mat文件是matlab专用的文件，第一次见是再COCOstuff-10k数据集中。
好了，接下来我要做一个实际的深度学习图像分割的小项目，项目内容是从一堆拍摄海面的图片中将白浪花分割出来，这个项目的分割只对白浪花感兴趣，所以最后应该是01分割，非黑即白。目前收到800G左右的数据，视频格式，每段大约50分钟。首先要做的就是从这些视频中把每一帧的图片导出来，变成图片。
一个分割网络——Unet，Unet借鉴了FCN网络，其网络结构包括两个对称部分：前面一部分网络与普通卷积网络相同，使用了3x3的卷积和池化下采样，能够抓住图像中的上下文信息（也即像素间的关系）；后面部分网络则是与前面基本对称，使用的是3x3卷积和上采样，以达到输出图像分割的目的。此外，网络中还用到了特征融合，将前面部分下采样网络的特征与后面上采样部分的特征进行了融合以获得更准确的上下文信息，达到更好的分割效果。
研究表明，各类眼科疾病以及心脑血管疾病会对视网膜血管造成形变、出血等不同程度的影响。随着生活水平的提高，这类疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。临床上，医疗人员能够从检眼镜采集的彩色眼底图像中提取视网膜血管，然后通过对血管形态状况的分析达到诊断这类疾病的目的。
有些小伙伴可能还不知道，Python的强大图片处理能力，今天西红柿来介绍一二。Python可以通过各种库（如Pillow、OpenCV、matplotlib等）进行图像的读取、修改、保存、显示等操作。Python可以对图片进行裁剪、旋转、缩放、滤镜、颜色调整等处理，还可以进行图像识别、图像分割、图像合成等高级图像处理。Python的图像处理能力不仅可以应用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域，也可以应用于图像处理软件开发、图像处理算法研究等方面。
在我们进行自动化测试的过程中，免不了要在登录时遇到验证码，很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能，但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成，所以在这个时候，我们需要做的就是输入验证码，但是验证码这个东西是随机生成的，不是每一次都一样，所以我们还是需要识别然后输入，脚本是没有眼睛的，只能通过代码来进行识别，所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。
1、用Python制作的九宫格图像生成器包装exe文件，用户无需部署安装Python的开发环境，即可在当地运行该程序，快速生成九宫格图像。
本文将以you-get下载视频，同时利用python爬取B站视频弹幕，并利用opencv对视频进行分割，百度AI进行人像分割，moviepy生成词云跳舞视频，并添加音频，绘制词云舞蹈视频。
例如：我现在项目的需求是将一串编号给切分开来。查了网上的资料和文献，大致适合项目的有两种方法：投影分割法和连通域分割法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 LabelMe 可用于实例分割，语义分割，目标检测，分类任务的数据集标注工作。 在线标注版本：http://labelme2.csail.mit.edu/Re
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】Meta的SAM「分割一切」模型刚发布，国内团队就进行了二创，打造了一个最强的零样本视觉应用Grounded-SAM，不仅能分割一切，还能检测一切，生成一切。 Meta的「分割一切」模型横空出世后，已经让圈内人惊呼CV不存在了。 就在SAM发布后一天，国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。 注：项目的logo是团队用Midjourney花了一个小时做的 Grounded-SAM把SAM和BLIP、Stable Di
你是一个Python编程专家，要完成一个将PDF文件自动批量分割成多个图片的任务，具体步骤如下：
大家知道马赛克画是什么吗？不是动作片里的马赛克哦~~ 马赛克画是一张由小图拼成的大图，本文的封面就是我们的效果图，放大看细节，每一块都是一张独立的图片，拼在一起组成一张大图，感觉像是用马赛克拼出来的画，所以叫马赛克画。看到网上的一些马赛克画觉得很酷，于是自己用Python实现了一下将一张原图转换成马赛克画。
因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割，因此去对相关算法做了一些调研。 本文所使用数据集为DeepGlobe，来自于CVPR2018年的一个挑战赛：DeepGlobe Road Extraction Challenge。 D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。
