aliyanah_的博客

Haar特征最初是用来进行人脸特征的表示的，最近重新看了SURF算法，发现在生成特征点描述子的时候也有用到Haar特征。查看了一些博文，自己整理一些，方便以后复习。 Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模型。特征模板有黑白两种颜色，且定义模板的特征值为模板中 白色区域的像素总和 减去 黑色区域的像素总和。这里还涉及到积分图像的应用。Haar特征

____在做图片的相关任务时，由于拍摄角度等原因需要对图像进行一些预处理。最近用到了仿射变换和透视变换。通过查看了别人的博客以及一些相关的书籍，整理如下：____仿射变化主要用在对图像的形变，如旋转、平移、缩放等，它是二维空间上的变换。透视变换（Perspective Transformation)是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使承影面（透视面）绕迹线（透视轴）旋转...

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation是Olaf Ronneberger等人在全卷积网络（fullyconvolutional network）的基础上的改进。该文章一开始说明了对于医学图像等需要像素级标签预测（即语义分割）的任务。针对这种现象，Ciresan提出了一种 采用动态滑动窗口从原始图像中根据一定...

U-net：Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation翻译这篇博客是简单的对U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation文章的简单翻译，具体理解请参考U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络Abstract. There is large ...