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RSS订阅原创 关于路面裂缝数据集crack500的设置
对于竖向的这一部分，直接使用opencv中的旋转操作，是不行的，会产生非常巨大的黑边，目前不知道什么原因。crack500数据集总共有3368张图片，令人感到麻烦的是，这些图片的大小不统一，需要进行以下预处理。如撒旦下图这种情况 ，大部分是横向的，但也有部分竖向的。需要注意的是，旋转之后，在读取时应使用。不能使用如下，否则还会读取为竖向的形状。所以，直接在源文件中选中旋转是最好的。
2022-10-31 16:41:38
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原创 opencv特征匹配match()函数返回数据类型
1、bf.match()# 建立暴力匹配bf = cv2.BFMatcher()# 对描述子进行匹配# des1、des2分别是图片img1、img2的特征向量matches = bf.match(des1, des2)如图所示，matches为数据类型为list，包含了所匹配的特征点，list中每个元素的数据类型为DMatch。DMatch的数据结构包括：queryIdx、trainIdx、distancequeryIdx：某一特征点在本帧图像的索引，即在img1特征点..
2022-05-04 15:04:08
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原创 SIFT算法 图像特征
SIFT算法详解SIFT算法尺度空间与图像金字塔（一）_zlinzju的博客-优快云博客_尺度金字塔SIFT特征匹配算法介绍——寻找图像特征点的原理_符小睿的博客-优快云博客_sift特征匹配算法
2022-05-03 15:20:57
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原创 项目实战——文档扫描OCR识别
扫描全能王的实现，maybe目录一、文档扫描1、引入所需要的库2、图像的读取与预处理读取图像图像reszie，图像灰度化、滤波、边缘检测。3、轮廓检测4、透视与二值变换二、文字识别一、文档扫描文档扫描所实现的功能如下图所示，左侧为原始图像，右侧为扫描后的图像。1、引入所需要的库import numpy as npimport argparseimport cv2import matplotlib.pyplot as plt...
2022-05-03 15:17:33
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原创 图像尺度空间
原本图像的尺度空间是指同一幅图像不同size构成的集合，其实不然图像分辨率 ≠ 图像尺度什么是尺度空间（scale space）？图像的尺度是指图像内容的粗细程度，尺度的概念是用来模拟观察者距离物体的远近程度。具体来说，观察者距离物体远，看到物体可能只有大概的轮廓；观察者距离物体近，更可能看到物体的细节，比如纹理，表面的粗糙等等。从频域的角度来说，图像的粗细程度代表的频域信息的低频成分和高频成分。 粗质图像代表信息大部分都集中在低频段，仅有少量的高频信息。细致图像代表信息成分丰富，高低频段的信息
2022-05-02 16:44:48
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原创 cv2.imread(img，0)，0表示灰度图
cv2.imread(filename, flag)filename表示图片的读取路径， flag表示图片的读取模式，如下cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是默认参数，可以直接写1。cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0。cv2.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha(包括透明度通道)，可以直接写-1...
2022-04-29 10:02:28
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原创 cv2.approxPolyDP()函数的输出，为近似多边形的顶点坐标
原始图像为import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef cv_show(name, img): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()# 读取图像img = cv2.imread('contours.png')cv_show('contours', img)# 灰度化和二值化gray = c
2022-04-28 21:11:47
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原创 python中opencv报错，findContours（）只能用灰度图
原程序import cv2import numpy as npdef cv_show(name, img): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()# 读取图像img = cv2.imread('contours.png')cv_show('contours', img)# 灰度化和二值化gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY
2022-04-28 20:05:06
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原创 论文阅读《Holistically-Nested Edge Detection》
参考：《HED：Holistically-Nested Edge Detection》原文翻译【论文阅读】（边缘检测相关）HED：Holistically-Nested Edge Detection目录Abstract1 Introduction2 Holistically-Nested Edge Detection2.1Existing multi-scale and multi-level NN（1）Multi-stream learning（2）skip-layer n
2022-03-08 18:57:42
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原创 论文阅读《Automatic Pavement Crack Detection Based on Hierarchical Feature Augmentation》
目录Abstract1 INTRODUCTION2 RELATED WORK3 METHODOLOGY4 EXPERIMENTS5CONCLUSIONAbstract公路作为重要的基础设施，是交通运输系统的基础。道路裂缝的检测变成了一项重要的任务。然而，由于裂缝形态的复杂性和多样性，检测道路裂缝成为一项挑战性的工作。现有的裂缝检测方法存在检测效果差和泛化能力弱的问题。受到深度学习相关技术的启发，我们提出了一个基于特征增强的裂缝检测网络，以提取道路图像中的...
2022-03-06 15:20:24
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原创 随笔—单分类
单分类区别于二分类。单分类：在多个样本之中，通过判断条件，分出哪些是A，哪些不是A。例如人脸识别，我们给出一系列人脸图像去让机器学习，识别其特征，这样之后我们给出图像，它就能分辨哪些是人像哪些不是。二分类：接上，二分类不仅能分辨出图像是不是人像，还能告诉你其是“某物”。...
2021-09-09 10:23:17
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空空如也
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