大可的杨先森的博客

//===============================================================================//// 函数名称：OTSU_threshold// 功能说明：经典大津算法 动态阈值// 修改时间：2016-8-31// 备 注：// Otsu实现思路// 1.计算0~255各灰阶对应的像素...

本文半原创，半引用链接http://blog.youkuaiyun.com/zhangjunhit/article/details/76637772Oriented Response Networks CVPR2017 http://yzhou.work/ORN/ Code: https://github.com/ZhouYanzhao/ORN以前的CNN主要通过 pool 来得到

rgb转grey：void RgbToGrey(unsigned char *rgb, double *grey) {  double R = ((double) rgb[0]) / (double)255.0;  double G = ((double) rgb[1]) / (double)255.0;  double B = ((double) rgb[2]) / (d

OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小，函数原型如下：[cpp] view plain copyvoid resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR );  

根据训练好的cifar10数据的model，从测试图片中选出一张进行测试，并进行网络模型、卷积结果及参数可视化注意：本文中代码运行在windows+ipython notebook下，已事先配置好caffe的python接口导入必需的包123456789import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplo...

使用opencv和caffe的伙伴们，可能会有一个疑问，那就是对于同时读取图片的cv2.imread()和caffe.io.loadimage两个函数，有什么差别？1、cv2.imread()接口读图像，读进来直接是BGR 格式数据格式在 0~255，通道格式为(H,W,C)，即行，列、通道数(Row, Col, C)。2、caffe.io.load_image()读进来是RGB格式和 0~1(f...

原文很容易理解，建议看官可以稍微瞄一眼~ 废话不多说，下面正式开始主要谈谈这篇文章的重点和创新之处。目标 文章还是延续之前DeepLab系列的风格框架，采用atrous convolution在保证卷积特征分辨率不变的基础上实现感受野的指数级扩大（语义分割任务的challenge之一）。本文的关注点在于：如何更好的解决multi-scale问题，即分割目标具有不同的大小（语义分割任务的challe...

ROI Pooling的意义ROIs Pooling顾名思义，是Pooling层的一种，而且是针对RoIs的Pooling，他的特点是输入特征图尺寸不固定，但是输出特征图尺寸固定；什么是ROI呢？ROI是Region of Interest的简写，指的是在“特征图上的框”；1）在Fast RCNN中， RoI是指Selective Search完成后得到的“候选框”在特征图上的映射，如下图所示...

在实际中，因为数据量小的缘故，很少有人会去从零开始去训练出一个CNN（train from scratch）。相反，普遍的做法都是在一个大的数据集上（比如ImageNet，包含120万张来自1000的类的数据集）进行预训练一个CNN模型，然后在这使用这个模型作为固定特征提取器或者网络的初始化权重应用在特定的任务中。主要的迁移学习的场景：Ø  CNN feature + classifier；这个比...

1、什么是中值滤波？中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。中值滤波可以过滤尖峰脉冲。目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣。滤波后的数据保留的原图像的变化趋势，同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响。以一维信号的中值滤波举例。对灰度序列8...

HCP: A Flexible CNN Framework for Multi-label Image Classification论文学习特点1.训练集不需要默认正确的box标签2.HCP结构可以过滤噪声或者不相关的假设box3.共享cnn层可以预训练大型单标签数据集4.可以输出多标签预测结果## 整体思路输入为一张完整的覆盖多个独立物体的图，根据BING或者EdgeBoxes方法生成拥有高计算

调用的框架：http://blog.chinaunix.net/uid-20622737-id-3173056.html实验内容：对于下面这幅图像，编程实现染色体计数，并附简要处理流程说明。处理步骤：1. 读取图像，转换为灰度图像 平滑滤波去噪 图像二值化 对图像进行膨胀 再次膨胀(视情况而定) 腐蚀（视情况而定） 反转 ...

本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中Harris角点检测相关的知识点，学习了OpenCV中实现Harris角点检测的cornerHarris函数的使用方法。此博文一共有两个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。依然是先看看程序运行截图：  一

本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中仿射变换和SURF特征点描述相关的知识点，主要一起了解OpenCV中仿射变换相关的函数warpAffine和getRotationMatrix2D，SURF算法在OpenCV中进一步的体现与应用。此博文一共有两个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。依然是先看看示例程序截图：

数字图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。 数字图像处理是信号处理的子类， 另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。 传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、

一：概念介绍形态学操作膨胀与腐蚀图像形态学中最基本的两个形态学操作、常常被组合起来一起使用实现一些复杂的图像形态学操作，计算图像的形态学梯度是形态学重要操作之一是有膨胀和腐蚀基础操作适当的组合形成。可以计算的梯度常见如下四种：基本梯度基本梯度是用膨胀后的图像减去腐蚀后的图像得到差值图像，称为梯度图像也是OpenCV中支持的计算形态学梯度的方法，而此方法得到梯度有被称

大津法---OTSU算法简介：大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大（何为类间方差？原理中有介绍）。OTSU算法OTSU算法也称最大类间差法，有时也称之为大津算法，由大津于1979年提出，被认为是图像分割中阈值选...

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品，转载请注明出处。  文章链接： http://blog.youkuaiyun.com/poem_qianmo/article/details/23184547作者：毛星云（浅墨）    微博：http://weibo.com/u/1723155442知乎：http://www.zhihu.com/

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阅读本文需要最基本的线性代数知识和概率论基础：）6.4.2 主成分变换的推导前面提到的一国经济增长与城市化水平关系的问题是典型二维问题，而协方差也只能处理二维问题，那维数多了自然就需要计算多个协方差，所以自然会想到使用矩阵来组织这些数据。为了帮助读者理解上面给出的协方差矩阵定义，在此举一个简单的三维的例子，假设数据集有 {x,y,z} 三个维度，则协方差矩阵为

这篇文章里，我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念，如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样，以及了解了专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法。此博文一共有四个配套的简短的示例程序，其详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图：   

本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV填充算法中漫水填充算法相关的知识点，以及了解了OpenCV中实现漫水填充算法的两个版本的floodFill函数的使用方法。此篇博文一共有两个个配套的示例程序，其详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 先尝鲜一下最终示例程序的运行截图吧，这个示例程序实现了类似于PhotoShop中魔棒的图像处理效果，我们可以用鼠标对窗