如今，“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用，在此基础上，派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
两个对象的相似度的多少，统计学上常用的方法是对象在多维属性空间的距离来量化。同样图像也是对象的一种；
在给核桃派开发板用OpenCV读取图像并显示到pyqt5的窗口上并加入颜色检测功能，尝试将图像中所有蓝色的东西都用一个框标记出来。
视频流的每个单独帧将具有对应于红色、绿色和蓝色的三个通道。视频帧中的颜色信息不会增强特征检测。此外，与单通道 8 位图像相比，3 通道 8 位图像的计算需要更多时间。因此，RGB 视频帧被转换为 8 位灰度图像。生成的灰度图像噪声更小，阴影细节更多，计算效率更高，如下图所示。
这次不比上次了，我搜罗了一堆资料，全是什么人工智能领域的图像识别，AI识别之类的，没有能够符合我需求的，看来CV大法这次是失策了。
一提到特征工程，我们立即想到是表格数据。但是我们也可以得到图像数据的特征，提取图像中最重要的方面。这样做可以更容易地找到数据和目标变量之间的映射。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
要随着时间变化来跟踪物体并检测动作： 方法之一是提取特定的特征 观察这些特征是怎么从一帧变化到下一帧的，这里可以用到光流法(optical flow)。
本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。
来源：机器学习那些事本文约2700字，建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素，为此我们使用了“颜色阈值”的概念。
cv2.calcHist(image,channels,mask,histSize,ranges) -> list
导读：过几天就是清明节了。传统节日，特别是一个放假的传统节日，我觉得有必要安排一下。最近在研究查找表以及滤镜的实现，正好赶上了……
论文名称：Predictions of 2019-nCoV Transmission Ending via Comprehensive Methods
作者 | Arunn Thevapalan 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
摘 要：在工业制造和物流领域，通过机器人实现物料的拆垛是常见的应用之一，物料拆垛是存在将不同品规的货物（即不同尺寸、重量或纹理的商品）装在托盘上进行交付的场景。早期的机器人拆垛只适用于单一货物的卸载，且要求货物按照固定顺序排列，机器人并不具备感知能力；本文所述基于视觉引导的机器人拆垛系统，具备实时的环境感知能力以引导抓取动作，从而解决多品规物料拆垛系统的待卸载物体尺寸多变、码放不规整等问题。
对于自动驾驶汽车和机器人，使用激光雷达是必不可少的，以实现精确的深度预测。许多应用程序依赖于周围环境的意识，并使用深度信息来推理和做出相应的反应。一方面，单目深度预测方法无法生成绝对和精确的深度图。另一方面，双目立体匹配方法仍然明显优于基于LiDAR的方法。深度补全任务的目标是从稀疏和不规则点云生成密集的深度预测，然后将预测的深度信息映射到2D平面。最近有一些优秀的工作，提出了一种精确完成RGB图像引导的稀疏LiDAR图的新方法。
在光线弱的情况下进行视觉任务是一个比较困难的课题。Short-Exposure图像没有足够的特征进行视觉处理，而图像的亮度增强会引起噪声进而影响视觉任务。相比之下，Long-Exposure图像也含有噪声，由于运动模糊而影响视觉任务。 前人一些工作可以总结为以下三点：
本章的目的是开发许多图像处理过滤器，并将其实时应用于网络摄像头的视频流。 这些过滤器将依靠各种 OpenCV 函数来通过拆分，合并，算术运算以及为复杂函数应用查找表来操纵矩阵。
过几天就是清明节了，作为传统节日，特别是一个有放假的传统节日，我觉得有必要安排一下。正好赶上买了贾志刚老师（opencv学堂）的课程听了几天的音频，正好可以把上面的知识点拿来分享。——关于查找表以及滤镜的实现
HDR系列前几期为大家介绍了HDR的色调映射技术（Tone Mapping）。其中提到：在色调映射环节，为了便于操作，且不使图像颜色产生巨大失真，色调映射算法通常会仅处理图像亮度信息，将HDR图像亮度映射到SDR图像亮度域中，通过原HDR图像的颜色信息，恢复并重建SDR图像的颜色信息。由于前面的主题是色调映射，因此颜色转换相关技术，我们没有深入介绍。但颜色转换或色域映射问题（Color Transfer or Gamut Mapping），也是HDR的重要环节。本文将介绍HDR中颜色转换(或色域映射)技术，分为两个部分，第一部分介绍色域映射的定义以及相关背景知识；第二部分将介绍代表性的色域映射算法，特别对ITU中相关标准进行浅析。
https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123660341.pdf
注：这学期开了一门Photoshop的课程，第一节课讲了图像处理的相关知识，特将内容整理如下，方便日后学习和查阅。 软件环境：PhotoshopCS6 一、位图与矢量图 1、位图 位图也称点阵图，它是由许多点组成的，这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后，便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息，从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是，由于位图图像与分辨率有关，它所包含的图像像素数目是一定的，若将图像放大到一定程度后，图像就会失真，边缘出现锯齿。 2、矢量图 矢量图也称向量式图
取值 含义 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储了所有的轮廓点。也就是说，等高线的任意2个后续点(x1，y1)和(x2，y2)将是水平、垂直或对角线邻居，即 max (abs (x1-x2),abs (y2-y1)) = 1。 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和对角线段，只留下它们的端点。例如，一个直立的矩形轮廓用 4 个点进行编码。 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种
Pri3D:Can 3D Priors Help 2D Representation Learning? (ICCV2021) 代码地址：https://github.com/Sekunde/Pri3
注意：默认情况下 <canvas> 元素没有边框和内容,width 和 height 属性定义的画布的大小.
令人不可思议的是，就如谷歌科学家 Jon Barron 在推特上表示的：18 个月前，训练 NeRF 还需要 5 小时；2 个月前，训练 NeRF 最快也需要 5 分钟；就在近日，英伟达的最新技术——基于多分辨率哈希编码的即时神经图形基元，将这一过程缩减到只有 5 秒！！？？
之前很长一段时间，我是不重视SVG的，认为他就是在AI里画画，然后导出来做个矢量图标。直到我在上家公司遇到图表的绘制，因为不会写不得已而拿插件实现，而插件绘制的SVG代码又因为看着非常吃力甚至看不懂，导致自己严重受挫。到那个时候我才从基础正式开始学习SVG。 关于SVG的文章和教程网络上有很多，我这一系列的ABC其实是我自己的一个学历历程 ，对于高手应该没有太大的帮助，对于还没有怎么写过的同学，可以一起开始学习。 首先先来认识一下SVG： SVG可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphi
马赛克（英语：Mosaic）是镶嵌艺术的音译，原本是指一种装饰艺术，通常使用许多小石块或有色玻璃碎片拼成图案，在教堂中的玻璃艺品，又称为花窗玻璃（stained glass）。后来该词（马赛克）泛指这种类型五彩斑斓的视觉效果。 在计算机图形学里，马赛克技术（日语：モザイク処理，英语：Pixelization）是一种利用与镶嵌画装饰艺术类似原理的影像处理方法，在香港又称打格仔。此方法将影像特定区域的色阶细节劣化并造成色块打乱的效果，其目的是为了使另一个人无法辨认，同时用在影像处理时有时也称为码赛克、打码（由单
以对象中心的表示使自主驾驶算法能够推理大量独立智能体和场景特征之间的交互。传统上，这些表示是通过监督学习获得的，但会使感知与下游驾驶任务分离，可能会降低模型的泛化能力。在这项工作中，我们设计了一个以对象为中心的自监督视觉模型，仅使用RGB视频和车辆姿态作为输入来实现进行对象分割。我们在Waymo公开感知数据集上证明了我们的方法取得了令人满意的结果。我们发现我们的模型能够学习一种随时间推移融合多个相机姿势的表示，并在数据集中成功跟踪大量车辆和行人。我们介绍了该方法的起源和具体实现方法，并指明了未来的发展方向，为了帮助大家更好地复现代码，我们将详细地参数列入附表。
StyleGAN 架构展示了高质量 RGB 图像生成，但是它们仅针对生成单个 RGB 视图，而不是 3D 内容。本文提出的 StyleSDF 是一种生成 3D 一致的高分辨率（1024 × 1024） RGB 图像和几何图形的方法。相关的 3D 生成模型通过基于坐标的多层感知器(MLP)实现形状和外观的合成，然而这些工作往往需要 3D 或多视图数据进行监督，这些数据很难收集，并且由于它们依赖于昂贵的体积场采样，现有算法大多仅限于低分辨率的渲染输出。
文 / Lionel Gueguen, Alex Sergeev, Rosanne Liu, & Jason Yosinski
OpenCV 霍夫变换与轮廓提取 3. 霍夫变换 3.1 霍夫直线 3.2 霍夫圆 4. 轮廓提取 4.1 查找轮廓 4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换 首先放上霍夫变换官方文档：[霍夫直线变换官网文档] 3.1 霍夫直线 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 将图片以灰度的方式读取进来 img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv.IMREAD_COLOR) gr
编译 | Ailleurs 编辑 | 陈彩娴 情报分析是一项重要工作，军事战略家、研究人员和记者，都依赖情报分析来作出决策、揭露违反国际协议的行为，并向公众展示战争的严酷现实。卫星图像在情报分析工作中扮演了重要的信息来源角色。 然而，在乌克兰，由于大量的云层覆盖和频繁的夜间袭击，各种形式的卫星图像都无法捕捉地面信息。好消息是，合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像可以穿透云层，但是需要经过专门培训的人员来对其图像进行解读，如能将这项繁琐的任务自动化，便可以实现实时动态观
思考下面这个场景：两名劫匪在抢劫波士顿或纽约等繁华城市的银行。银行的安全摄像头工作正常，捕捉到了抢劫行为，但劫匪戴着头套，没办法看到他们的脸。
细心的同学已经发现，小绿换了文章的封皮，因为有一些同学都觉得原来那张图比较捞，不沉稳也不正经…而更细心的同学也会发现，小绿连题目都改了，原来叫“解读”，现在叫“阅读”，这也是因为一些热心的同学在后台积极提问，然而小绿作为一个门徒，实在是有些束手无策，没法很透彻的解答同学们的问题…
⚡ Model-Based Image Signal Processors via Learnable Dictionaries
我们无法使用modelsim软件对一帧或者几帧图像直接读入到modelsim软件系统里面或者使用modelsim直接输出一帧或者几帧图像，但是modelsim软件可以通过verilog代码读取或写出txt文件。同时matlab又是强大的图像处理工具，这就给我们提供了思路。
之前在《使用GDAL实现DEM的地貌晕渲图(一)》和《使用GDAL实现DEM的地貌晕渲图(二)》这两篇文章中详细介绍了DEM生成地貌晕渲图的原理与实现。不过之前生成的都是晕渲强度值对应的灰度图，而实际的应用过程中都会将DEM晕渲成彩色图。
情报分析是一项重要工作，军事战略家、研究人员和记者，都依赖情报分析来作出决策、揭露违反国际协议的行为，并向公众展示战争的严酷现实。卫星图像在情报分析工作中扮演了重要的信息来源角色。
标题：Semantic SLAM Based on Improvement DeepLabv3+ in Dynamic Scenarios
这里的需求是，判断摄像头有没有被物体遮挡。这里只考虑用手遮挡---->判断黑色颜色的范围。
虽然现在RGB是计算机视觉最基本的三原色组成结构，但是YCbCr也有非常重要的角色，甚至却之不可，理由如下：
基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加 了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果
在ROS的世界里，最小的进程单元就是节点（node）。一个软件包里可以有多个可执行文件，可执行文件在运行之后就成了一个进程(process)，这个进程在ROS中就叫做节点。 例如有一个node来控制底盘轮子的运动，有一个node驱动摄像头获取图像，有一个node驱动激光雷达，有一个node根据传感器信息进行路径规划……这样做可以降低程序发生崩溃的可能性
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STR
在之前就有提到的老师叫做的大坑，可其实完全不知道该怎么写，这个系列不知道能做到哪里，东西做还是会做完，可是系列可能未来会坑掉。嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_
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