昇思25天学习打卡营第8天|FCN图像语义分割

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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能 学习 深度学习 python 开发语言
于 2024-06-26 06:46:09 首次发布
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halcon算子翻译——mean_image
haier123888的博客
05-16 7397
算子：mean_image(Image : ImageMean : MaskWidth, MaskHeight : ) 功能：通过均值平滑一个图像。            算子mean_image使用所有输入图像（Image）的灰度值执行线性平滑。 输入参数： Image：输入图像(byte’/ int2’/ uint2’/ int4’/ int8 /real’/ vector_field); Ma
昇思25天学习打卡营第12天|FCN图像语义分割
Wayne的优快云博客
07-07 1441
MindSpore-语义分割
常用的图像滤波方法简介-基于HALCON视觉算法包
$firecat利白的代码足迹$
08-14 4025
来源：机器视觉算法与应用 在机器视觉中，图像滤波器无处不在。例如，它们用于减少图像噪声，改善对比度或检测边缘。本文将向您介绍MVTec HALCON中一些最常用的滤波器，它们是如何工作的以及可以用于什么。 mean_image：均值滤波器 首先，我们读取具有背景纹理的示例图像。我们的目标是在不改变实际信息的情况下删除背景纹理。让我们从一个易于理解的通用运算符开始：mean_image。 在生成的图像中，背景纹理已被很好地去除，但是很多相关信息已经丢失。那么，此滤波器如何工作？ 为了调用mean_i
Halcon图像处理基础篇，mean_image
king_linj的博客
01-25 3160
算子本体参数解释：mean_image(输入图像: 输出图像: 滤波器宽, 滤波器高: )eg平均值图像平滑是一种简单的滤波技术，它通过将每个像素的值替换为其周围邻域（滤波器范围内）像素值的平均值来实现。较大的邻域范围会产生更平滑的图像效果，但也可能导致细节的模糊。通过应用平均值图像平滑，可以减少图像中的噪声，并使得图像看起来更加平滑和柔和。平均值图像平滑广泛应用于图像增强、图像滤波和去噪处理等领域。但平均值图像平滑可能会导致一些细节的损失，因此在使用时需要权衡平滑效果和保留细节之间的平衡。
mean_image 均值滤波
StevenChen的博客
07-17 699
如果MaskHeight小于Image高度的两倍，则可以在OpenCL设备上对byte、int2、uint2、int4和真实图像执行mean_image。如果Image是int4或真实图像，并且使用了完整的动态范围，则可能导致溢出(从而导致错误的结果)。如果MaskHeight或MaskWidth的值是偶数而不是奇数，则例程使用下一个更大的奇数值(这样始终确定过滤器掩码的中心)。无论如何，选择图像的输入区域，避免任何边界处理，有利于mean_image的性能。Description描述。
mean_image（）平滑图像
进阶的小白
12-08 3193
算子：mean_image(Image : ImageMean : MaskWidth, MaskHeight : )功能：通过均值平滑一个图像。 算子mean_image使用所有输入图像（Image）的灰度值执行线性平滑。输入参数： Image：输入图像(byte’/ int2’/ uint2’/ int4’/ int8 /real’/ vector_field); MaskWidth：输入平滑蒙板宽度，默认 9’参考 3, 5, 7, 9, 11, 15, 23, 31, 43, ...
昇思25天学习打卡营第10天|FCN图像语义分割
slb190623的博客
07-14 676
全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是UC Berkeley的Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation[1]一文中提出的用于图像语义分割的一种框架
昇思25天学习打卡营第24天|FCN图像语义分割
最新发布
leesan0802的专栏
07-18 1066
FCN主要用于图像分割领域，是一种端到端的分割方法，是深度学习应用在图像语义分割的开山之作。通过进行像素级的预测直接得出与原图大小相等的label map。因FCN丢弃全连接层替换为全卷积层，网络所有层均为卷积层，故称为全卷积网络。卷积化（Convolutional）使用VGG-16作为FCN的backbone。VGG-16的输入为224*224的RGB图像，输出为1000个预测值。VGG-16只能接受固定大小的输入，丢弃了空间坐标，产生非空间输出。
昇思25天学习打卡营第二十一天|FCN图像语义分割
weixin_42553583的博客
07-14 701
FCN主要用于图像分割领域，是一种端到端的分割方法，是深度学习应用在图像语义分割的开山之作。通过进行像素级的预测直接得出与原图大小相等的label map。因FCN丢弃全连接层替换为全卷积层，网络所有层均为卷积层，故称为全卷积网络。全卷积神经网络主要使用以下三种技术：卷积化（Convolutional）使用VGG-16作为FCN的backbone。VGG-16的输入为224*224的RGB图像，输出为1000个预测值。VGG-16只能接受固定大小的输入，丢弃了空间坐标，产生非空间输出。
mean_image
小小的博客
05-16 604
分水岭算法是根据分水岭的构成来考虑图像的分割， 它是—种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法。首先， 把一幅图像看作起伏的地形， 图像的每像素灰度值作为这个地形的高度， 极小值是盆地， 极大值为山脊。算子mean_image使用所有输入图像（Image）的灰度值执行线性平滑。read_image (Image, 'C:/Users//分水岭算法/1.bmp')通过均值平滑一个图像。
imagenet均值图像
05-27
imagenet_mean.binaryproto Caffe imagenet均值图像
【Halcon】图像预处理
weixin_42258743的博客
07-30 4290
预处理： mean_image 消除噪声 binomial_filter 消除噪声 median_image 抑制小斑点或者细线 smooth_image 平滑图像 anisotropic_diffusion 平滑图像同时保存边缘（图像越大越耗时） 1.mean_image mean_image——通过一个均值平滑一个图像 函数原型：mean_image(Image : ImageMean : MaskWidth, MaskHeight : ) 功能：算子（mean_image）对所有输入图像（Image）
Halcon图像平滑与去噪mean_image/median_image/gauss filter/equ_histo _image
fallingleafgrief的博客
12-27 4205
有时拍摄的图像中会存在很多杂点和噪声，对于比较均匀的噪声，可以考虑用软件的算法进行消除。例如，可以用图像平滑的方法进行去噪，主要的方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
[Halcon&图像] 图像滤波算法原理
Loewen丶的小窝
06-06 1万+
        图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，去噪分为时域去噪和频域去噪，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。常见的滤波方式有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。 （1）均值滤波—mean_image        ...
【数据预处理】：图像去均值：image mean 和 pixel mean
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07-22 4万+
1.什么是均值？ 对于每帧图像来说，均值分为两种：image mean 和 pixel mean。 image mean： 简单的说，读入一张彩色图像，假设是(N*N*3)，这时候，求出image mean的话，就也是N*N*3，相当于把所有训练集在同一个空间位置上的像素的对应通道求了均值，也就是caffe里生成的mean.binaryproto文件， pixel mean： 而pixe...
机器视觉初步5-1:图像平滑专题
KHASIX的博客
06-18 2301
均值滤波、中值滤波、高斯滤波和双边滤波的halcon/python代码实例。
【MindData】如何将自有数据高效的生成MindRecord格式数据集，并且防止爆内存。
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10-10 760
用户可以将自有数据转换成MindRecord数据集，然后使用MindDataset类进行加载并进一步进行预处理操作。
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08-09 1466
/********************************************************************************************************************************* 文件说明: 【1】Windows下【Caffe使用工具】之【计算图像的均值】compute_image_mean的用法
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