作者:桂. 时间:2017-05-16 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6862683.html 前言 下午看到群里讨论有人提到这个问题,记录一下. 一.啸叫 定义 在平时跟别人用电脑语音聊天,声音传给你-再传给对方-再传给你,循环往复且不消失,这个就是啸叫了.专业一些的说法就是: 在声学场景中,当形成声反馈闭合回路时容易出现啸叫现象,如图: 其原因是:话筒采集的声音信号包含了经过扬声器放大的声音信号,该信号在声反馈回路中不断叠加放大,正反馈产生震荡…

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)   概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提…

基于纹理边缘抑制的轮廓和边界检测(Contour and Boundary Detection) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 一幅复杂的自然场景图像中包含丰富的信息,视觉不可能对空间中的每一点赋予相同的关注程度.对人类视觉系统的实验表明:图像中的轮廓特征特别重要,它们在保留关于物体的边界有用的结构信息的同时,极大地降低了数据量,从而简化了信息的表达形式,使视觉能对各种瞬息万变的输入可以及时有效地处理.在很多情况下,根据画出了的…

第一份工作时做啸叫抑制的仿真,调大0.3可以有大的啸叫产生,下图的SIMULINK仿真模型 实现移相有多种方法: 1.iir实现 2.FFT实现 3.使用FIR实现 所有信号均可以由正弦信号叠加而成.…

4.3目标检测 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.6交并比intersection over union 交并比函数(loU)可以用来评价对象检测算法,可以被用来进一步改善对象检测算法的性能. 如何评价一个算法的好坏,即如图中假设红色框线表示 真实的对象所在边界框,紫色框线表示 模型预测的对象所在边界框.通过计算两个边界框交集和并集的比用于评价对象检测算法的好坏. 在对象检测的算法中,如果IoU>0.5则认为检测正确.0.5是人为定义的阈值,也可以定义为0.5及以上的值…

今天我们来介绍车牌定位中的一种新方法--文字定位方法(MSER),包括其主要设计思想与实现.接着我们会介绍一下EasyPR v1.5-beta版本中带来的几项改动. 一. 文字定位法 在EasyPR前面几个版本中,最为人所诟病的就是定位效果不佳,尤其是在面对生活场景(例如手机拍摄)时.由于EasyPR最早的数据来源于卡口,因此对卡口数据进行了优化,而并没有对生活场景中图片有较好处理的策略.后来一个版本(v1.3)增加了颜色定位方法,改善了这种现象,但是对分辨率较大的图片处理仍然不好.再加上颜色定…

参考列表 Selective Search for Object Recognition Selective Search for Object Recognition(菜菜鸟小Q的专栏) Selective Search for Object Recognition(Surge) Selective Search for Object Recognition(原始论文) Efficient Graph-Based Image Segmentation(快速图像分割) Homepage of K…

该内容为 <学习图像局部特征检测和描述-基于OpenCV源码分析的算法与实现> <OpenCV 3 计算机视觉-Python语言实现> OpenCV官方网站的 https://docs.opencv.org/master/da/d22/tutorial_py_canny.html 的学习内容 1 Canny 边缘检测理论分析 Canny 边缘检测方法是由 Canny 于1996 年提出的一种公认为效果较好的边缘检测方法. 一个好的边缘检测方法应该满足三项指标 1.低失误率,即不能漏…

Autonomous driving - Car detection Welcome to your week 3 programming assignment. You will learn about object detection using the very powerful YOLO model. Many of the ideas in this notebook are described in the two YOLO papers: Redmon et al., 2016 (…

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect…