博客前言

图像处理与机器视觉初探

最新推荐文章于 2025-12-04 19:55:27 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 19:55:27 发布 · 179 阅读

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#图像处理 #平台

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第一篇博客，希望能够通过这个平台与大家分享、交流一些关于图像处理、机器视觉及模式识别的感受和心得。

欢迎各位讨论。

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第13章 图像处理之Harris角点检测算法（二）

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11-30

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本文介绍了Harris角点检测算法的实现过程。通过OpenCV的cornerHarris函数计算图像角点响应值，使用Sobel算子进行边缘检测，并对结果进行归一化处理。关键参数包括邻域窗口大小(blockSize)、Sobel核大小(ksize)和Harris参数(k)。检测到的角点通过cv.circle函数在图像上用绿色圆圈标记。算法实现步骤包括：1) 图像灰度转换；2) Harris角点检测；3) 归一化处理；4) 阈值筛选并标记角点位置。该算法适用于图像特征点提取和计算机视觉任务。

探索OpenCvSharp：用C#和Winform构建图像处理世界

2508_94230129的博客

12-04

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OpencvSharp资料，采用C#加Winform编写，包含接近50个Demo,直接运行即可。例程包含：模板匹配、边缘识别、人脸识别，灰度变化、标定等。最近在图像处理领域折腾，发现了一个超棒的资源——基于OpenCvSharp，用C# 加Winform编写且包含近50个可直接运行Demo的项目，简直是图像处理爱好者和开发者的福音。今天就来跟大家唠唠这里面的精彩内容。

【复杂网络分析】复杂网络分析技术在图像处理中的经典算法与应用实践

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12-04

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复杂网络为图像处理提供了“全局结构化”的新视角，其核心价值在于将像素的“视觉关联”转化为网络的“拓扑关联”，从而突破传统方法的局部性限制。目前，社区检测、GCN、节点重要性算法已在分割、修复、检测等场景验证了有效性，但仍面临“超大规模网络构建效率低”“多模态图像（如RGB+红外）建模难”等挑战。未来，随着“图神经网络（GNN）+复杂网络”的融合（如GAT注意力机制与社区检测结合），这一技术将在更复杂的场景（如实时视频处理、3D图像分割）中发挥更大作用。

【图像处理基石】什么是图像处理中的注意力机制？

智能守恒_HengAI

11-30

838

核心：动态分配权重，让模型“聚焦重要信息，忽略冗余信息”；分类：空间注意力（哪里重要）、通道注意力（哪些特征重要）、混合注意力（两者结合）；经典算法：SENet（通道）、CBAM（混合），结构简单，易实现；价值：轻量高效，能快速提升现有CNN模型的性能。用上面的代码实现一个“ResNet+CBAM”模型，在CIFAR-10数据集上训练，对比普通ResNet的效果；调整注意力模块的参数（如降维系数reduction、卷积核大小），观察对模型性能的影响；

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本资源提供一套针对手语视频进行自动识别的完整系统实现方案，该方案融合了USTC标准数据集、MediaPipe姿态估计框架以及Yolov5目标检测模型。此项目原为本科生毕业设计课题，在最终答辩环节获得了接近满分的优异评价。全部程序代码均经过充分验证与调试，保证其可顺利部署与执行，适合学习者直接获取并应用于实践。该系统源码尤其适用于计算机科学、信息通信、智能技术及自动化等专业领域的在校学生、教师或行业技术人员参考使用。它可作为课程作业、学期项目或毕业设计的优质基础材料，具备显著的教学参考与工程借鉴意义。对于具备一定技术基础的开发者，可在现有架构上进一步调整与扩展，以适配更多样化的功能需求。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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但是，从熊海博客v1.4的前言中可以看出，开源项目在维护过程中经常面临着一些挑战。例如，新手用户可能因为缺乏经验或理解，无法正确地使用和配置开源软件，从而导致各种问题和疑问。此外，开源项目往往需要大量的...