不受泛洪填充操作影响的像素必然位于边界内，反转并与阈值图像组合的泛洪图像就是前景蒙版了，即白色填充圆形边界内的所有像素。
2018 年的 macOS Mojave 率先支持了深色外观，紧接着 Windows 10 在 2018 年的 10 月份大版本更新中，也引入了 Dark Mode。
作者：fransli，腾讯 PCG 前端开发工程师 Web 水印技术在信息安全和版权保护等领域有着广泛的应用，对防止信息泄露或知识产品被侵犯有重要意义。水印根据可见性可分为可见水印和不可见水印（盲水印），本文将分别予以介绍，带你探秘 web 水印技术。 可见水印 最简单的水印 一种比较常见的简单水印场景是给文章、表格加上 logo 水印，用以申明版权。 这里想要的效果就是一个浅浅的 logo 平铺展示。实现起来也比较简单，只需制作一个半透明的 logo 图片，设为文章或者表格的背景图片即可。仅需一行 CS
在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。
算法： 图像灰度反色变换，也称线性灰度补变换，是对原图像的像素值进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。灰度线性变换公式如下：
今天带来深度学习中的数据增强方法的下篇。我们将从以下几个方向入手。1，介绍一下什么是无监督的数据增强方法。2，简单介绍一下GAN生成数据的应用。3，介绍一下AutoAugment为代表的网络自动学习数据增强策略的方法。4，总结。
如果将这一系列图像通过足够快的速度连续展示，人类视觉就能产生“这是连续运动”的错觉。
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发布于 2017-11-04 14:51 更新于 2018-02-19 22:37
matlab——imadjust函数作用： 对进行图像的灰度变换，即调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵
笔者最近接触到了一个很有趣的问题，有关于排球位置追踪。如果有看过排球比赛的话，大家想必都知道，排球的实时运动轨迹对排球的落点有很大的帮助。而如果可以预知排球的落点，就可以很好的在比赛中防住对手，把握取胜先机。因而产生了一个很有趣的问题：是否有可能预测比赛中的排球运动轨迹？这其实是一个典型的物体追踪问题，也是一个在笔者看来很有趣的题目。
如：光照不够均匀，这会造成图像灰度过于集中； 由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染，也会影响图像质量。
PS中的很多概念都和Core Graphics中的概念相通，比如蒙版、路径、裁剪、混合模式等等。如果你对Core Graphics中的混合模式不太理解，阅读本篇文章能让你对Core Graphics中混合模式概念有一个更理性的理解与认识。 本文不包含iOS中混合模式的内容。希望本文对你有所帮助。
验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。
参考文档： Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf
1.简介2.摄像头模组基本构造与工作原理2.1 基本构造2.1.1 镜头Lens2.1.2 IR Filter红外滤镜2.1.3 Sensor2.2 数据输出2.2.1 输出格式2.2.2 ISP2.2.3 行场同步信号3.硬件设计与接口定义3.1 上下电时序3.2 PCLK \D1~D73.3 Camera Interface Module （CIM）4.驱动与调试4.1 Sensor 的初始化步骤4.1.1 I2C与SCCB总线协议4.2 摄像头问题及解决办法汇总4.2.1 名称解释4.2.2 图像传感器图像问题总汇5. 总结
---- 新智元编译 编译：小潘 【新智元导读】医学图像数据很难处理，经常包含旋转倒置的图像。这篇文章介绍如何利用深度学习以最小的工作量来修复医疗影像数据集，缓解目前构建医疗 AI 系统中收集和清洗数据成本大的问题。 在医学成像中，数据存储档案是基于临床假设的。不幸的是，这意味着当你想要提取一个图像时，比如一个正面的胸部x光片，你通常会获得一个存储了许多其他图像的文件夹，并且没有简单的方法来对它们加以区分。 图1：这些图片来自于相同的文件夹是有道理的，因为在放射学中我们记录的是病例而非图像。这是病
VR中的”延迟”, 特指”Motion-To-Photon Latency”, 指的是从用户运动开始到相应画面显示到屏幕上所花的时间. 这中间经过了大概这么几个步骤: 传感器采集运动输入
大家好，今天给大家来分享一篇关于图像质量的内容，这个内容是我在做onvif中的imaging setting的时候，关注到里面有关于:
图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.
