简介 Picsearch是一种基于卷积神经网络特征的图像搜索引擎. Github:https://github.com/willard-yuan/CNN-for-Image-Retrieval Web Demo:http://yongyuan.name/pic/ 数据集 Caltech256图像数据集:包含29780张图像与256个类. 源码结构 The code is written by Python, and the web server is cherrypy. ├── 256feat2…

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox…

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作…

基于区域的CNN(R-CNN) Region-based CNNs (R-CNNs) 基于区域的卷积神经网络或具有CNN特征的区域(R-CNN)是一种将深度模型应用于目标检测的开创性方法.在本节中,将讨论R-CNN及其一系列改进:Fast R-CNN[Girshick,2015].Faster R-CNN和Mask R-CNN.由于篇幅的限制,将把讨论局限于这些模型的设计上. 1. R-CNNs R-CNN模型首先从一幅图像中选择几个建议的区域(例如,锚框是一种选择方法),然后标记类别和边界框(…

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一)      一直有计划研究实时图像拼接,但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现>,条理清晰.内容完整.实现的技术具有市场价值.因此定下决心以这篇论文为基础脉络,结合实际情况,进行“基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现”.       一.基于opencv的surf实现       3.0以后,surf被分到了"opencv_contrib-master"中去,…

FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b…

基于RC4加密算法的图像加密 某课程的一个大作业内容,对图像加密.项目地址:https://gitee.com/jerry323/RC4_picture 这里使用的是RC4(流.对称)加密算法,算法流程网上可以找到很多例子,这里就不做介绍了.主要想法是提取图像每个通道的数据,直接作为一个字节流输入加密算法.每个通道可以是分离的,也可以是合并在一起的. 效果图见下: 原图 加密图(密码:123) 解密图 解密之后的图像是有失真的,目前还没有找到问题所在.…

分享一款基于jQuery点击图像居中放大插件Zoom是一款放大的时候会从原图像的位置以动画方式放大到画面中间,支持点击图像或者按ESC键来关闭效果.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div class="page-body"> <div style="width: 80px; height: 80px; margin-right: 10px; padding: 10px; float: left; background:…

基于AXI VDMA的图像采集系统 转载 2017年04月18日 17:26:43 标签: framebuffer / AXIS / AXI VDMA 2494 本课程将对Xilinx提供的一款IP核——AXI VDMA(Video Direct Memory Access) 进行详细讲解,为后续的学习和开发做好准备.内容安排如下:首先分析为什么要使用VDMA.VDMA的作用:然后详细介绍VDMA的特点.寄存器作空间: 最后阐述如何使用VDMA,包括IP核的配置方法.代码编写流程等. 本章主要是…

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa…