在图像处理中,经常会碰到掩膜(Mask)这个词.那么这个词到底是什么意思呢?下面来简单解释一下. 1.什么是掩膜 首先我们从物理的角度来看看mask到底是什么过程. 在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域. 图像掩膜与其类似,用选定的图像.图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 2.掩膜的

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底什么呢? 一开始我接触到Mask这个东西时,我还真是一头雾水啊,也对无法理解Mask到底有什么用.经过查阅大量资料后,也对Mask有一点自己的理解了,下面就说说我的理解. 比如我要对一幅图进行抠图操作,这就要用到Mask了,那我就以抠图为例,解释Mask在里面的作用. 先上程序,该程序的功能就是抠出指定区域. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #

Mask R-CNN 论文Mask R-CNN(ICCV 2017, Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick, arXiv:1703.06870) 这篇论文提出了一个概念简单,灵活,通用的目标实例分割框架,能够同时检测目标并进行实例分割.在原Faster R-CNN基础上添加了object mask分支与原目标检测任务分支并列.速度大约5 fps.另外,Mask R-CNN也很容易扩展到其它的任务,比如人体姿态评估. 原Fas

涉及到的知识点补充: FasterRCNN:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8513563.html RoIPooling.RoIAlign:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html FPN:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8535044.html 首先,先看两张图(第一张图来源于论文,第二张图来源于网络),如下: (图1) (图2) 图1:可以看出MaskRCNN在

什么是掩膜(mask) 数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程,在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域. 图像掩膜与其类似,用选定的图像.图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 光学图像处理中,掩模可以是胶片.滤光片等.数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像.数字

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52886351 Python code : yhlleo/textRegionMask 根据图像中文本字符的坐标信息,生成文本区域mask图像.如下图 文本字符信息记录格式为: bjtextset01_0004.jpg 1 1 527.50 243.50 581.67 311.00 "2" 其中,bjtextset01_0004

1.先上图 原图:test1.png mask图:test-mask.png 结果图:mask.png 2.代码部分 import cv2 from PIL import Image import numpy as np yuantu = "test1.png" masktu = "test1-mask.png" #使用opencv叠加图片 img1 = cv2.imread(yuantu) img2 = cv2.imread(masktu) alpha = 0.5

1.掩膜(mask)的定义 用选定的图像,图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程.用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板.光学图像处理中,掩模可以足胶片,滤光片等. 掩模是由0和1组成的一个二进制图像.当在某一功能中应用掩模时,1值区域被处理,被屏蔽的0值区域不被包括在计算中.通过指定的数据值,数据范围,有限或无限值,感兴趣区和注释文件来定义图像掩模,也可以应用上述选项的任意组合作为输入来建立掩模. 掩膜是一种图像滤镜的模板,实用掩膜经常处理的是遥感图像.

这个东西是我接触的第一个非2D方面的算法,到目前为止其实也没有完全搞定,不过可能短时间内也无法突破.先把能搞定的搞定吧. 这个东西也有一大堆参考资料,不过呢,搜来搜去其实也就那些同样的东西,个人觉得就属这个文章最经典,既有说明,也有图片,还有代码: Photometric Stereo Chaman Singh Verma and Mon-Ju Wu       https://pages.cs.wisc.edu/~csverma/CS766_09/Stereo/stereo.html 另外,g

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9780786.html DRIVE数据集下载百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1C_1ikDwexB0hZvOwMSeDtw 提取码:8m1q U-net+kears实现眼部血管分割源码python2.7版本的百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1C_1ikDwexB0hZvOwMSeDtw 提取码:8m1q U-net+kears

在C#中可以对整型运算对象按位进行逻辑运算.按位进行逻辑运算的意义是:依次取被运算对象的每个位,进行逻辑运算,每个位的逻辑运算结果是结果值的每个位.C#支持的位逻辑运算符如表2.9所示. 算符号 意义 运算对象类型 运算结果类型 对象数 实例 ~ 位逻辑非运算 整型,字符型 整型 1 ~a & 位逻辑与运算 2 a & b | 位逻辑或运算 2 a | b ^ 位逻辑异或运算 2 a ^ b << 位左移运算 2 a<<4 >> 位右移运算 2 a>

