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Tensorflow2——图像定位

图像定位 1、单张图片图像定位 2、随意尺度图片定位 3、批量图片定位 一级目录 给定一副图片,我们要输出四个数字(x,y,w,h),图像中某一个坐标(x,y),以及图像宽度和高度,有了这四个数字...1、单张图片图像定位 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as...3、批量图片定位 创建输入管道 数据读取与预处理 获取图像路径 images=glob.glob("....dataset_train.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE) dataset_test=dataset_test.batch(BATCH_SIZE) 图像定位...创建模型 #创建图像定位模型,使用预训练网络 xception=tf.keras.applications.Xception(weights="imagenet",include_top = False

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图像双目视觉定位

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 今天与大家分享一下关于图像双目定位法,对于实际工程有很大参考意义!! 顾名思义:双目定位就是用两部相机来定位。...双目定位过程中,两部相机在同一平面上,并且光轴互相平行,就像是人两只眼睛一样,针对物体上某一个或某些特征,用两部固定于不同位置相机摄得物体像,分别获得该点在两部相机像平面上坐标。...只要知道两部相机精确相对位置,就可用几何方法得到该特征点在固定一部相机坐标系中坐标,即确定了特征位置。...双目视觉图像定位系统是Microvision(维视图像)开发一套针对芯片压焊过程中对芯片位置进行识别定位,以便更好将芯片固化在想要位置上。...、测量装置等领域,主要应用,IC、芯片、电路板位置识别定位、视觉图像定位系统上。

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图像特征|ORB特征

特征检测 图像特征可以简单理解为图像中比较显著显著,如轮廓,较暗区域中亮点,较亮区域中暗点等。 ?...FAST核心思想就是找出那些鹤立鸡群,即拿一个跟它周围比较,如果它和其中大部分都不一样就可以认为它是一个特征。...设定一个合适阙值t :当2个灰度值之差绝对值大于t时,我们认为这2个不相同。 考虑该像素周围16个像素。(见上图) 现在如果这16个点中有连续n个都和不同,那么它就是一个角。...但我们大脑依然可以判断它是同一件物体。理想特征描述子应该具备这些性质。即,在大小、方向、明暗不同图像中,同一特征应具有足够相似的描述子,称之为描述子可复现性。 ?...上面我们用BRIEF算法得到描述子并不具备以上这些性质。因此我们得想办法改进我们算法。ORB并没有解决尺度一致性问题,在OpenCVORB实现中采用了图像金字塔来改善这方面的性能。

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图像特征|Harris特征

小白在之前为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子,忘记了小伙伴可以回过去看一下《图像特征|moravec特征》,但是moravec算子也具有很多不足之处。...对Morevec算子进行分析可以得到:两个Morevec窗口中对应像素差和可以作为图像梯度合理近似。我们再来看下图: ?...通过对上图分析,我们有可以进一步得到:morevec算子中灰度变化可以采用图像梯度进行近似。 通过上面的分析,灰度变化可以表示为图像梯度函数,公式表示如下: ?...但是,Harris算子计算量大,对尺度很敏感,不具有尺度不变形;另外Harris对特征定位也不是很精确,而且Harris也是各向异性,对噪声敏感。...本文参考Belial_2010博客,如有侵权请联系删除 https://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/11265167 相关阅读 图像特征|moravec

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图像特征|Moravec特征

小白好久没有写文章了,近期事情比较多,公众号好多事情都是由师弟们在处理,今天终于抽出点时间可以和小伙伴们共同学习。本次为小伙伴们带来图像特征专题,Moravec特征原理与提取。...当我们描述对于一幅图像数据,我们拥有的数据量少则几十万,多则有可能达到上千万,而大量数据带来问题就是信息冗余,所以就希望能否找到一些相对较少,但是又具有代表价值数据来表征一幅图像呢?...于是便引入了图像特征概念,用一些点来描述一幅图片,显然可以极大缩减数据量,因此了解图像特征原理与方法对于学习机器视觉具有重要意义。 今天小白为大家带来是Moravec特征。...上面四张图上四个红色框表示我们正在处理窗,第一幅图中窗在表示在目标内部或者是背景上,该区域灰度分布均与,通过对其在8个方向上灰度,灰度变化很小;第二幅图中窗跨在图像边缘处,当垂直于边缘方向滑动窗口时将会导致灰度很大变化...(2)离散(噪声)与角有相同性(cornerness),因此Moravec算子对噪声敏感,但是通过增大滑窗大小可以对噪声起到一定抑制作用,可同时增加了计算量。

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RSS 2021 | 相机图像在3D云中鲁棒跨域定位

“本文提出了一种在室内和室外场景中相对于云图单相机定位算法,即在激光地图中使用相机进行定位。这个问题很有挑战性,因为3D特征与2D图像特征之间是存在巨大差异。...当外部环境发生变化时(即不一致),如光照、天气和季节性变化时,该定位任务会变得更加艰难。本文方法可以通过提取跨域对称区域描述子来匹配等角图像和三维云投影。...背景 近年来,随着基于高清地图准确定位发展,移动机器人和自动驾驶汽车已经进入我们日常生活。照相机具有巨大潜力,可以针对云地图提供低成本、紧凑和独立视觉定位。...最近基于学习视觉定位方法要么在极限环境下受到限制(结构道路),要么只适合于有限视角(在街道上向前或向后)。目前图像到点云定位方法很难在现实世界应用中得到利用,同时很难解决上述问题。...创新 提出了一种新端到端大规模视觉定位方法,在离线三维地图协助下,提供可靠三维定位; 引入了一个基于生成对抗网络(GAN)跨域转移学习网络,以提取条件不变特征,同时消除与定位条件有关因素;

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基于特征视觉全局定位技术

由于主流基于视觉定位算法核心思想一脉相承,所以本文仅从一系列重要算法框架组件角度,介绍了目前实践中最常用、基于特征全局定位算法,即在地图坐标系下进行定位。...基于特征全局定位算法 视觉全局定位,指的是根据当前图像,求出相机在地图坐标系中 6 个自由度 (Degree of freedom, DoF) 位姿 (Pose) , 即 (x, y, z) 坐标...数据库作用在于: 对于一张输入观测图像,通过数据库,查询建图历史(图像/云/特征),得到当前图像最可能观测到地图子集(图像/云/特征),将地图与观测信息进行匹配,计算变换矩阵,得到观测相机位姿...2.2.3 3D 云查询 2D 图像查询中,是先从语意层面查询图像,因此可以通过图像对特征空间范围进行约束。3D 云查询没有这样约束,所以具诸多难点。...在全局定位中,内指正确匹配,外指错误匹配,参数模型指匹配空间变换矩阵。如 Fig. 14所示,经过 RANSAC 算法优化后,匹配更加合理。

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图像特征|SIFT特征图像金字塔

计算机视觉中特征提取算法比较多,但SIFT除了计算比较耗时以外,其他方面的优点让其成为特征提取算法中一颗璀璨明珠。...SIFT特征信息量大,适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法实质是在不同尺度空间上查找关键(特征),并计算出关键方向。...SIFT所查找到关键是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化,如角、边缘、暗区亮点及亮区暗点等。 SIFT算法流程图 ?...1.1.1、高斯函数与图像卷积 根据3σ原则,使用NxN模板在图像每一个像素处操作,其中N=[(6σ+1)]且向上取最邻近奇数。 其操作如下图: ?...后来,不知哪位学者发现,可以使用分离高斯卷积(即先用1xN模板沿着X方向对图像卷积一次,然后用Nx1模板沿着Y方向对图像再卷积一次,其中N=[(6σ+1)]且向上取最邻近奇数),这样既省时也减小了直接卷积对图像边缘信息严重损失

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Js逆向の参数定位方法

介绍下几个调试方式,主要感觉后面的js扩展脚本挺好用 ctrl+F 全局搜索、页面搜索、行内搜索什么不多说了 堆栈调试 这是我很喜欢调试方式,新版本谷歌才有,如果没有记得更新浏览器。...XHR 可以匹配url关键词,另外 post请求中From Data参数就可以用xhr来拦截 增加在这里插入代码片js代码 扩展脚本 可以定位 headers、 cookies、 中指定参数。...打开 chrome 浏览器以后,点击界面右上角一排竖。 在这个菜单中,将鼠标移到【更多工具】一项上。点击【扩展程序】。 点击之后,将会打开 chrome 浏览器扩展程序列表。...在这个列表中可以点击每个扩展程序右下角开关以便启用或禁用。 接下来,你需要先添加扩展程序,点击加载已解压扩展程序,选择之前下载文件夹 添加成功后可以点击扩展程序右下角开关启动扩展程序。...打开js文件,request-hook\js\cookie.js,修改文件中 cookie.indexOf(‘lxlxlx’) ,修改为 cookie.indexOf(‘m’) ,修改后刷新扩展程序并开启

