你知道的，昨晚在我在看《行尸走肉》时，不是享受僵尸野蛮和被迫吃人，或引人入胜的故事情节，我只想建立一个目标检测系统来对僵尸进行识别。
对整张图片进行卷积操作，一次得到所有预测值，如果足够幸运，神经网络便可以识别出目标的位置
加入GPU的嵌入式设备为计算机视觉提供强力的计算能力，使得很多算法可以达到实时运行的级别。这种设备可以使板载算法达到或者超过视频的输出频率，从而可以有更多的计算资源来获得更丰富的数据信息，并且降低了算法的延时误差。本文关注于使用高效的底层GPU硬件描述指令，改善VIO领域的计算机视觉算法性能。当前VIO的主要算法流程是使用图像数据进行特征提取和特征跟踪，而这两步算法非常适合并行运算。特别是算法中的非极大值抑制和随后的特征提取是影响整体图像处理速度的主要因素。首先，本文修正了针对gpu的特征检测的非极大值抑制问题，并提出了一种局部响应极大值检测算法，可以提取特征的同时计算特征的空间分布。本文的第二个贡献是使用上面的非极大值抑制算法提出了一种比FAST更快的特征检测算法。经过试验本文提出的算法在特征检测和特征跟踪上的表现，均超过了现在已有的算法。并且该算法在Jeston TX2上达到了1000fps。另外经过试验，将本文算法集成到VIO中，可以达到200fps的水平。
的网格，在进行预测的同时，两辆车中心旁的其他网格也会认为目标对象的中心点在其中。如图绿色和黄色方框中显示。
Sobel算子的思想，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。Sobel算子计算原理，对传进来的图像像素做卷积，卷积的实质是在求梯度值，或者说给了一个加权平均，其中权值就是所谓的卷积核；然后对生成的新像素灰度值做阈值运算，以此来确定边缘信息。
非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN）等。
Harris 角点检测是图像处理中常用的角点检测算法，用于寻找图像中的角点特征。角点是图像中具有明显边缘变化的位置，具有独特性和不变性，常用于图像匹配、目标跟踪和特征提取等应用。本文将以 Harris 角点检测为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行角点检测的基本原理、步骤和实例。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.07854.pdf
一、边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，至少在我做图像分析与识别时，边缘是我最喜欢的图像特征。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来往往是轮廓。如果图像中边缘能够精确的测量和定位，那么，就意味着实际的物体能够被定位和测量，包括物体的面积、物体的直径、物体的形状等就能被测量。在对现实世界的图像采集中，有下面4种情况会表现在图像中时形成一个边缘。 深度的不连续（物体处在不同的物平面上）； 表面方向的不连续（如正方体的不同的两个面）； 物体材
图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位，自从1959提出边缘检测以来，经过五十多年的发展，已有许多中不同的边缘检测方法。根据作者的理解和实践，本文对边缘检测的原理进行了描述，在此基础上着重对Canny检测算法的实现进行详述。
本文介绍了非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）在计算机视觉目标检测中的应用，主要讲述了如何通过 Python 和 OpenCV 库实现 NMS 算法。首先介绍了 NMS 的基本概念和作用，然后通过具体的实验过程展示了 NMS 算法的实现过程，最后给出了参考资料和实验结果。
原图像中光干扰较大，因此我们后面的处理会使用下图红框这样只有杆影的局部区域进行计算。
本文介绍了非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）在计算机视觉中的经典应用，以及在不同阈值下的实验结果。非极大值抑制是一种常用的抑制候选框的方法，可以消除重叠的候选框，提高目标检测的准确性。本文还提供了参考资料，可供读者深入了解非极大值抑制和相关算法。
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46606791
本文提出了一种基于生长的棋盘格角点检测方法，可以自动检测并识别棋盘格角点。该方法通过定义两种不同的角点原型，利用非极大值抑制来精细化角点位置，并优化能量函数来生长出更多的棋盘格。实验证明，该方法可以有效地检测出各种尺度和旋转角度的棋盘格，对于不同纹理和遮挡情况的棋盘格也有着较好的鲁棒性。
图像分割（二） 之基于边缘分割 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续的反应，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下，基于边缘的分割方法是指基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定百鸟园，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积
在处理图像时，有时我们需要图像的边界或通过边界得到一定的信息，如何有效而准确的找到这些边界并显示出来就了一个问题，而Canny算法则可以很好的解决它。
在这一篇文章里我们将去学习在计算机视觉中边缘检测的知识，并且去使用OpenCV来实现Canny边缘检测算法。
图像轮廓边缘指的是图像中目标对象和背景之间的区分明显的交界线。对于数字图像来说，图像边缘是数字图像中灰度变化比较大的点，它是物体最基本的特征之一。基于图像边缘灰度剧烈变化的特征，传统的边缘检测方法往往根据灰度变化的情况进行边缘提取。
我们上次分享过 YOLO 实现目标检测，但是，当笔者今天再测试时发现里面竟然存在一个有趣的 BUG
如上图所示，上图的第一幅图表示一张数字图片，我们对水平红线处进行求导，便可得到上图二中的关系，可以看到在边缘处有着较大的跳变。但是，导数也会受到噪声的影响，因此建议在求导数之前先对图像进行平滑处理（上图三）。
void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel).
