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人体肤色检测：100 行 Python 实现

本文主要使用了OpenCV的图像色域转换, 颜色通道分割, 高斯滤波, OSTU自动阈值等功能。 参考资料 OpenCV探索之路：皮肤检测技术； 学习OpenCV—肤色检测。...该方法的原理也很简单： 将RGB图像转换到 YCrCb 颜色空间，提取 Cr 分量图像 对 Cr 分量进行高斯滤波 对Cr做自二值化阈值分割处理 OSTU 法 关于高斯滤波 使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的...我们需要指定高斯滤波器的宽和高（必须是奇数）。以及高斯函数沿 X，Y 方向的标准差。如果我们只指定了 X 方向的的标准差，Y 方向也会取相同值。...YUV色域(y, cr, cb) = cv2.split(ycrcb) # 图像分割, 分别获取y, cr, br通道图像# 高斯滤波, cr 是待滤波的源图像数据, (5,5)是值窗口大小, 0 是指根据窗口大小来计算高斯函数标准差...cr1 = cv2.GaussianBlur(cr, (5, 5), 0) # 对cr通道分量进行高斯滤波# 根据OTSU算法求图像阈值, 对图像进行二值化_, skin1 = cv2.threshold

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​OverlapMamba 具备超强泛化能力的定位方法

在主干网络中，仅沿垂直维度使用卷积滤波器，而不压缩宽度维度。...在本文中，主干网络中的卷积滤波器仅沿垂直维度压缩距离图像，而不压缩宽度维度。这导致特征序列的最大输出大小为 1\times w\times c 。采用双向方法进行序列建模。...这种方法生成的序列最大程度上保留了沿宽度维度的朝向信息。此外，由于距离图像在垂直方向上只有64像素，因此主干网络不需要大滤波器或堆叠多个卷积模块。总体而言，这种方法更适合处理RV。...在处理距离图像时，由于滤波器仅沿垂直方向压缩图像，因此图像沿水平方向被分成H个长度为W的序列进行处理。但是，由于距离图像固有的物体失真和噪声干扰，得到的特征序列可能会显示不正确的空间信息。...它对输入序列执行三次连续的最大池化操作，并连接中间状态，然后使用滤波器进行通道压缩。尽管金字塔池化结构很简单，但通常不能用于序列处理，因为它旨在学习2D图像中的多尺度特征。

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Python 图像处理实用指南：1~5

为了能够在计算机上处理它，一幅图像*f（x，y）*需要在空间和空间上进行数字化。。。 什么是图像处理？ 图像处理是指在计算机上使用算法和代码对图像进行自动处理、操作、分析和解释。...某些颜色空间（通道） 以下是图像的几个常用通道/颜色空间：RGB、HSV、XYZ、YUV、YIQ、YPbPr、YCbCr 和 YDbDr。我们可以使用仿射映射从一个颜色空间转到另一个颜色空间。...理解卷积 卷积是对两个图像进行操作的操作，一个是输入图像，另一个是掩码（也称为内核），作为输入图像上的过滤器，生成输出图像 卷积滤波用于修改图像的空间频率特性。...您现在应该能够编写 Python 代码来执行。。。 问题 问题如下: 使用高斯 LPF 实现下采样和消除混叠（提示：先应用高斯滤波器，然后每隔一行和一列进行滤波，将房屋灰度图像减少四次。...构造高斯金字塔 可通过以下步骤计算高斯金字塔： 从原始图像开始。 在金字塔的每一层迭代计算图像，首先通过平滑图像（使用高斯滤波器），然后对其进行下采样。

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Python opencv图像处理基础总结(二) ROI操作与泛洪填充 模糊操作 边缘保留滤波EPF

利用高斯分布权值矩阵与原始图像矩阵做卷积运算，由于高斯分布的傅里叶变换仍然是高斯分布，使用高斯模糊就减少了图像的高频分量，因此高斯模糊是低通滤波器，数学上讲，对图像做高斯模糊等相当于将图像与高斯函数卷积...高斯双边滤波 前面所用的高斯模糊只考虑了像素空间的分布，而没有考虑差异问题。...高斯滤波在滤波时会将图像中各个颜色区域的边缘同区域本身一同模糊掉，而高斯双边滤波则是对各个区域的交界边缘有所保留 python与opencv实现高斯双边滤波，可以调用bilateralFilter这个API...均值迁移滤波 均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中的一种，经常用在对图像进行分水岭分割之前去噪声，可以大幅度提升分水岭分割的效果。...均值迁移模糊的主要思想如下： 就是在图像进行开窗的时候，考虑像素值空间范围分布，只有符合分布的像素点才参与计算，计算得到像素均值与空间位置均值，使用新的均值位置作为窗口中心位置继续基于给定像素值空间分布计算均值与均值位置

