分析了Canny的优劣，并给出了OpenCV使用深度学习做边缘检测的流程，文末有代码链接。
虽然传统边缘检测算法在不断发展的过程中也取得了很大的进步，但仍然无法做到精细的边缘检测处理。随着近年来深度学习的快速发展，计算机视觉领域因此获益颇丰，当下最先进的计算机视觉应用几乎都离不开深度学习，深入我们生活的各个领域如目标检测、工业、农业、医疗等。由于深度学习的特性，使得它成为最适合处理计算机视觉任务的工具之一，特别是卷积神经网络(CNN)，得益于它强大的自动学习能力，图像边缘检测任务得到了长足的发展，涌现出了许多优秀的方法，如 N4-field、DeepContour、HED、RCF，基于神经网络的边缘检测算法成为了研究热点之一。
导读 边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（scale space）。以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一些图像处理功能关掉，原因是造成了特征畸变。现在CNN模型这种天然的特征描述机制，给图像预处理提供了不错的工具，它能将图像处理和视觉预处理合二为一。
图像边缘检测是图像处理与计算机视觉领域最基础也是最重要的任务之一，早期的Canny边缘检测到现在还在使用，但是Canny边缘检测过于依赖人工阈值的设定，无法在通用场景下工作，如何找到一个在自然场景下可以正确工作的边缘检测器，答案是使用CNN。2015年的时候有人提出了基于卷积神经网络的边缘检测算法HED全称为《Holistically-Nested Edge Detection》， 先看一下HED与Canny的效果对比：
手机端运行卷积神经网络的一次实践 — 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能 1. 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学，而是通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里，已经出现了一些很经典的图像分类网络，比如 VGG16/VGG19，Inception v1-v4 Net，ResNet 等，这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构，尤其是 VGG 网络，被很多其他的算法借鉴，本文也会使用 VGG16 的基础
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 HED算法介绍 图像边缘检测是图像处理与计算机视觉领域最基础也是最重要的任务之一，早期的Canny边缘检测到现在还在使用，但是Canny边缘检测过于依赖人工阈值的设定，无法在通用场景下工作，如何找到一个在自然场景下可以正确工作的边缘检测器，答案是使用CNN。2015年的时候有人提出了基于卷积神经网络的边缘检测算法HED全称为《Holistically-Nested Edge Detection》， 先看一下HED与Ca
摘要：这篇论文提出了一种基于FCNN和深度监督网络的新的边缘检测算法HED，它解决了两个重要的问题，1）整体图片的训练和预测，2）多尺度多层级的特征学习。HED能实现端到端的训练，输入一个图片，输出对应的边缘图片。
机器之心投稿 作者：腾讯 iOS 客户端高级工程师冯牮 本文作者通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点。 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学，而是通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点。 在卷积神经网络适用的领域里，已经出现了一些很经典的图像分类网络，比如 VGG16/VGG19，Inception v1-v4 Net，ResNet 等，这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构，尤其是 VGG 网络，被很多其他的算法借鉴
卷积神经网络(CNN):图像级语义理解的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图（feature map）映射成一个固定长度的特征向量。 以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述, 比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000
转载自丨3d tof 原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测 推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）
【导读】边缘检测是计算机视觉中的一个基本问题。近年来，卷积神经网络(CNNs)的出现极大地推动了这一领域的发展。现有的方法采用特定的深层CNN，但由于尺度和纵横比的变化，可能无法捕捉到复杂的数据结构。今天分享的paper提出了一种利用更丰富的卷积特征(RCF)来精确的边缘检测方法。
Richer Convolutional Features for Edge Detection CVPR2017 Caffe：https://github.com/yun-liu/rcf
边缘检测是计算机视觉中的一个基本问题。近年来，卷积神经网络(CNNs)的出现极大地推动了这一领域的发展。现有的方法采用特定的深层CNN，但由于尺度和纵横比的变化，可能无法捕捉到复杂的数据结构。今天分享的paper提出了一种利用更丰富的卷积特征(RCF)来精确的边缘检测方法。
ControlNet 是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入(如边缘映射、姿势识别等)，可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。
PC时代，是app store的代表是黄页、导航网站；移动互联网，则是apple store，各种安卓应用市场；微信超级app，则带来了新榜之类的公众号store；游戏方面，则一直都有各种store，比如steam、taptap。区块链，有dapp store……
轮廓检测，对我这样的初学者而言，与语义分割类似。分割任务是什么我就不再赘述了，轮廓检测则是完成这样的一个任务：
作者：熊唯，黄飞，戈扬，腾讯 PCG 应用研究员 本文介绍了 QQ 研发中心自研的 PPT 重建技术，目前腾讯文档在进行接入工作。当前主流办公产品比如 office，wps，腾讯文档会采用 AI 技术对图片进行排版恢复还原为 doc 形式的文档。通常针对以文字偏多，格式简单的图像效果比较好。如果内容丰富，图片并茂的内容图像在转为 doc 文档时，由于图像比例，文档排版插入，对丰富背景还原度差等问题导致很多 ppt 形式的图片无法很好还原为电子文档。 目前越来越多的资源信息是以图像形式存储，然而很多
前面给大家分别汇总了OpenCV中支持的图像分类与对象检测模型，视觉视觉任务除了分类与检测还有很多其他任务，这里我们就来OpenCV中支持的非分类与检测的视觉模型汇总一下。注意一点，汇总支持的模型都是OpenCV4.4 Github上已经提供的，事实上除了官方的提供的模型，读者还可以自己探索更多非官方模型支持。这里的汇总模型主要来自OpenCV社区官方测试过的。
边缘检测是计算机视觉中最基本的问题之一，具有广泛的应用。边缘检测的目的是提取出准确的目标边界和视觉显著边缘。边缘检测与上下文和图像语义信息相关密切。