目前计算机视觉（CV，Computer Vision）与自然语言处理（NLP，Natural Language Process）是深度学习的主要研究领域。而计算机视觉的三大任务是图像分类、目标检测和目标分割。
【导读】近日，腾讯三位工程师在arXiv上发表了论文，分析如何利用算法，针对热门手游“王者荣耀”游戏视频进行快速检测与识别，辨识视频中的角色（即“英雄”），以推荐视频给目标受众。为了提取游戏视频标签，需要在游戏视频中检测并识别其中的英雄及其阵营。本文提出了一种有效的两阶段算法，基于血条模板匹配方法检测视频中的所有英雄，再根据阵营分类，然后使用一个或多个深度卷积神经网络识别英雄姓名。实验证明了方法的效率与准确性。
接着昨天手动构造Sobel算子实现检测，今天来讲讲如何手动实现Canny边缘检测。由于要实现这个算法的需要的先验知识比较多，所以在学习这个算法的实现之前我们先来学习一下用于图像二值化的OSTU大津法。
在前面的秘籍一中，我们主要关注了模型加速之轻量化网络，对目标检测模型的实时性难点进行了攻克。但是要想获得较好的检测性能，检测算法的细节处理也极为重要。
这次我们学习构建神经网络的另一个问题，定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是不是一辆车，还要在图片中将他标记出来。“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 分类定位问题通常只有一个较大对象位于图片中间位置，我们要对它进行识别和定位。而在对象检测问题中，图片中可以含有多个对象。甚至单张图片中会有多个不同分类的对象。因此，图片分类的思路可以帮助学习分类定位，而对象定位的思路有助于学习对象检测。 图片分类问题：例如，输入一张图片到多层卷积神经网络，它会输出一个特征向量，并反馈给softmax单元来预测图片类型。
非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。
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。
一般的边缘检测算法用一个阀值来滤除噪声或颜色变化引起的小的梯度值，而保留大的梯度值。Canny算法应用双阀值，即一个高阀值和一个低阀值来区分边缘像素。如果边缘像素点梯度值大于高阀值，则被认为是强边缘点。如果边缘梯度值小于高阀值，大于低阀值，则标记为弱边缘点。小于低阀值的点则被抑制掉。
图像边缘检测的概念和大概原理可以参考我的另一篇博文，链接如下： https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51743382
Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。
本文提出了一种级联卷积神经网络用于人脸检测的方法，通过使用三个不同尺度的卷积神经网络进行人脸检测，取得了较好的效果。同时，该方法还可以在速度和精度之间取得平衡，具有较好的实用性。
Canny的原理就不细说了，冈萨雷斯的《数字图像处理》（中文第三版）P463~465讲解的比较清楚，主要就四个步骤：
卷积神经网络（四） ——目标检测与YOLO算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 目标检测，主要目的是在图片中，分类确认是否有需要的物体，如果有则标出对应的物体。 二、目标定位 目标定位（
令 f ( x , y ) 表 示 数 据 （ 输 入 源 数 据 ） ， G ( x , y ) 表 示 二 维 高 斯 函 数 （ 卷 积 操 作 数 ） ， f s ( x , y ) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），f_s(x,y) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），fs(x,y)为卷积平滑后的图像。 G ( x , y ) = 1 2 π σ 2 e − ( x 2 + y 2 ) 2 σ 2 G(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^\frac{-(x^2+y^2)}{2\sigma^2} G(x,y)=2πσ21e2σ2−(x2+y2) f s ( x , y ) = f ( x , y ) ∗ G ( x , y ) f_s(x,y)=f(x,y)\ast G(x,y) fs(x,y)=f(x,y)∗G(x,y)
Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。
（1）爱鱼 https://www.cnblogs.com/mightycode/p/6394810.html
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
Improving Object Detection With One Line of Code https://arxiv.org/abs/1704.04503
前言 什么是NMS算法呢？即非极大值抑制，它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛，特别是在目标检测方面，它是目标检测的最后一道关口，不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法，都使用了这一项算法。 一、概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。
这篇是看完吴恩达老师的 deeplearning.ai 课程里目标检测课程的学习笔记，文章的图片主要来自课程。
边缘可以认为是图像中一定数量点亮度发生变化的地方，边缘检测大体上就是计算这个亮度变化的导数，依据导数的大小，判断亮度变化大小，从而界定目标与背景。在经典的边缘检测算法中Roberts算子，Prewitt算子，Sobel算子属于一阶差分算子，LoG算子，Canny算子属于二阶差分算子。一阶差分算子，就是求图像灰度变化曲线的导数，从而可以突出图像中的对象边缘，而二阶差分算子，求图像灰度变化导数的导数，对图像中灰度变化强烈的地方很敏感，从而可以突出图像的纹理结构。即一阶求边缘，二阶不仅检测出边缘还可检测出弱边缘（纹理）
Two Stage：先预设一个区域，改区域称为region proposal，即一个可能包含待检测物体的预选框（简称RP），再通过卷积神经网络进行样本分类计算。流程是：特征提取 -> 生成RP -> 分类/回归定位。常见的Two Stage算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN等。
严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。
Canny算子通过边缘差分算子（如Rober，Prewitt，Sobel）计算差分的水平方向的Gx和垂直方向的Gy，梯度的幅度G和方向θ（梯度的方向与边缘的方向垂直）：
NMS 对检测得到的全部 boxes 进行局部的最大搜索，以搜索某邻域范围内的最大值，从而滤出一部分 boxes，提升最终的检测精度.
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