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目标跟踪入门篇—相关滤波

图像模糊 - 光照强度变化, 目标快速运动, 低分辨率等情况会导致图像模型, 尤其是在运动目标与背景相似的情况下更为明显。因此, 选择有效的特征对目标和背景进行区分非常必要。...由平移滤波器在多尺度缩放的图像块上进行目标检测，取响应最大的那个平移位置及所在尺度。因此这种方法可以同时检测目标中心变化和尺度变化。...DSST本来就是对尺度自适应问题的快速解决方案(支持33个尺度还比SAMF快很多)，在fDSST中MD大神又对DSST进行加速： 平移滤波器：PCA方法将平移滤波器的HOG特征从31通道降维到...18通道，这一步骤与上面的CN特征类似，直接用PCA进行降维，作者提到由于这里用了线性核，所以不需要CN中所用的平滑子空间约束，更加简单粗暴。...CFLB/BACF 使搜索区域内，目标区域以外的像素为0，CFLB仅使用单通道灰度特征，最新BACF将特征扩展为多通道HOG特征。

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GES: 通用指数高斯用于高效渲染

我们特别注意到GS隐含地对所模拟信号的性质做了一个假设，这是次优的。具体来说，高斯对应于低通滤波器，但大多数三维场景远非低通，因为它们包含在形状和外观上的突然不连续。...光线穿越非空白空间的总距离 [{t_n},{t_f}] 决定了能量的损失，因此渲染色彩的强度降低。...在高斯散点世界中，这个距离 [{t_n},{t_f}] 由沿光线方向 \mathbf{o} + t\mathbf{d} 的每个组件的投影方差 \alpha 组成。...损失由通过高斯差分（DoG）滤波器实现的频率条件掩模引导，以增强图像重建任务中的边缘感知优化，由规范化频率 \omega 调制。...DoG滤波器充当带通滤波器，通过从另一个较少模糊的图像中减去一个模糊版本来突出边缘，从而近似图像的第二空间导数。

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卷积神经网络中的傅里叶变换：1024x1024 的傅里叶卷积

所以在使用 DFT 时，我们需要记住： 假设输入信号是周期性的，并且对整个周期进行采样 产生的频谱是周期性的 图像可以解释为空间信号而不是时间信号。...低通滤波后的图像会变得模糊清晰度降低，计算机视觉中使用的一种典型滤波器是高斯滤波器。它也是一个低通滤波器，但是它并不是突然截止频率，而是会随着频率的升高而逐渐增，所以会使图像平滑。...上图的图像模糊，但失真较小。并且看起来更平滑。 用于机器学习应用的一个非常有趣的核是矩形核。卷积神经网络通常会逐渐减小空间宽度并增加通道数。池化，例如最大池化或平均池化通常用于减小空间宽度。...如果我们在频域中进行池化是如何操作的呢？ 通过在频域中应用矩形滤波器，我们可以大幅去除频率分量，而不会对空间域中的图像质量产生很大影响。...图像和过滤器的尺寸进行重新对齐，当计算元素乘积时，所有批次和所有输出过滤器都将被广播。在乘法之后，通过重新重塑维度和减小输入滤波器的维度来恢复初始形状。

1.2K30

图像滤波常用算法实现及原理解析

要进行滤波处理，首先要扩展图像的边界，以便对图像的边界像素进行处理。copyMakeBorder根据选择的BorderTypes使用不同的值扩充图像的边界像素，具体可参考OpenCV的文档信息。...下面就是遍历图像的像素，对每个像素进行滤波处理。需要注意一点，不论滤波器多么的复杂，其每次的滤波过程，都是值返回一个值，来替换掉当前窗口的中心的像素值。...而当 比较大时，生成的模板的各个系数相差就不是很大，比较类似于均值模板，对图像的平滑效果比较明显。 高斯滤波没有特别多可说的，最主要的作用是滤除高斯噪声，即符合正态分布的噪声。...因为高斯函数中没有这样的耦合项，即x和y是相对独立的，此时就可以将两个维度分离开来。...，3通道，如果大于3通道则只有前三个会被用到 src 待滤波图像 dst 输出图像 radius 导向滤波的窗口 eps 正则化参数 dDepth 可选，图像的深度参数 这边有个基于scipy实现的python