程明明，1985年生。2012年博士毕业于清华大学，之后在英国牛津从事计算机视觉研究，并于2014年回国任教，2016年起任南开大学教授，国家“万人计划”青年拔尖人才。其主要研究方向包括：计算机图形学、计算机视觉、图像处理等。已在IEEE PAMI, ACM TOG等CCF-A类国际会议及期刊发表论文30余篇。相关研究成果论文他引10,000余次。其中，显著性物体检测技术被华为Mate 10等旗舰手机作为亮点特性。其研究工作曾被英国《BBC》、德国《明镜周刊》、美国《赫芬顿邮报》等权威国际媒体撰文报道。
来源：DeepHub IMBA本文约1300字，建议阅读8分钟本文为你介绍使用人脸或者草图来制作人脸照片的想法。 在本文中，介绍了使用人脸设计或草图来制作人脸照片的想法。该技术的应用包括角色设计、教育培训、面部变形和嫌疑人画像等。 有兴趣的可以先看看视频介绍： 要解决的问题 这篇文章的想法是设计一个应用程序来使用该面部草图来绘制一张真实的面部图像，该应用程序在警察、电影拍摄和面部彩绘中具有各种应用。这个想法的主要标准之一是它简单明了，非常易于使用，即使你不是一个好的画家，你也可以使用这个应用程序创建真实的面
新智元导读】Facebook最近在美国的日子不算好过。据英国《卫报》报道，Facebook平台上广受欢迎的新闻推送功能实际上严重依赖于编辑团队来决定新闻内容的取舍和筛选。这一事实引发了美国舆论对Facebook存在政治偏见的抗议。国外有学者撰文强调，Facebook的偏见不可避免，因为算法本身就不是中立的，程序员自身也不是绝对中立的。这再次强调了在人工智能的发展中非监督式学习的必要性。在Facebook AI实验室的这份最新论文中，作者在图像检测中试行了一种简单但有效的无监督训练边缘检测的方法，已接近用完全
来源：机器之心 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文提出了一种端到端的神经网络架构 ControlNet，该架构可以通过添加额外条件来控制扩散模型。 通过「添加额外条件」来控制扩散模型，斯坦福大学最新的一项研究让图生图效果更上了一层楼。 随着大型文本 - 图像模型的出现，生成一幅吸引人的图像已经变得非常简单，用户需要做的就是动动手指输入简单的 prompt 就可以。通过一系列操作得到图像后，我们不免又会产生这样几个问题：基于 prompt 生成的图像能够满足我们的要求吗？我们应该构建怎样的架构来处理用户提
孪生网络入门（下） Siamese Net分类服装MNIST数据集(pytorch)
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉（Computer Vision）包含很多不同类别的问题，如图片分类、目标检测、图片风格迁移等等。
机器之心报道 机器之心编辑部 通过「添加额外条件」来控制扩散模型，斯坦福大学最新的一项研究让图生图效果更上了一层楼。 随着大型文本 - 图像模型的出现，生成一幅吸引人的图像已经变得非常简单，用户需要做的就是动动手指输入简单的 prompt 就可以。通过一系列操作得到图像后，我们不免又会产生这样几个问题：基于 prompt 生成的图像能够满足我们的要求吗？我们应该构建怎样的架构来处理用户提出的各种要求？在特定任务中，大型模型是否还能保持从数十亿张图像中获得的优势和能力？ 为了回答这些问题，来自斯坦福的研究者
一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题，相关文章《整活！我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏！（附源码）》《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》，一直也想在现在的基础上再加些东西，就考虑到使用图像读取了棋盘，生成对应的棋局再自动AI解题。
图像边缘指的是图形周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合，是图像最基本的特征。所谓图像边缘检测就是利用灰度值不连续的性质，以灰度突变为基础分割出目标区域，检测出符合边缘特性的边缘像素，完成图像处理。
图像边缘的无监督学习 摘要 数据驱动方法在边缘检测领域已被证明是有效的，且在最近的基准测试中取得了顶尖的成绩。然而，目前所有数据驱动的边缘检测都要求以手工标注区域分割或对象边界的方式对训练过程进行监督。特别是，人类标注者会标记出那些语义上有意义的边缘，然后将这些边缘用于训练。对于学习准确检测边缘来说，这种强的高水平监督真的必要吗？在本文中我们展示了一种简单但有效的无监督训练边缘检测的方法。为此我们利用了图像运动来进行。更特别地的是我们的方法唯一输入是帧之间的嘈杂半稠密匹配。我们从对边缘的（图像梯度）初步知识
其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算子、Roberts算子相比因此效果更好。Sobel算子包含两组3×3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。缺点是Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
推荐阅读时间：8min~15min 主要内容：卷积神经网络 《Convolutional Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络（CNN）的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时，所以我将分成4次笔记来总结，这是第一节笔记。 1 Computer Vision 机器视觉（Computer Vision）是深度学习应用的主要方向之一。一般的CV问题包括以下三类： Image Classification Object detection
这是一篇来自AI大佬关于卷积神经网络的学习笔记，转载以获得授权！在这里强势推荐一下小伙伴的公众号【AI有道】，是小詹觉得最用心的几个公众号之一！二维码见文末，要不要关注，值不值得关注，看完这篇文章你心里就有数了~
图像边缘检测能够大幅减少数据量，在保留重要的结构属性的同时，剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前，传统的Sobel滤波器，Canny检测器具有广泛的应用，但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化，特别是颜色、亮度等的急剧变化，通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景，如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset)，仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年，开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法，伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集，叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出，即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征，但是在特殊场景下，仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像，我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉，使其更加符合人的认知过程（举个形象的例子，就好像画家在画这个物体的时候，更倾向于只画外面这些轮廓，而把里面的细节给忽略掉）。 .
