热力学第三定律是热力学的四条基本定律之一,其描述的是热力学系统的熵在温度趋近于绝对零度时趋于定值。而对于完整晶体,这个定值为零。由于这个定律是由瓦尔特·能斯特归纳得出后进行表述,因此又常被称为能斯特定理或能斯特假定。1923年,吉尔伯特·路易斯和梅尔·兰德尔对此一定律重新提出另一种表述。
上一篇文章小编给大家讲解了需求分析和实现思路,Python项目实战篇——常用验证码标注和识别(需求分析和实现思路),这篇文章继续沿着上一篇文章的内容,给大家讲解下数据采集/预处理/字符图切割内容。
在计算机视觉中,轮廓检测是另一个比较重要的任务。它包含的操作有计算矩形边界、圆形边界、多边形边界等等。
版权提示:本文参考自 http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/12889059,素材也都取自这里,本文仅做部分修改。
视频跟踪(video tracking)第一步往往是人工的目标选取,当然在特定场合,也可以用动态检测来实现目标的自动选择。人工选择的情况下,往往是从某一frame开始用鼠标神马的选一下目标。更多的是需要用户绘制出跟踪目标的外接矩形或者外接圆,显然,这样显然会消耗比较长的时间,通常情况下是不可容忍的。所以利用边缘检测可以将矩形绘制简化为鼠标单击。
本文主要介绍如何使用 OpenCV + GrabCut实现一个文档自动扫描仪。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
轮廓检测,对我这样的初学者而言,与语义分割类似。分割任务是什么我就不再赘述了,轮廓检测则是完成这样的一个任务:
本文简要介绍2020年被CVPR录用的论文“ContourNet: Taking a Further Step toward Accurate Arbitrary-shaped Scene Text Detection”的主要工作。近年来场景文本检测的研究发展迅速,但其中有两个困难的挑战未被很好解决,算法容易产生伪召回(False Positives)以及对尺度变化剧烈的文本检测不准确。为此,本文提出ContourNet算法,设计了Adaptive-RPN模块生成更高精度质量的候选框,以及Local Orthogonal Texture-aware Module (LOTM)模块来解耦候选框中的水平和竖直方向的文本轮廓检测,从而向更精确的任意形状的场景文本检测又迈进一步。
最近,我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作,挑战抹香鲸的识别任务,用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。
在即将到来的ACM MM 2022学术会议上,来自美国罗彻斯特大学、得克萨斯大学奥斯汀分校和Snap Research的作者们将展示一项名为“Cloud2Sketch”的有趣工作。 你可曾仰望天空,想象着云朵的形状?在这篇文章中,作者们展示一项用想象出的素描增强云层的有趣任务。 与一般意义的图像到素描转换任务不同,这项任务面临着独特的挑战:现实世界的云和物体的相似性各不相同;凭空生成的绘画往往会产生不可辨认的物体;而从素描库检索的方案由于形状上的不一致并不能直接适用;同时最优的想象也是主观的。 作者提出“C
2021年3月,《eLife》在线发表了北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室吕海东课题组的研究成果。这项研究揭示了灵长类视觉系统中检测运动轮廓的重要脑区。
在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测,轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等,我们如何去区分不同的形状,并且根据轮廓进行检测呢?
在完成毕业设计后我再也没有碰过图像处理相关的东西,进入公司后也是作为前端开发学习和工作(于是乎才有了Vue的学习笔记),但是当我再开始做图像处理相关的事情时,我发现自己全然忘却了怎么调用函数,于是乎决定整理一份。
在使用 OpenCV 进行图像处理时,cv2.findContours 是一个常用的函数,用于检测图像中的轮廓。然而,有时候我们可能会遇到一个错误提示:"too many values to unpack (expected 2)",这个问题通常是由于函数返回值的解包错误导致的。本文将详细讲解这个问题的原因和解决方法。
Halcon中对应的例子为check_blister.hdev,用于检测药片包装中是否有错的药片或漏装的药片,检测效果如下:
今天跟大家分享的是我们在近几年多次成功在客户现场部署的利用高精度拼接算法实现长柱形物体检测方案。
初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助。
本系列的前一篇文章介绍了如何使用iOS中自带的API对图片中的矩形区域进行分析。在图像静态分析方面,矩形区域分析是非常基础的部分。API还提供了更多面向应用的分析能力,如文本区域分析,条形码二维码的分析,人脸区域分析,人体分析等。本篇文章主要介绍这些分析API的应用。关于矩形识别的基础文章,链接如下:
将hugging face的权重下载到本地,然后我们之后称下载到本地的路径为llama_7b_localpath
之前有写一些利用opencv处理图像的内容,不过大都是基于RGB颜色模式去处理的。
导读 边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作,细节也许就会被过强的图像线条掩盖,纹理(texture)本身就是一种很弱的边缘分布模式,分级(hierarchical)表示是常用的方法,俗称尺度空间(scale space)。以前做移动端的视觉平台,有时候不得不把一些图像处理功能关掉,原因是造成了特征畸变。现在CNN模型这种天然的特征描述机制,给图像预处理提供了不错的工具,它能将图像处理和视觉预处理合二为一。
斯坦福的研究,从LLaMA 7B模型在52k的instruction-following demonstrations上微调得到的模型,AIpaca 7B. 主打就是一个低成本,小于600刀。据说和text-davinci-003具有相类似的性能,也就是我们所说的GPT-3.5。
OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在,使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓(对象)。然而,OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如,一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓,但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓是单独检测的,因此我们感兴趣的是对它们进行分组,使一个轮廓对应一个对象。
opencv版本: 3.0.0 处理验证码: 纯数字验证码 (颜色不同,有噪音,和带有较多的划痕) 测试时间 : 一天+一晚 效果: 比较挫,可能是由于测试的图片是在太小了的缘故. 原理: 验证码识别作为身份证号机器识别的一个衍生,夹杂了很多干扰的噪音,所以加大了二值化的难度。以及轮廓追踪的不好协调。 操作过程大过程有以下几个:
我们在 Meta AI Research 和 FAIR 的团队开发了一个称为 SAM 的分割基础模型,其中包括一个可提示的分割任务、一个分割模型和一个数据引擎。 我们的数据集拥有超过 10 亿个masks和 1100 万张图像。
COCO数据集上的实验结果显示,SOLO的效果普遍超过此前的单阶段实例分割主流方法,在一些指标上还超过了增强版的Mask R-CNN。
本文将要介绍的论文就是:EdgeConnect: Generative Image Inpainting with Adversarial Edge Learning,因为知乎在(2019-02-02)前,缺少详细介绍这篇论文的文章,而我最近需要复现它,所以顺便在这里对这篇论文进行介绍,毕竟还是中文母语阅读起来方便,关于翻译或者算法的指正与争议。
光子的吸收可以让分子的电子从ground state to an excited state,这个过程叫做激发态excitation。激发态也可以由其他的机制产生,比方说机械的或化学作用。当一个电子被提升到激发态的时候,有几种可能的结果:被激发的电子relax到基态,可以发出光子或热量
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》,这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了,在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来,同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头,因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景,读者在学完之后很难直接上手开始做项目,所以把第二本书定位为工程实战书籍类型,可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架,有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架,Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下,解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发,图像与视频分析处理,文本处理等Androd开发者经常遇到问题,考虑这些真实需求,本着从易到难的原则,列出了提纲,得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持,于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
