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最新推荐文章于 2023-12-15 21:49:55 发布
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夏成沙
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图像处理——图像增强（1）
AKAKAKA001的博客
03-18 4704
图像增强 第一篇
MATLAB 图像滤波器
tutouxiaotu的博客
09-26 8711
是一种典型的非线性滤波，是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术，基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。2．接着学习了三种不同的算子对图像的锐化处理，切身感受了不同的算子对图像锐化的侧重点不同，比如Sobel算子能够锐化的边缘信息较强，在今后应用中如果想提取图像的边缘信息最好选用Sobel算子。椒盐噪声又称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。
实验1 matlab图像处理初步,实验一 MATLAB数字图像处理初步
weixin_35049138的博客
03-29 2850
实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。5．图像间如何转化。二、实验内容及步骤1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存...
图像处理中的图像特征提取技术
AI天才研究院
12-15 3494
图像处理的发展历程可以分为以下几个阶段：传统图像处理方法：这些方法主要包括图像滤波、图像边缘检测、图像二值化等。这些方法主要通过对图像像素值进行操作，如加权求和、卷积等，来提取图像的特征。机器学习方法：这些方法主要包括支持向量机、决策树、随机森林等。这些方法通过对大量图像数据进行训练，来学习图像特征的模式和规律，从而实现图像分类、识别等任务。深度学习方法：这些方法主要包括卷积神经网络、递归神经网络等。这些方法通过对大量图像数据进行训练，来学习图像特征的层次结构和表示，从而实现更高级别的图像分析和理解。
Halcon 图像增强
weixin_42258743的博客
07-31 3万+
Halcon中增强图像的对比度也是预处理中的一环，主要有如下方式： 1.灰度值线性变换 1）scale_image() scale_image(Image : ImageScaled : Mult, Add : )——缩放图像的灰度值。 原理：可以理解为用一个模板扫描图像中的每一个像素，模板中像素最大值和最小值的差作为模板中心像素点的值。 功能描述： g’ := g * Mult + Add 为当前的灰度值。由公式可以看出scale_image算子处理图像是个线性变化，因此会扩大图像的对比度，会让黑的
图像识别算法
热门推荐
不见围墙
08-15 5万+
图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。 局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有...
【数字图像处理】图像复原
weixin_44378835的博客
10-26 2万+
图像复原 图像复原是图像处理重要的研究领域。在成像过程中，由于成像系统各种因素的影响，可能使获得的图像不是真实景物的完善影像。图像在形成、传播和保存过程中使图像质量下降的过程，称为图像退化。图像复原就是重建退化的图像，使其最大限度恢复景物原貌的处理。 图像复原的概念与图像增强相似。但图像增强可以针对本来完善的图像，经过某一处理，使其适合于某种特定的应用，是一个主观的过程。图像复原的目的也是改善图像质量，但图像复原更偏向于利用退化过程的先验知识使已被退化的图像恢复本来面目，更多的是一个客观过程。 引起图像退化
传统图像分割方法详解
正在挣扎中的人
02-11 3万+
详解传统图像分割方法
图像滤波基础知识：图像与波的关系以及图像噪声知识
老猿Python
06-14 4万+
本节介绍了图像处理中图像与波的关系，由于图像灰度值或通道值在各位置的值联合起来看象波，同时数字图像的成像的辐射源也是各种波，因此图像处理和波关系密切，滤波处理其实就是对图像的各像素的灰度值或通道值幅度的处理。 图像采集、传输和量化过程中会产生各种噪声，图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。图像噪声的有多种分类方法，在不同处理中会用到不同分类方法。
精选资源
《数字图像处理》期末复习题库1 + 试题答案
04-19
《数字图像处理》期末复习题库是一份精心整理的学习资源，旨在帮助学生高效地准备期末考试。这份题库涵盖了选择题、填空题和判断题这三种常见的题型，为学生提供了一个系统化的复习框架。它特别注重知识点的分类，以...
海思ISP图像调优指南
01-10
1. ISP图像质量调试的重要性 ISP图像质量调试是ISP产品开发中非常重要的一步，因为它直接影响了最终产品的图像质量。 2. ISP图像质量调试的目的 ISP图像质量调试的目的在于提高ISP产品的图像质量，提供更好的用户...
图像合集（红外、可见光、高光谱、sar图像）.zip
08-14
1. **红外图像**： - 红外图像捕捉的是物体发出或反射的红外辐射，不同于可见光图像主要反映颜色。红外图像在温度检测、农作物健康分析和夜间监控等方面具有优势。 - 红外与可见光图像的融合可以提供更全面的信息...