https://blog.csdn.net/u010164190/article/details/72633245
在之前的文章中，我为你介绍了干涉成像、飞秒摄影等超高速的成像方法，这些方法甚至能够以极高的速度拍摄到场景在皮秒级时间内的变化，在这么短短的时间内，光甚至都只运动了不到1毫米！然而，伴随着时域分辨率的极大提升，拍摄一段视频的数据量也将极大的提升，这使得拍摄较长时间的场景运动几乎很难实现。
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
二值图像：图像的像素点不是0 就是1 （图像不是黑色就是白色），图像像素点占的位数就是 1 位，图像的深度就是1，也称作位图。
大数据文摘作品 编译：Zhifu、元元、Molly、钱天培 医学图像数据的质量一直是个老大难题。难以清理的数据制约着许多深度学习的应用。 而实际上，深度学习本身就是清洗医疗数据的好帮手。 今天，我们就来讲一个案例，展示如何用深度学习迅速清洗一个杂乱的医疗图像数据集。 案例的主角是胸部X光图像。 由于设备制造商的不同，胸部X光的图像有可能是水平的，也可能是垂直翻转的。他们可能会倒置像素值，也可能会旋转。问题在于，当你处理一个庞大的数据集（比如说50到100万张图像）的时候，如何在没有医生查看的情况下发现畸变？
这些说明是我担任学校多媒体技术助教自己编写的实验说明，呕心沥血结合C++详细介绍BMP格式。 原理篇： 一、编码的意义。 让我们从一个简单的问题开始，-2&-255（中间的操作符表示and的意思）的结果是多少，这个很简单的问题，但是能够写出解答过程的人并不 多。这个看起来和图片格式没有关系的问题恰恰是图片格式的核心内容以至于整个计算机系统的核心内容，多媒体技术虽然没有数据结构，操作系统等计算机基础课 所占的地位重，但是在于研究编码方面有着非常重要的地位。图像其实可以看做一种特殊编码过的文件。
由于Sensor漏电流存在，刚把镜头放入一个全黑的环境，Sensor输出的原始数据不为0；而我们希望全黑时原始数据为0。
形态学变换是基于图像形状的一些简单操作。它通常是在二进制图像上进行的。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它决定了操作的性质。两个基本的形态学运算符是腐蚀和膨胀。然后，它的变体形式，如开运算、闭运算、梯度等也开始发挥作用。我们将在以下图片的帮助下逐一看到它们。
二值图像指的是只有黑色和白色两种颜色的图像。每个像素点可以用 0/1 表示，0 表示黑色，1 表示白色。 OpenCV提供了cv2.threshold，可以对图像进行二值化处理。
我正在编写一段代码，用于检测/计算图像中烧焦区域的斑块。我以为使用 GEE 中的 connectedPixelCount() 函数可以帮助我完成这项工作。然而，后者似乎对合成图像不起作用。有没有办法让它将合成图像视为典型的单层图像？(如果有用于合成图像的替代函数，也能解决我的问题）。
图形后处理有一种操作称为 Dithering(抖动),所谓 Dithering,就是一种能够在较小色彩空间上"模拟出"较大色彩空间的图像处理方法,说的有些抽象,我们来举个例子:
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Jetpack 的Site Accelerator站点加速器（前身为 Photon，注意：“Photon”现在是站点加速器的一部分）允许 Jetpack 优化图像并通过他们的全球服务器网络CDN提供图片和静态文件（如CSS 和 JavaScript），进而帮助您更快地加载页面。
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
如果你对摄影有一点基础的了解，可能你经常知道的常识是拍照时，在保证图像曝光合适的情况下要尽量用低ISO，因为高ISO会带来高噪声，就像下图所示
传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。
没错，虽然GAN能生成逼真的人脸，但距离自己理想的人脸，总有那么一点不完美——面部表情、脸上皱纹、发质……
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