通过代码,至少有三种方法可以为视图加上圆角效果.附例子:https://github.com/weipin/RoundedCorner 方法一.layer.cornerRadius 第一种方法最简单,通过层对象的cornerRadius属性实现圆角效果,代码如下: view.layer.cornerRadius = 8.0;view.layer.masksToBounds = YES; 缺点是会有2次rending passes.首先off-screen画出带圆角的图,然后在视图上画第二次. 方

http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3330390.html OpenCV学习(20) grabcut分割算法 在OpenCV中,实现了grabcut分割算法,该算法可以方便的分割出前景图像,操作简单,而且分割的效果很好.算法的原理参见papaer:“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 比如下面的一副图,我们只要选定一个四边形框,把框中的图像作为gra

搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西,当我们训练网络时需要训练集数据,但在网上又没有找到自己想要的数据集,这时候就考虑自己制作自己的数据集了,这时就需要对图像进行标注.图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情,但是又不能回避,毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞.最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛,因为命题方没有给出训练集,所以需要队伍自己去标注训练集,所以我花点时间开发了一些图像标注小工具给我的团队使用,以减轻标注的难度,加快标注的速度. 这篇文章我将分享三个标注小工具,

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30

一.拉普拉斯融合基本步骤 1. 两幅图像L,R,以及二值掩模mask,给定金字塔层数level. 2. 分别根据L,R构建其对应的拉普拉斯残差金字塔(层数为level),并保留高斯金字塔下采样最顶端的图像(尺寸最小的图像,第level+1层): 拉普拉斯残差金字塔构建方法如下,以L图为例: (1) 对L进行高斯下采样得到downL,OpenCV中pyrDown()函数可以实现此功能.然后再对downL进行高斯上采样得到upL,OpenCV中pyrUp()函数可以实现此功能. (2) 计算原图L与

Transformer注解及PyTorch实现 原文:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者:Alexander Rush 转载自机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=synced&keyword=transformer 在学习的过程中,将代码及排版整理了一下,方便阅读. "Attention is All You Need"

引言: 本系列现在构思成以下4个部分: 基础类型图片处理技术之缩放.裁剪与旋转(传送门): 基础类型图片处理技术之图片合成(传送门): 基础类型图片处理技术之文字合成(传送门): 算法类型图片处理技术(传送门): 通过这些积累,我封装了几个项目中常用的功能: 图片合成     图片裁剪     人像抠除 之前文章主要介绍了裁剪/旋转/合成等基础类型的图片处理(文字的合成编写中...???),我们开始来介绍算法类型的图片处理技术!~~✈️✈️✈️ 这类型的重点主要在于 算法 和 性能 层面,在前端

背景 在上篇中,实现了使用Houdini在UE4里根据地形过程生成植被的最基本的原型.并且支持把植被在UE4里Bake成使用的HierarchicalInstancedStaticMeshComponent的BP形式,一定程度上解决了植被渲染效率的问题.   但这种方法在开发效率和运行效率上都还有他的问题: 开发效率方面,这个方案并不支持UE4的Foliage Mode Editor: 每个植被区域都被Bake成BP的形式,场景美术规划阶段就需要格外小心防止区域之间穿插造成植被之间的叠加 当出现

背景 之前在<Houdini技术体系 过程化地形系统(一):Far Cry5的植被系统分析>一文中已经对AAA游戏中过程化植被的需求有了一定的定义,后续工作就是如何用Houdini开发功能需求定义的节点,以及对应UE4的Houdiin Engine来制定过程化管线.Houdini的HDA的开发放在过程化地形系统部分讲解,这里主要是讲解工作流程的制定.FC5的分析之前,也大致介绍了UE4的植被系统.这里再确定下植被系统工作流方面的需求: Houdini Input:UE4 要输入什么给Houdi