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opencv(4.5.3)-python(二十九)--Hough线变换

opencv 编程算法

Hough变换是一种流行的技术，可以检测任何形状。即使它是破碎的或扭曲一点点的形状，也可以检测。我们来看看它如何检测一条线。

2023-02-26

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opencv(4.5.3)-python(二十八)--模板匹配

模板匹配是一种搜索和寻找模板图像在大图像中的位置的方法。OpenCV为这个目的提供了一个函数cv.matchTemplate()。它只是将模板图像在输入图像上滑动（如二维卷积），并比较模板和模板图像下的输入图像补丁。OpenCV中实现了几种比较方法。(你可以查看文档以了解更多细节）它返回一个灰度图像，其中每个像素表示该像素的邻近区域与模板的匹配程度。

2023-02-26

5260

opencv(4.5.3)-python(二十七)--傅里叶变换

opencv numpy 编程算法

傅里叶变换被用来分析各种过滤器的频率特性。对于图像，二维离散傅里叶变换（DFT）被用来寻找频域。一种叫做快速傅里叶变换（FFT）的快速算法被用来计算DFT。关于这些的细节可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。请看其他资源部分。

2023-02-26

7750

opencv(4.5.3)-python(二十六)--直方图反投影

它是由Michael J. Swain和Dana H. Ballard在他们的论文中提出的，通过颜色直方图进行索引。

2023-02-26

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opencv(4.5.3)-python(二十五)--二维直方图

opencv python numpy

在第一篇文章中，我们计算并绘制了一维直方图。它之所以被称为一维，是因为我们只考虑了一个特征，即像素的灰度灰度值。但在二维直方图中，你要考虑两个特征。通常情况下，它被用于寻找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色调和饱和度值。

2023-02-26

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opencv(4.5.3)-python(二十四)--直方图均衡化

numpy opencv https 网络安全编程算法

考虑一个图像，其像素值只局限于某些特定的数值范围。例如，较亮的图像将有所有的像素限制在高值。但是一个好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，你需要将这个直方图拉伸到两端（如下图所示，来自维基百科），这就是直方图均衡化的作用（简单地说）。这通常会改善图像的对比度。

2023-02-26

1.1K0

opencv(4.5.3)-python(二十三)--直方图的寻找、绘制、分析

opencv numpy python matlab

那么什么是直方图？你可以把直方图看作是一种图，它可以让你对图像的灰度分布有一个整体的了解。它是一个在X轴上有像素值（范围从0到255，不一定），在Y轴上有图像中相应像素数的图。

2023-02-26

7900

opencv(4.5.3)-python(二十二)--轮廓线层次结构

opencv 编程算法

在过去的几篇关于轮廓线的文章中，我们已经使用了OpenCV提供的几个与轮廓线有关的函数。但是当我们使用cv.findContours()函数在图像中找到轮廓时，我们传递了一个参数，即轮廓检索模式。我们通常传递cv.RETR_LIST或cv.RETR_TREE，而且效果不错。但它实际上是什么意思？

2023-02-26

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Design Master V0.1发布--文本转图像

Design Master会逐渐将一些设计类的接口逐渐集成。最近文本转图像蛮火的，但是很多有趣的例子的实现都是需要些编程基础的，为了让更多的人能感受到文本转图像的魅力，我特意写了个小软件。之所以是V0.1,是因为后续还会添加更多的接口，你有推荐的接口想放到软件里的，也可以告诉我。

2022-12-07

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6个github中star数最多的基于pytorch的衍生库

分布式 pytorch 机器学习神经网络人工智能

截止2022年11月8日，统计了下github中获星较多的pytorch生态库，有

2022-12-07

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终于来了！Torchvision的图像变换API会扩展到目标检测、图像分割和视频任务

最近，pytorch官网发布了一个消息，TorchVision正不断地增加新的接口：

2022-12-07

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一种目标检测任务中图像-标注对增强方法

xml 图像识别

其实，本篇应是深度学习常用图像数据增强库albumentations系列教程（三）的，但是鉴于不如现在的题目直观，还是修改了，原来两篇见如下：

2022-12-07

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深度学习常用图像数据增强库albumentations系列教程（二）

assets pipeline 技巧

在第一篇教程中，我们讲述了简单的图像增强技巧，本节通过使用Compose方法将各种图像增强的方法组合起来，形成一个图像增强的pipeline，方便产生大量不同种类的增强图片。

2022-12-07

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深度学习常用图像数据增强库albumentations系列教程（一）

Albumentations是一个图像增强库，能够从原始图像中生成大量图像。该库被广泛用于工业、深度学习研究、机器学习竞赛和开源项目。

2022-12-07

1.2K0

交互式调整视觉算法参数(一)-图像阈值参数

opencv 编程算法

接下来是代码的重点部分，使用函数cv.crateTrackbar(para1, para2, para3, para4, para5)创建两个trackbar，分别对应阈值的最小值和最大值，其中参数的详尽含义如下：

2022-12-07

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opencv(4.5.3)-python(二十一)--轮廓更多功能

我们在关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。任何偏离这个凸包的物体都可以被认为是凸性缺陷。

2022-12-07

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opencv(4.5.3)-python(二十)--轮廓属性

我们将学习如何提取一些常用的物体属性，如实体性、等效直径、掩膜图像、平均灰度等。（注意：中心点、面积、周长等也属于这一类，但我们在上一章已经看到了）

2022-12-07

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opencv(4.5.3)-python(十九)--轮廓线的特征

从这个矩，你可以提取有用的数据，如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。

2022-12-07

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opencv(4.5.3)-python(十八)--轮廓线入门

存储 opencv python

轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或灰度。轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。

2022-12-07

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opencv(4.5.3)-python(十七)--图像金字塔

com octave 苹果

通常情况下，我们习惯于使用一个恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要处理不同分辨率的（相同）图像。例如，当我们在图像中搜索某个东西时，比如人脸，我们不确定该物体会以何种尺寸出现在所述图像中。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有这些图像中搜索物体。这些具有不同分辨率的图像集被称为图像金字塔（因为当它们被保存在一个堆栈中，最高分辨率的图像在底部，最低分辨率的图像在顶部，它看起来像一个金字塔）。

2022-12-07

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