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圖像處理

圖像處理
圖像處理
  • 圖像的水平與垂直投影
    作用:二值圖像或明顯特征的灰度圖定位或分割前景與背景,經(jīng)常用到投影法。 水平方向投影,將圖像數(shù)組進(jìn)行列求和; 垂直方向投影,將圖像數(shù)組進(jìn)行行求和; 如汽車牌照的定位:先對汽車圖像二值化,然后水平投影,找出牌照的上下位置和高度,再對上次定位的牌照圖像豎直投影,找出牌照有數(shù)字部分的總寬度,切割出來。再進(jìn)行投影,每個(gè)字符的切割的外接矩形找到了,每個(gè)字符切割出來,提取特征,比如黑像素所占份數(shù)5X5格,和每個(gè)數(shù)的模版庫進(jìn)行匹配。進(jìn)行細(xì)化,使數(shù)據(jù)量更規(guī)范更統(tǒng)一了,然后牌照標(biāo)準(zhǔn)...
    2020-12-03 09:35:01
  • 圖像處理(imageProcessing)技術(shù)
    圖像處理(imageProcessing)利用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析,以達(dá)到所需的結(jié)果。 圖像處理可分為模擬圖像處理和數(shù)字圖像處理,而圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。 這種處理大多數(shù)是依賴于軟件實(shí)現(xiàn)的。 其目的是去除干擾、噪聲,將原始圖像編程適于計(jì)算機(jī)進(jìn)行特征提取的形式,主要包括圖像采樣、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像編碼與壓縮和圖像分割。 1、圖像采集 圖像采集是數(shù)字圖像數(shù)據(jù)提取的主要方式。數(shù)字圖像主要借助于數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀、數(shù)...
    2020-12-02 10:07:59
  • 線性濾波和卷積的基本概念
    在人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)中,有一個(gè)很重要的概念就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN(Convolutional Neural Networks)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛地運(yùn)用到 計(jì)算機(jī) 視覺中,用于提取圖像數(shù)據(jù)的特征,其中發(fā)揮關(guān)鍵作用的步驟就是卷積層中的卷積運(yùn)算。卷積到底是什么?深度學(xué)習(xí)中的卷積運(yùn)算與傳統(tǒng)的信號與系統(tǒng)中的卷積算子有什么不同?為什么卷積運(yùn)算可以提取圖像的特征呢?下面一文三分鐘讓你讀懂卷積運(yùn)算與圖像處理。 了解卷積運(yùn)算 卷積一詞最開始出現(xiàn)在信號與系統(tǒng)中,是...
    2020-12-01 09:10:53
  • 十三種基于直方圖的圖像全局二值化算法原理、實(shí)現(xiàn)、代碼及效果
    圖像二值化的目的是最大限度的將圖象中感興趣的部分保留下來,在很多情況下,也是進(jìn)行圖像分析、特征提取與模式識別之前的必要的圖像預(yù)處理過程。這個(gè)看似簡單的問題,在過去的四十年里受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注,產(chǎn)生了數(shù)以百計(jì)的閾值選取方法,但如同其他圖像分割算法一樣,沒有一個(gè)現(xiàn)有方法對各種各樣的圖像都能得到令人滿意的結(jié)果。 在這些龐大的分類方法中,基于直方圖的全局二值算法占有了絕對的市場份額,這些算法都從不同的科學(xué)層次提出了各自的實(shí)施方案,并且這類方法都有著一些共同的特...
    2020-11-04 17:46:23
  • 圖像處理中常用的彩色模型
    顏色模型(顏色空間)就是描述用一組數(shù)值來描述顏色的數(shù)學(xué)模型 。在彩色圖像處理中,選擇合適的彩色模型是很重要的。從應(yīng)用的角度來看,彩色模型可分為兩類: 一、面向硬件設(shè)備的彩色模型 1.RGB模型 最典型、最常用的面向硬件設(shè)備的彩色模型是三基色模型,即RGB模型。電視、攝像機(jī)和彩色掃描儀都是根據(jù)RGB模型工作的。RGB顏色模型建立在笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)里,其中三個(gè)坐標(biāo)軸分別代表R、G、B,如圖1所示,RGB模型是一個(gè)...
    2020-10-30 09:32:06
  • 亞像素?cái)?shù)值極值檢測算法總結(jié)
    動機(jī) 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,經(jīng)常需要檢測極值位置,比如SIFT關(guān)鍵點(diǎn)檢測、模板匹配獲得最大響應(yīng)位置、統(tǒng)計(jì)直方圖峰值位置、邊緣檢測等等,有時(shí)只需要像素精度就可以,有時(shí)則需要亞像素精度。本文嘗試總結(jié)幾種常用的一維離散數(shù)據(jù)極值檢測方法,幾個(gè)算法主要來自論文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》,加上自己的理解和推導(dǎo)。 問題定義 給定如下離散值,求其極值位置??芍?25為觀察極值。 如果...
    2020-10-16 08:54:39
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