1.5K10

Text to image论文精读 StackGAN：Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked

GANs生成高分辨率图像的主要困难在于自然图像分布和隐含模型分布的支持在高维像素空间中可能不会重叠（大概理解就是高维空间无法找到一个常用的公式/分布来表示自然图像），随着图像分辨率的增加，此问题更加严重...对于D，text_embeddingφ_t首先被压缩为Nd维，同时，图像经过一系列下采样块，直到具有md×md的空间维度。然后，图像滤波器映射沿通道维度与文本张量连接。...然后将编码后的图像特征与文本特征沿通道标注连接，传入若干用于学习图像和文本特征的多模态表示的残差块，最后，使用一系列上采样层（即解码器）生成高分辨率图像。...表示给定的图片，y表示这个图片包含的主要物体），也就是希望它的熵值较低，简单来说，假如inception network能够以较高的概率预测图片中包含的物体，也就是有很高的把握对其进行正确分类，这就说明图片质量较高...因此，所提出的条件增强有助于稳定条件GAN训练，并改善生成样本的多样性，因为它能够鼓励对沿潜在流形的小扰动的鲁棒性。

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Python opencv图像处理基础总结(二) ROI操作与泛洪填充 模糊操作 边缘保留滤波EPF

利用高斯分布权值矩阵与原始图像矩阵做卷积运算，由于高斯分布的傅里叶变换仍然是高斯分布，使用高斯模糊就减少了图像的高频分量，因此高斯模糊是低通滤波器，数学上讲，对图像做高斯模糊等相当于将图像与高斯函数卷积...高斯双边滤波 前面所用的高斯模糊只考虑了像素空间的分布，而没有考虑差异问题。...高斯滤波在滤波时会将图像中各个颜色区域的边缘同区域本身一同模糊掉，而高斯双边滤波则是对各个区域的交界边缘有所保留 python与 opencv 实现高斯双边滤波，调用 bilateralFilter 这个...均值迁移滤波 均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中的一种，经常用在对图像进行分水岭分割之前去噪声，可以大幅度提升分水岭分割的效果。...均值迁移模糊的主要思想如下： 就是在图像进行开窗的时候，考虑像素值空间范围分布，只有符合分布的像素点才参与计算，计算得到像素均值与空间位置均值，使用新的均值位置作为窗口中心位置继续基于给定像素值空间分布计算均值与均值位置

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Text to image论文精读 StackGAN：Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked

GANs生成高分辨率图像的主要困难在于自然图像分布和隐含模型分布的支持在高维像素空间中可能不会重叠（大概理解就是高维空间无法找到一个常用的公式/分布来表示自然图像），随着图像分辨率的增加，此问题更加严重...对于D，text_embeddingφ_t首先被压缩为Nd维，同时，图像经过一系列下采样块，直到具有md×md的空间维度。然后，图像滤波器映射沿通道维度与文本张量连接。...然后将编码后的图像特征与文本特征沿通道标注连接，传入若干用于学习图像和文本特征的多模态表示的残差块，最后，使用一系列上采样层（即解码器）生成高分辨率图像。...表示给定的图片，y表示这个图片包含的主要物体），也就是希望它的熵值较低，简单来说，假如inception network能够以较高的概率预测图片中包含的物体，也就是有很高的把握对其进行正确分类，这就说明图片质量较高...因此，所提出的条件增强有助于稳定条件GAN训练，并改善生成样本的多样性，因为它能够鼓励对沿潜在流形的小扰动的鲁棒性。

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图像特征提取（颜色，纹理，形状）

与颜色直方图不同，利用颜色矩进行图像描述无需量化图像特征。由于每个像素具有颜色空间的三个颜色通道，因此图像的颜色矩有9个分量来描述。由于颜色矩的维度较少，因此常将颜色矩与其他图像特征综合使用。...颜色集的方法由Smith和Chang提出[42]，该方法将颜色转化到HSV颜色空间后，将图像根据其颜色信息进行图像分割成若干region，并将颜色分为多个bin，每个region进行颜色空间量化建立颜色索引...Canny边缘检测器使用一个基于高斯模型派生的检测模型，因为未处理图像可能含有噪声，所以开始在原始图像上应用一个高斯滤波器，结果是一个轻度平滑的图像，以至于不至于被单个噪声像素干扰全局重要参数。...以一个5×5的高斯滤波模板为例（见公式3-7），对图像A应用高斯滤波可得B。下面对图像的光强梯度统计都基于图B。 ?...如图 3‑5所示，(a)为原图的灰度图，(b)为高斯滤波平滑图，(c)和(d)分别是手动设置的高低门限值如图所示的canny边缘检测结果。

3.6K11

快乐学AI系列——计算机视觉（1）图像处理基础

相关要求：学员需要掌握Python编程基础，另外还需要掌握线性代数、概率论。 第一章：图像处理基础 图像处理是计算机视觉领域的一个基础部分，是对图像进行数字化处理的过程。...图片 图像的色彩空间和通道操作 在处理图像时，有时需要将图像从一种色彩空间转换到另一种色彩空间，或对图像的通道进行操作。...噪声去除和图像增强 当图像受到噪声的影响时，我们通常需要对其进行去噪处理以提高图像的质量。常见的图像去噪方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。...图像去噪 均值滤波 均值滤波是一种简单的线性平滑滤波方法，它将像素周围邻域内的像素值取平均值来代替当前像素的值。均值滤波对高斯噪声的去除效果较好，但会对图像的边缘和细节造成模糊。...高斯滤波对高斯噪声的去除效果较好，不会对图像的边缘和细节造成明显模糊。

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综述：图像滤波常用算法实现及原理解析

要进行滤波处理，首先要扩展图像的边界，以便对图像的边界像素进行处理。copyMakeBorder根据选择的BorderTypes使用不同的值扩充图像的边界像素，具体可参考OpenCV的文档信息。...下面就是遍历图像的像素，对每个像素进行滤波处理。需要注意一点，不论滤波器多么的复杂，其每次的滤波过程，都是值返回一个值，来替换掉当前窗口的中心的像素值。...而当 比较大时，生成的模板的各个系数相差就不是很大，比较类似于均值模板，对图像的平滑效果比较明显。 高斯滤波没有特别多可说的，最主要的作用是滤除高斯噪声，即符合正态分布的噪声。...因为高斯函数中没有这样的耦合项，即x和y是相对独立的，此时就可以将两个维度分离开来。...，3通道，如果大于3通道则只有前三个会被用到 src 待滤波图像 dst 输出图像 radius 导向滤波的窗口 eps 正则化参数 dDepth 可选，图像的深度参数 这边有个基于scipy实现的python

1.6K20

双边滤波加速「建议收藏」

双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。...先使用一维双边滤波模板对行进行滤波，然后对卷积结果进行列滤波，此步在计算值域系数的时候可以使用原图像数据进行计算（非使用行滤波所得的中间结果）。...（大大减少了乘法的次数，当模板尺寸较大时，由于双边滤波模板系数并不是像高斯滤波模板那样是准确的可分离（值域系数不可分离），会出现结果中沿坐标系轴的滑动模糊现象）。...双边滤波是否可以进行“FFT加速”：双边滤波不可进行基于FFT的加速 基于FFT的滤波加速方法： 1.对模板和图像分别进行补0（扩大到相同尺寸（M1+M2-1）*(N1+N2-1)，图像和模板分别放在扩大矩阵的左上角...） 2.模板与图像分别进行傅里叶变换DFT（FFT快速算法） 3.对DFT结果进行相乘（元素级相乘） 4.对频域相乘结果进行傅里叶反变换IDFT（IFFT） 5.对傅里叶反变换得到的时域结果进行截取，获得模板与图像的卷积结果

98510

OpenCV 滤波与卷积之 —— 平滑

通过平均的简单模糊对噪声图像，尤其是有较大孤立的异常值（比如数字影像中的拍摄噪声）非常敏感。少量具有较大偏差的点也会严重影响到均值滤波。中值滤波可以采用取中间点的方式来消除异常值。...官网链接 函数使用 cv2.bilateralFilter( src, # 源图像 d, # 像素邻域的直径 sigmaColor, # 颜色空间滤波器的sigma值...sigmaSpace[, # 坐标空间中滤波器的sigma值 dst[, borderType]]) -> dst 相似于高斯平滑，双边滤波对每个像素及其领域内的像素进行了加权平均。...其权重由两部分组成，第一部分同高斯平滑；第二部分也是高斯权重，不同的是它不是基于空间距离而是色彩强度差计算而来，在多通道（彩色）图像上强度差由各分量的加权累加代替。...可以把双边滤波当作是高斯平滑，只是相似程度更高的像素权值更高，边缘更明显，对比度更高。双边滤波的效果就是将源图像变成一幅水彩画，这种效果在多次迭代后更加显著，因此这种方法在图像分割领域十分有用。