利用Python将Market1501的分割图片和原图两张图片进行拼接成一左一右一张图片，并将图片的像素值调整成256*128. 所有文件夹：
大家都知道，程序员日常工作除了编码之外，文档也占据了很大一部分。但对于大多数程序员来说，写文档是一个挺麻烦的事情，尤其是写完了还得排版，让它看起来美观，对于直男们来说这简直是致命的。
本文介绍了如何使用caffe实现FCN的图像语义分割任务。首先，介绍了FCN算法的原理和模型结构。然后，讲解了在caffe中如何配置和训练FCN模型。最后，通过一个具体的例子演示了如何使用FCN模型进行图像语义分割任务。
本例中我们使用的是pascalcontext-fcn32的模型，这个下载链接在它的文件夹里有，就是url那个文件
摘要 我们提出了一个概念上简单、灵活和通用的用于目标实例分割（object instance segmentation）的框架。我们的方法能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的
在当今数字化时代，图像处理是计算机科学领域一个重要且广泛应用的研究方向。而Python作为一种功能强大、易于上手的编程语言，在图像处理领域也有着广泛的应用。
github项目地址：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
通过深度学习，一秒钟让你的照片高大上，这是康奈尔大学和 Adobe 的工程师合作的一个新项目，通过卷积神经网络把图片进行风格迁移。项目已开源，名字叫「Deep Photo Style Transfer」。 本文这个项目将介绍Deep Photo Styletransfer的一种纯Tensorflow实现，如果你想找到torch实现的话，地址：https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer。 这个实现支持L-BFGS-B(这是原作者所使用的)和Ada
大家好，欢迎来到专栏《CV项目实战》，在这个专栏中我们会讲述计算机视觉相关的项目实战，有大型的完整项目，也有精炼的核心算法实战。
从去年3月份开始接触到Markdown，到现在差不多一年的时间。从当初的自学语法，到现在熟练地使用Markdown进行日常文档的书写和笔记，以及博客的撰写，基本上抛弃了word，可以说自己也是迷上了M
前段时间，写了篇博客关于Python自制一款炫酷音乐播放器。有粉丝问我，音乐播放器为什么要用PyQt5，效果是不是比Tkinter赞？PyQt5真的可以实现这些炫酷的UI画面吗？之前没接触过PyQt5，能不能多分享一些这方面的开发案例？
运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： Spyder 今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示：
导读 何恺明大神的论文Mask R-CNN 获得ICCV最佳论文 ，而关于这篇论文的TensorFlow\Pytorch\Keras实现相继开源出来，让我们来看下。 摘要 我们提出了一个概念上简单、灵
图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。
通过自动化细胞核检测，有利于检测细胞对各种治疗方法的反应，了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式，抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。
曾今看过The Terminator的人肯定会同意这是那个时代最伟大的科幻电影。在电影中，詹姆斯卡梅隆推出了一个有趣的视觉效果概念，让观众可以看到被称为终结者的机器人的眼睛。这种效应后来被称为终结者视觉，在某种程度上，它将人类从背景中分割出来。它可能听起来完全不合适，但图像分割是当今许多图像处理技术的重要组成部分。
同时利用 python 爬取 B 站视频弹幕，并利用 opencv 对视频进行分割，百度 AI 进行人像分割，moviepy 生成词云跳舞视频，并添加音频。
前面我们学习的OpenCV内容都是运行在命令行中的，没有界面，所以本次的拓展挑战内容便是：
二值图像分析最基础的也是最重要的方法之一就是连通域标记，它是所有二值图像分析的基础。它通过对二值图像中目标像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，进一步的我们就可以获取这些块的轮廓、外接矩形、质心、不变矩等几何参数。
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