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图像特征|SUSAN特征

该图是在一个白色背景上,有一个深度颜色区域(dark area),用一个圆形模板在图像上移动,若模板内像素灰度与模板中心像素(被称为核Nucleus)灰度值小于一定阈值,则认为该与核Nucleus...得了初始边缘响应进行非极大值抑制,就可以得到图像边缘信息了。上张SUSAN边缘检测效果图: ? ?...以上完成了SUSAN检测边缘功能, 利用SUSAN算子检测角步骤: 利用圆形模板遍历图像,计算每USAN值 设置一阈值g,一般取值为1/2(Max(n), 也即取值为USAN最大值一半,进行阈值化...、不同形状图像通过设置恰当t和g进行控制。...比如图像对比度较大,则可选取较大t值,而图像对比度较小,则可选取较小t值。总之,SUSAN算子是一个非常难得算子,不仅具有很好边缘检测性能;而且对角点检测也具有很好效果。

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hash实现锚平滑滚动定位

是网页制作中超级链接一种,又叫命名锚记。命名锚记像一个迅速定位器一样,是一种页面内超级链接 二、锚简单栗子 <!.../127.0.0.1/anchor.html#anchor1  虽然可以直接定位到制定位置,但是效果很差,没有平缓过渡效果。...三、改进过渡效果 前期理论准备 既然hash值是对应锚id值,那如果改为js动态获取hash值,然后再根据hash值获得dom对象。最后,用js进行平缓过渡。  ...基于这个思路,就必须要求hash取名有独特性,不能跟页面中任何一个id一致,否则会触发浏览器默认锚点定位行为。...scrollToAnchor(); }; // 监听地址栏urlhash值改变时,检查是否需要定位 window.onhashchange = function(){ scrollToAnchor

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android 显示图片定位图像 ImageView ImageButton

心历路程 设置scaleType值来实现 根据查阅资料了解Image相关view属性值了解到 对于android:scaleType属性,因为关于图像在ImageView中显示效果,所以有如下属性值可以选择...fitStart:保持纵横比缩放图片,并且将图片放在ImageView左上角。 fitCenter:保持纵横比缩放图片,缩放完成后将图片放在ImageView中央。...fitEnd:保持纵横比缩放图片,缩放完成后将图片放在ImageView右下角。 center:把图片放在ImageView中央,但是不进行任何缩放。...由于我这里UI提供图片比较特殊,所以第一张和第二张图片分别可以通过设置 matrix和center获取到 <ImageButton android:id="@+id/qq_login...到上面的时候,心里还是美滋滋,只要这样下去,不超过5分钟,我<em>的</em>图就画好了.可是接着尴尬<em>的</em>问题出现了 第三张<em>的</em>图片怎么取?? WTF???

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机器视觉------- SciSmart图像定位-ROI校正算法

图像处理领域,感兴趣区域是从图像中选择一个图像区域,这个区域是图像分析所关注重点。圈定该区域以便进行进一步处理,或使用ROI圈定你想处理目标,可以减少处理时间,提高精度。...这时候我们可以通过粗定位对产品进行定位,根据定位位置、长宽,角度等数据使用生成ROI,通过生成ROI工具来满足视觉应用要求;或者通过粗定位数据使用ROI校正工具对固定ROI进行仿射变换,跟随产品位置来满足视觉应用要求...ROI生成,通过在图像上绘制一个ROI或者用前面模块输出结果,或用户定义指定数据生成特定ROI。可以创建ROI类型有:、直线、旋转矩形、椭圆、环形、不规则。...在实际应用中,每一个待检测工件在图像位置都发生偏移,从而ROI也需要移动,否则会导致检测不到所需要特征。此时就可以创建定位基准,使ROI跟随基准移动,能够很好解决这个问题。 ?...图4 使用ROI校正前后效果对比示例 (单击图片放大可查看详情) 一、ROI校正应用场合 1、定位产品抓取类项目应用 2、定位产品放料类项目应用 3、激光打标、切割类项目应用 4、胶、焊点定位类项目应用

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图像特征|SIFT特征描述符

之前小白为各位小伙伴带来了SIFT特征点中图像金字塔和特征位置与方向。本次小白为各位小伙伴们带来SIFT最后一讲——特征描述符。...在考虑到旋转因素(方便下一步将坐标轴旋转到关键方向),如下图6.1所示,实际计算所需图像区域半径为: ? 4.1.2、坐标轴旋转至主方向 将坐标轴旋转为关键方向,以确保旋转不变性。 ?...特征向量形成后,为了去除光照变化影响,需要对它们进行归一化处理,对于图像灰度值整体漂移,图像梯度是邻域像素相减得到,所以也能去除。得到描述子向量为H=(h1,h2,..........h[ob] += v_o; } } } } 通过上面的1至4个大步骤就可以完成SIFT算法对图像特征提取...图像特征提取是图像匹配基础,经过此算法提取出来特征用于后续图像特征匹配和特征识别中。

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