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即插即用 | 高效多尺度注意力模型成为YOLOv5改进的小帮手

因此，用于在高度处沿 C 中的水平维度方向对全局信息进行编码的1D全局平均池化可以表示为 其中 x_c 指示在第 c 个通道处的输入特征。...该路线利用沿垂直维度方向的1D全局平均池化来在空间上捕捉长程相互作用，并保持沿水平维度方向的精确位置信息，从而加强了对感兴趣的空间区域的关注。...2个1D全局平均池化被设计用于沿2个空间维度方向对全局信息进行编码，并分别沿不同维度方向在空间上捕获长程相互作用。然而，它忽略了整个空间位置之间相互作用的重要性。...更具体地说，在 1×1 分支中，有2个1D全局平均池化操作用于分别沿着两个空间方向对通道进行编码，并且在 3×3 分支中仅堆叠单个 3×3 用于捕获多尺度特征表示。...2D全局池化操作公式化为 其被设计用于对全局信息进行编码并对长程依赖性进行建模。为了有效计算，在2D全局平均池化的输出处使用2D高斯映射的自然非线性函数 Softmax 来拟合线性变换。

3K30

四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波及双边滤波

前一篇文章介绍Python调用OpenCV获取图像属性，截取感兴趣ROI区域，处理图像通道。...平滑线性滤波器的工作原理是利用模板对邻域内像素灰度进行加权平均，也称为均值滤波器。 ---- 2.代码实现 图像方框滤波的Python实现代码如下所示。...图像高斯平滑也是邻域平均的思想对图像进行平滑的一种方法，在图像高斯平滑中，对图像进行平均时，不同位置的像素被赋予了不同的权重。...高斯滤波的核心思想是对高斯函数进行离散化，以离散点上的高斯函数值为权值，对图像中的每个像素点做一定范围邻域内的加权平均，从而有效地消除高斯噪声。...在双边滤波器中，输出的像素值依赖于邻域像素值的加权值组合，对输入图像进行局部加权平均得到输出图像f的像素值，其公式如下所示： 式中表示中心点(x,y)的(2N+1)×(2N+1)的领域像素，f(x,y

5.5K54

Unity通用渲染管线（URP）系列（十一）——后处理（Bloom）

我在其中定义的第一件事是Varyings结构，该结构仅需要包含剪辑空间位置和屏幕空间UV坐标。 ? 接下来，创建一个默认的顶点Pass，仅将顶点标识符作为参数。...要使可见的UV坐标覆盖0–1范围，请对U使用0、0、2，对V使用0、2、0。 ? （覆盖了剪辑空间的三角形） ? 添加片元Pass并进行简单的复制，使其最初返回UV坐标以用于调试。 ?...（限制下采样次数，三次和5次） 2.3 高斯过滤 使用小型2×2滤波器进行下采样会产生非常块状的结果。通过使用更大的滤波器内核（例如大约9×9高斯滤波器），可以大大提高效果。...（水平到下一个级别 然后进行垂直操作） ? ? ? （完全的高斯，3和5次） 现在，我们的下采样滤波已经完成，并且看起来比简单的双线性滤波要好得多，但需要更多的纹理样本。...2.5 三线性上采样 尽管高斯滤波器会产生平滑的结果，但在上采样时我们仍会执行双线性滤波，这可能会使辉光看起来像块状。这在原始图像中的收缩较高的地方（尤其是在运动时）尤为明显。 ?

4.9K10

空域增强之图片去噪（中值滤波、均值滤波、高斯滤波、双边滤波）---python

引言 我们在日常工作生活中，总是需要对图像进行处理，因为有一些图像总是模糊，或者有一些噪声干扰，比如一些黑白点。这时，就需要进行图像处理。...本设计基于python+pyqt5实现一款图像增强的图片去噪，有UI界面，大家可以自行使用。 在空域图像处理中，常用的去噪方法：均值滤波、中值滤波、高斯滤波。...理论方法 中值滤波方法：对一个数字信号序列xj (-∞<j<∞)进行滤波处理时，首先要定义一个长度为奇数的L长窗口，L=2N+1，N为正整数。..., 并用该窗口沿数字图像逐位移动。...每次移动后对窗口内的像素值按从小到大的顺序进行排列。

1.5K30
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