SILKYPIX Developer Studio Pro是一款强大的raw格式图像处理工具,可以轻松进行曝光、白平衡、锐化、色调、色彩、镜头畸变、降噪、旋转剪裁等处理。
正在部署中,回头看看怎么finetune一下。之前NLP接触的不多,希望以LLaMA为切入点,进行扩展。比方说里面提到的finetune技术的发展,GPT-3到现在之间的多个模型的迭代,还有各种激活函数的使用。和CV完全是两个知识体系,但是都在一个世界之下。
本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位,以此为基础,我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位,或者特定颜色线条的提取与定位
基于视觉的疲劳检测可以认为大致分为三个部分,点头,哈欠,眨眼。分别为姿态、嘴部特征、眼部特征。 本文主要介绍哈欠的测定方法。 首先研究了陈博士《基于可拓学与面部视觉。。。》一文,他提出一种基于特征点曲线拟合的嘴唇内轮廓检测方法,先对嘴巴进行粗定位,然后对嘴巴区域进行Harris角点检测,利用检测到的角点坐标拟合出嘴巴内轮廓曲线。【角点检测+二次曲线拟合】 内轮廓具有的优点为:准确的张口度;头部较大旋转仍能计算张口度。 什么是角点:角点没有明确的数学定义,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘
图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务,它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中,有多种方法可以进行图像边缘检测,本文将介绍一种常用的方法:Canny边缘检测算法。
新增了五个教程: OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
哈喽,大家好,我们今天了解一下OpenCV中的边缘检测功能实现。在一些案例中,我们需要对物体进行边缘检测,而且是越精准越好。那么,OpenCV提供了哪些边缘检测的方法呢?
由于游戏主界面的位置随电脑和浏览器的不同而不同,因此,若运行失败,请自行调整下图所示的bbox参数:
文章:Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
一、 题目描述 测量所给图片的高度,即上下边缘间的距离。 思路: 将图片进行阈值操作得到二值化图片。 截取只包含上下边框的部分,以便于后续的轮廓提取 轮廓检测 得到结果 二、 实现过程 1.用于给图片
在项目中,偶尔会遇到由于产品形状、拍摄位置等原因导致标定板很难放置的情况,此时可以考虑使用halcon自标定算法来标定相机。由于自标定可以在不使用用标定板情况下,进行畸变矫正。所以,极大地方便在设备现场进行调试。
OpenCV好强,能够提取红绿灯的轮廓,并根据颜色空间判断红绿,不依赖深度学习算法也能做到可用的效果/demo。
膨胀和腐蚀被称为形态学操作。它们通常在二进制图像上执行,类似于轮廓检测。通过将像素添加到该图像中的对象的感知边界,扩张放大图像中的明亮白色区域。侵蚀恰恰相反:它沿着物体边界移除像素并缩小物体的大小。 通常这两个操作是按顺序执行的,以增强重要的对象特征!
改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域(PPT屏幕等) 原文是c++版,我改成了python版,供大家参考学习。 主要思想:边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换
之前吃串串火锅,老板数竹签不是称重就是用手慢慢数,但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目,而且容易暗箱操作;而慢慢数总是要等待比较长的时间,感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此,一款可以数竹签的应用因此产生,一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
热力学第二定律(second law of thermodynamics),热力学基本定律之一,克劳修斯表述为:热量不能自发地从低温物体转移到高温物体。开尔文表述为:不可能从单一热源取热使之完全转换为有用的功而不产生其他影响。熵增原理:不可逆热力过程中熵的微增量总是大于零。在自然过程中,一个孤立系统的总混乱度(即“熵”)不会减小。
该文介绍了使用深度学习实现图像去噪和图像修复的方法,包括自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等技术,并提供了相关代码和示例。
最近在用 OpenCV 识别棋盘棋子,基本的思路是这样的:先转灰度,再做高斯模糊和二值化,此时棋盘格上有的有棋子,有的无棋子;通过迭代腐蚀,消去棋子,再迭代膨胀回来,就得到了一个纯净的棋盘;识别棋盘,标定位置,对原图做透视变换、仿射变换,得到矩形棋盘;利用霍夫圆形检测或轮廓检测取得棋子;借助于机器学习识别棋子,最终得到对弈局面。
一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题,相关文章《整活!我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏!(附源码)》《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》,一直也想在现在的基础上再加些东西,就考虑到使用图像读取了棋盘,生成对应的棋局再自动AI解题。
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