选自arxiv 作者：栾福军等 机器之心编译 参与：李泽南、微胖 康奈尔大学与 Adobe 的研究者们最近发布了一项通过卷积神经网络进行照片风格迁移的研究。随后，该技术在 Torch 中的实现也已出炉。读者可以点击「阅读原文」下载论文。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.07511 项目地址：https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer 图像风格迁移的研究在人工智能领域层出不穷，作为图像处理软件的龙头，Adobe 的
本文将以哔哩哔哩–乘风破浪视频为例，you-get下载视频，同时利用python爬取B站视频弹幕，并利用opencv对视频进行分割，百度AI进行人像分割，moviepy生成词云跳舞视频，并添加音频。
本文github源码地址： 在公众号 datadw 里 回复 图像 即可获取。 笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和slim库的小应用，来实现图像分类、图像标注以及图像分割的任务，围绕着slim展开，包括其理论知识和应用场景。 之前自己尝试过许多其它的库，比如Caffe、Matconvnet、Theano和Torch等。它们各有优劣，而我想要一个可靠灵活的、自带预训练模型的Python库。最近，新推出了一款名叫slim的库，slim自带了许多预训练的模型，比如ResNet、VGG、Ince
一、理论准备 1.1、图像分割 图像分割是图像处理中的一种方法，图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合，其实质可以看成是一种像素的聚类过程。通常使用到的图像分割的方法可以分为： 基于边缘的技术 基于区域的技术 基于聚类算法的图像分割属于基于区域的技术。 1.2、K-Means算法 K-Means算法是基于距离相似性的聚类算法，通过比较样本之间的相似性，将形式的样本划分到同一个类别中，K-Means算法的基本过程为： 初始化常数 ，随机初始化k个聚类中心 重复计算以下过程，直到聚类中心不再改变
化妆迁移不仅是提取参考图像的化妆风格，而且是将化妆风格渲染到目标图像的语义对应位置。然而，大多数现有的方法侧重于前者而忽视后者，导致无法达到预期的结果。为了解决上述问题，我们提出了一种统一的对称语义感知变换器（SSAT）网络，该网络结合了语义对应学习来同时实现补足转移和补足移除。在SSAT中，提出了一种新的对称语义对应特征转移（SSCFT）模块和一种弱监督语义丢失模型，以便于建立精确的语义对应。在生成过程中，利用SSCFT对提取的化妆特征进行空间扭曲，实现与目标图像的语义对齐，然后将扭曲的化妆特征与未修改的化妆无关特征相结合，生成最终结果。实验表明，我们的方法获得了更加直观准确的化妆转移结果，与其他最先进的化妆转移方法相比，用户研究反映了我们方法的优越性。此外，我们还验证了该方法在表情和姿势差异、对象遮挡场景等方面的鲁棒性，并将其扩展到视频合成传输中
对于一款数字时代的图片编辑工具而言，抠图工具扮演着越来越重要的角色。它能轻松地将图像中的目标与背景进行分离，为用户提供便捷高效的编辑体验。
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
图像分割技术，现如今已经有非常广泛的应用，比如视频监控场景的车辆人体分析、无人驾驶场景的车道线分割等；还有一些专业领域的应用，比如医疗影像分析场景的肿瘤分割、遥感影像分析场景的地块分割、工业商业质检场景中的受损部位分析应用。
腾讯云神图·人体分析（Body Analysis）基于腾讯优图领先的人体分析算法，提供人像分割、人体检测、行人重识别（ReID）等服务。支持识别图片或视频中的半身人体轮廓，并将其与背景进行分离；支持通过人体检测，识别行人的穿着、体态等属性信息，实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
1. 开发准备 Python 3 解释器 OpenCV-Python库 cvzone库 mediapipe库（cvzone库依赖） pip安装命令如下：
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是图像像素运算 outline 算术运算 加，减，乘，除 应用：调节亮度，调
本文基于动手深度学习项目讲解了FCN进行自然图像语义分割的流程，并对U-Net和Deeplab网络进行了实验，在Github和谷歌网盘上开源了代码和预训练模型，训练和预测的脚本已经做好封装，读者可以自行下载使用。
,本文属于转载博客，感谢原创：BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。
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