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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,經常用到投影法。 水平方向投影,將圖像數(shù)組進行列求和; 垂直方向投影,將圖像數(shù)組進行行求和; 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。再進行投影,每個字符的切割的外接矩形找到了,每個字符切割出來,提取特征,比如黑像素所占份數(shù)5X5格,和每個數(shù)的模版庫進行匹配。進行細化,使數(shù)據(jù)量更規(guī)范更統(tǒng)一了,然后牌照標準...
    2020-12-03 09:35:01
  • 圖像處理(imageProcessing)技術
    圖像處理(imageProcessing)利用計算機對圖像進行分析,以達到所需的結果。 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)是依賴于軟件實現(xiàn)的。 其目的是去除干擾、噪聲,將原始圖像編程適于計算機進行特征提取的形式,主要包括圖像采樣、圖像增強、圖像復原、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)字攝像機、掃描儀、數(shù)...
    2020-12-02 10:07:59
  • 線性濾波和卷積的基本概念
    在人工智能深度學習技術中,有一個很重要的概念就是卷積神經網絡 CNN(Convolutional Neural Networks)。卷積神經網絡被廣泛地運用到 計算機 視覺中,用于提取圖像數(shù)據(jù)的特征,其中發(fā)揮關鍵作用的步驟就是卷積層中的卷積運算。卷積到底是什么?深度學習中的卷積運算與傳統(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算與圖像處理。 了解卷積運算 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,也是進行圖像分析、特征提取與模式識別之前的必要的圖像預處理過程。這個看似簡單的問題,在過去的四十年里受到國內外學者的廣泛關注,產生了數(shù)以百計的閾值選取方法,但如同其他圖像分割算法一樣,沒有一個現(xiàn)有方法對各種各樣的圖像都能得到令人滿意的結果。 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層次提出了各自的實施方案,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。從應用的角度來看,彩色模型可分為兩類: 一、面向硬件設備的彩色模型 1.RGB模型 最典型、最常用的面向硬件設備的彩色模型是三基色模型,即RGB模型。電視、攝像機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系統(tǒng)里,其中三個坐標軸分別代表R、G、B,如圖1所示,RGB模型是一個...
    2020-10-30 09:32:06
  • 亞像素數(shù)值極值檢測算法總結
    動機 在計算機視覺領域,經常需要檢測極值位置,比如SIFT關鍵點檢測、模板匹配獲得最大響應位置、統(tǒng)計直方圖峰值位置、邊緣檢測等等,有時只需要像素精度就可以,有時則需要亞像素精度。本文嘗試總結幾種常用的一維離散數(shù)據(jù)極值檢測方法,幾個算法主要來自論文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》,加上自己的理解和推導。 問題定義 給定如下離散值,求其極值位置。可知125為觀察極值。 如果...
    2020-10-16 08:54:39
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