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

作者:❄️固态二氧化碳❄️ (主页) 链接:图像里的"白噪声"--电视机搜不到台时雪花斑点的形成原因 - 固态二氧化碳的博客 - CSDN博客 来源:CSDN博客 发表时间:2019年11月05日 18:14:07 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.   最近刚刚上了概率论与数理统计的课,了解了一些概率方面的知识,正好联想起了生活中的一个随机噪声问题,故写一篇文章来探讨一下这个问题.   我们都知道在电视机搜不到台时,会出现杂乱无章,看起来十分不舒服的

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到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.

stride可以翻译为:跨距 stride指在内存中每行像素所占的空间.如下图所示,为了实现内存对齐(或者其它的什么原因),每行像素在内存中所占的空间并不是图像的宽度. plane一般是以luma plane.chroma plane的形式出现,其实就是luma层和chroma层,就像RGB,要用三个plane来存. 最近在做HI5321的一个项目,其中遇到一个关键性的技术问题,我们的图像处理程序需 要的是rgb888格式的图像文件,而我从hi3521获取的视频流是yuv420sp格式的图片帧,

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf-8 import cv2 img = cv2.imread("../data/mm1.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.putText(img, "hello world!", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 255, 0), 2) "

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

介绍 计算机视觉领域的应用继续令人惊叹着.从检测视频中的目标到计算人群中的人数,计算机视觉似乎没有无法克服的挑战. 这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型,可以检测汽车上的损坏区域(参见上面的图像示例).这种模型的基本应用场景为,如果用户可以上传照片并且可以评估来自他们的损害,保险公司可以使用它来更快地处理索赔.如果贷方承销汽车贷款,特别是二手车,也可以使用这种模式. 目录 什么是Mask R-CNN? Mask R-CNN的工作原理 如何构建用于汽车损坏检测的Mask R-CN

论文介绍:Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching (基于负感知注意力的图文匹配,CVPR2022) 代码主页:https://github.com/CrossmodalGroup/NAAF 主要优势: 1)不额外添加任何学习参数前提下,在基础基线SCAN上取得显著性能提升,达到SOTA: 2)模型设计简单有效,只需要SCAN 的文本-图像(Text-to-Image)单方向计算,可以大幅减少基于注意力的匹配方法检索耗时

翻译自 某大神在Stack Overflow里的自问自答 (一般我们将Bitmap翻译为位图,但为了更好理解,在本文中我将它翻译成图像): 我们在开发的时候,经常需要从服务器中加载图像到客户端中,但有时手机屏幕较小(服务器传来的图像是大图)导致我们需要重新调整图像的大小以适应手机的屏幕.我们可以使用createScaledBitmap方法来调整图像的大小,可当我们使用createScaledBitmap来得到大量的缩略图后(图像数量较大),会导致许多的内存溢出错误(out-of-memory e

不同色彩空间的转换 当前,在计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR.以及HSV(Hue,Saturation,Value) 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝绿红色彩空间,每一个像素点都有一个三元数组来表示,分别代表蓝绿红三种颜色.与RGB只是在颜色的顺序上不同. HSV,即色调.饱和度.亮度. 绘画遵从减色模型,而运行在计算机上的软件所使用的色彩模型是加色模型. 傅立叶变换 人们所看到的波形都是由其他波形叠加得到

相信很多人都知道,PDF文档的表现形式可以大不相同,它们可能包含某些数据,乍一看根本看不见,那些数据可能是不适合共享的信息-比如元数据(作者.主题.关键词).书签.扫描文档里的文本层等,通过ABBYY PDF Transformer+OCR文字识别软件,现在只需点击几下就可以删除这些数据. 删除"隐藏"的文本层(比如扫描PDF文档中的文本层)时,该PDF将转化成仅图像PDF,也就是说它既不可搜索,里面的文本也不能被复制. 那么,这个功能在哪里可以找到呢? 打开ABBYY PDF Tra

[原创]这次更新比较慢,译码过程比想象中复杂一些,更主要是译出来的DCT系数无法确定是否正确,要想验证就需要再进行正向压缩编码,再次形成jpeg图像验证正确,后续工作正在开展,这里就说一说译码的主要思路和过程. 说到译码过程,首先要了解jpeg图像数据流的组成: 数据流是以MCU(最小编码单元)为基本单位的,一个MCU又由若干个Y,Cr,Cb颜色分量单元组成,这里的颜色分量单元可以看作是一个8*8的矩阵,也就是译码过程中的最小单元了,可能读者对于这些结构的关系还不是很了解,OK,我们来看看下面这

在实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴,或是旧照片的划痕,或者是图像遭到人为的涂画(比如马赛克)或者图像的部分本身已经损坏.如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样,Opencv能帮我们做到吗? OpenCV真的有这个妙手回春的功能!别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做,其实由程序员自己写代码去做更加高效! 图像修复技术的原理是什么呢? 简而言之,就是利用那些已经被破坏的区域的边缘, 即边缘的颜色和结构,根据这些图像留下的信息去推断被破

一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

本文的内容都与图像处理有关,这时需要修改图像,比如要使用具有艺术性的滤镜.外插(extrapolate)某些部分.分割.粘贴或其他需要的操作. 1.不同色彩空间的的转换 OpenCV有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别

项目上遇到了一个问题,灰度shader无法在mask下使用,两个之间会一定的冲突.经查验是mask组件对shader的相关属性有要求,添加相关的属性则可符合要求使其他shader使用UGui里的mask. Shader "Custom/Opaque" { Properties { [PerRendererData] _MainTex ("Sprite Texture", 2D) = "white" {} _Color ("Tint&qu

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

在图像处理实践中,将灰度图转化为二值图是非经常见的一种预处理手段. 在Matlab中,能够使用函数BW = im2bw(I, level)来将一幅灰度图 I.转化为二值图. 当中.參数level是一个介于0~1之间的值,也就是用于切割图像的阈值.默认情况下,它可取值是0.5. 如今问题来了,有没有一种依据图像自身特点来自适应地选择阈值的方法呢?答案是肯定的!我们今天就来介绍当中最为经典的Otsu算法(或称大津算法).该算法由日本科学家大津展之(Nobuyuki Otsu)于1979年提出.这个算

这篇作为上一篇的补充介绍,主要讲Unity里面的投影矩阵的问题: 上篇的链接写给VR手游开发小白的教程:(三)UnityVR插件CardboardSDKForUnity解析(二) 关于Unity中的Camera,圣典里面对每一项属性都做了简要的介绍,没看过的小伙伴传送门在下面 http://www.ceeger.com/Components/class-Camera.html 一.裁剪面 先从这个专业的词汇开始,以下是圣典对裁剪面的介绍: The Near and Far Clip Plane