将hugging face的权重下载到本地，然后我们之后称下载到本地的路径为llama_7b_localpath
边缘检测是图像处理的主要组成部分。尽管基于卷积神经网络等基于深度学习的技术可以执行非常复杂的边缘检测（即具有变化的曲率，噪声，颜色等的边缘），但在某些情况下，经典的边缘检测方法仍然具有很高的意义！例如，如果已知数据是简单且可预测的；与CNN相比，Canny边界检测可以立即使用，而CNN的实现通常较为复杂。
Canny边缘检测算子是一种多级检测算法。1986年由John F. Canny提出，同时提出了边缘检测的三大准则：
前言 这是 上一篇博客 （(http://fengjian0106.github.io/2017/05/08/Document-Scanning-With-TensorFlow-And-OpenCV/)） 的后续和补充，这次对边缘检测算法的升级优化，起源于一个意外事件，前一个版本是使用 TensorFlow 1.0 部署的， 并且是用 TF-Slim API 编写的代码，最近想使用 TensorFlow 1.7 重新部署一遍，本来以为是一件比较容易的事情，结果实操的时候才发现全是坑，首先遇到的就是废弃 A
本文介绍了CNN（卷积神经网络）的基本概念、发展历程、常见网络结构、训练方法和应用场景。CNN在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用，已经成为深度学习的经典模型之一。
的特征图，并且原始图像中的垂直边缘部分恰好是特征图中的空白区域。这是利用卷积操作进行边缘检测的一个简单示例。
Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models
机器之心报道 编辑：张倩 进入 2023 年，一个名为 ControlNet 的模型将 AI 绘画水平推向了新的高峰。 从骑马的宇航员到三次元小姐姐，在不到一年的时间里，AI 绘画似乎已经取得了革命性的进展。 这个「骑马的宇航员」由 OpenAI 2022 年 4 月推出的文生图模型 DALL・E 2 绘制。它的前辈 ——DALL・E 在 2021 年向人们展示了直接用文本生成图像的能力，打破了自然语言与视觉的次元壁。在此基础上，DALL・2 更进一步，允许人们对原始图像进行编辑，比如在画面中添加一只柯基
传统的神经网络所存在的问题:图片的输入维度比较大,具体如下图所示,这就造成了权重w的维度比较大,那么他所占用的内存也会比较大,计算w的计算量也会很大
卷积神经网络（一） ——卷积、边缘化与池化层 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 卷积神经网络网络(Convolutional Neural Network，CNN)，是一种神经网络的模型，
一、边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，至少在我做图像分析与识别时，边缘是我最喜欢的图像特征。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来往往是轮廓。如果图像中边缘能够精确的测量和定位，那么，就意味着实际的物体能够被定位和测量，包括物体的面积、物体的直径、物体的形状等就能被测量。在对现实世界的图像采集中，有下面4种情况会表现在图像中时形成一个边缘。 深度的不连续（物体处在不同的物平面上）； 表面方向的不连续（如正方体的不同的两个面）； 物体材
最近，微信跳一跳小游戏迅速走红并且在朋友圈刷屏，游戏的规则很简单，就是控制一个小矮子再各个墩子上跳来跳去。由于游戏比较简单，一时间大家都玩起来了，这也带动了一些作弊的产生。Android和iOS的小程
今年提出的 U^2-Net 显著性检测算法，刷爆了 reddit 和 twitter，号称是 2020 年「地表最强」的静态背景分割算法，可以看下效果：
参考文献：手把手教你学FPGA设计：基于大道至简的至简设计法 基于VIP_Board Big的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0 本系列文章如下：
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