CNN做遥感图像目标识别完整代码
08-17
提供了一套完整的方案，包括图像处理和图像识别，可以拿来尝试并fine tune一下
CNN实现的图像检索
09-08
1. 数据集：项目可能提供了训练和测试用的图像数据集，用于CNN模型的训练和检索系统的验证。 2. 预训练模型：可能包含已经训练好的CNN模型，如预训练的VGG16或ResNet50，用于提取图像特征。 3. 特征提取代码：这部分...
（全新整理）上市公司绿色全要素生产率数据（2007-2024年）数据格式：面板数据，excel、dta
01-03
1、资源内容地址：https://blog.youkuaiyun.com/2301_79696294/article/details/155912894 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 4、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理
HttpClient response null
01-03
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/5061241daffd 在使用Apache HttpClient库发起HTTP请求的过程中，有可能遇到`HttpClient`返回`response`为`null`的现象，这通常暗示着请求未能成功执行或部分资源未能得到妥善处理。 在本文中，我们将详细研究该问题的成因以及应对策略。 我们需要掌握`HttpClient`的运作机制。 `HttpClient`是一个功能强大的Java库，用于发送HTTP请求并接收响应。 它提供了丰富的API，能够处理多种HTTP方法（例如GET、POST等），支持重试机制、连接池管理以及自定义请求头等特性。 然而，一旦`response`对象为`null`，可能涉及以下几种情形：1. **连接故障**：网络连接未成功建立或在请求期间中断。 需要检查网络配置，确保服务器地址准确且可访问。 2. **超时配置**：若请求超时，`HttpClient`可能不会返回`response`。 应检查连接和读取超时设置，并根据实际需求进行适当调整。 3. **服务器故障**：服务器可能返回了错误状态码（如500内部服务器错误），`HttpClient`无法解析该响应。 建议查看服务器日志以获取更多详细信息。 4. **资源管理**：在某些情况下，如果请求的响应实体未被正确关闭，可能导致连接被提前释放，进而使后续的`response`对象为`null`。 在使用`HttpClient 3.x`版本时，必须手动调用`HttpMethod.releaseConnection()`来释放连接。 而在`HttpClient 4.x`及以上版本中，推荐采用`EntityUtils.consumeQuietly(respons...
【计算机视觉】基于YOLOv5/v8/v10的厨房用品与食材检测系统设计：多模型对比与智能UI实现
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一个基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的厨房用品与食材检测系统的全流程开发过程，涵盖从数据集构建、模型训练、多版本性能对比到PyQt5可视化界面开发的完整实现路径。系统支持摄像头实时检测和图片上传检测，并提供了模型优化、功能扩展（如菜谱推荐、新鲜度分析）、边缘部署等进阶方向，帮助开发者将计算机视觉技术落地为实际智能应用。; 适合人群：计算机相关专业本科或研究生，具备Python编程基础和深度学习基础知识，正在进行计算机视觉类毕业设计或项目实践的学生；; 使用场景及目标：①完成“算法+系统”结合的高质量毕设项目；②掌握YOLO系列模型的训练与对比方法；③实现从模型训练到UI交互系统的工程化落地；④探索智能家居场景下的视觉应用拓展； 阅读建议：建议按照“数据准备→模型训练→UI开发→系统优化”的顺序逐步实践，重点关注多模型性能对比与实际部署中的常见问题（如图像格式转换、模型兼容性），并参考提供的代码链接进行调试与功能迭代。
【计算机视觉】基于Qt与百度AI的人脸识别系统开发：跨平台应用中实时检测与比对功能的设计与实现
01-03
内容概要：本文详细介绍了如何使用Qt框架与百度AI的人脸识别API从零开始构建一个跨平台的人脸识别系统。通过手把手教学，涵盖开发环境搭建、Qt界面设计、信号与槽机制应用、百度AI接口调用（包括获取Access Token、人脸检测、属性分析和人脸比对）、摄像头实时采集与处理等核心技术环节。同时提供了错误处理、多线程优化建议以及功能扩展方向，如人脸库管理、活体检测和跨平台部署，帮助开发者打造具备实际应用价值的智能系统。; 适合人群：具备C++基础，熟悉Qt开发框架，希望入门AI应用开发或拓展实战技能的研发人员，尤其适合工作1-3年想提升综合项目能力的程序员。; 使用场景及目标：①学习如何将第三方AI服务集成到桌面应用中；②掌握Qt进行GUI设计、摄像头操作和网络请求的完整流程；③实现人脸识别、属性分析、相似度比对等核心功能；④构建可用于门禁、身份验证等场景的原型系统。; 阅读建议：此资源以实战为导向，建议读者边学边练，严格按照步骤搭建环境并调试代码。重点关注API调用逻辑、信号与槽连接及多线程优化部分，结合提供的代码链接深入理解整体架构，逐步实现从静态图像处理到实时视频流分析的功能演进。
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