我们一般为了提升性能和减少包体,大多会使用textpackture将图片打包成大图,有时候我们也需要查看它的原来小图,但是没有原图,这时候我们就可以使用cocos的工具,cocos studio. 预备条件:电脑设置能查看隐藏文件夹具体教程百度(https://jingyan.baidu.com/article/48b558e3ef12767f38c09a28.html) 首先展示原图: 打包成大图之后如下: 接下来导入cocos studio(因为textpackture过期了压缩失败,所以换

Halcon中阈值二值化的算子众多,通常用得最多的有threshold.binary_threshold.dyn_threshold等. threshold是最简单的阈值分割算子,理解最为简单:binary_threshold是自动阈值算子,它可以自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来也没有难度. 动态阈值算子dyn_threshold理解起来稍微复杂一点,使用dyn_threshold算子的步骤基本是这样的: ① 将原图进行滤波平滑处理. ② 用原图和平滑后

1.弱监督 由于公司最近准备开个新项目,用深度学习训练个能够自动标注的模型,但模型要求的训练集比较麻烦,,要先用ffmpeg从视频中截取一段视频,在用opencv抽帧得到图片,所以本人只能先用语义分割出的json文件和原图,合成图像的mask. 2.环境安装 操作系统:windows 7 python环境:3.6.4 所需要的库:numpy,matplotlib,PIL,opencv-python 软件:ffmpeg 3.截取视频 截取一段视频中一直有同一个人出现的视频段. # -*- codi

如果想要修改一个plist文件新打包成plist,而此刻原来的小图都找不到了,那只能把plist分解了,代码如下: void UiManage::DecodePlist(string imgPath,string plistPath) { FileUtils *pFileUtil=FileUtils::getInstance(); SpriteFrameCache *pFramChace=SpriteFrameCache::getInstance(); pFramChace->addSprite

1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(集水盆) and "watershed ridge line

提示:如果你发现了Bug,请尝试更新到最新版.目前最新版是1.6.4,此前的版本或多或少存在一些bug的~如果你已经是最新版了,请留一条评论,我看到了会尽快处理和修复哈~ 关于升级iOS10和Xcdoe8的提示: 在Xcode8环境下将项目运行在iOS10的设备/模拟器中,访问相册和相机需要额外配置info.plist文件.分别是Privacy - Photo Library Usage Description和Privacy - Camera Usage Description字段,详见Dem

原地址:http://blog.csdn.net/linuxchen/article/details/16865645 Python 脚本:(来自网络) unpack_plist.py 命令行: python unpack_plist.py  plist文件名称 例子: python unpack_plist.py  common      ## plist文件全名为 common.plist #!python import os,sys from xml.etree import Elemen

利用codebook法训练得到背景模型后,对背景差分得到的掩模图像去噪声并找到较大连通域.相对于平均背景法,它的分割效果更好些.当然,分割效果和背景模型训练的帧数有很大关系,适当调整一些参数会得到更好的效果. #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #define CHANNELS 3 typedef struct ce{ uchar learnHigh[CHANNELS]

plist文件是小图在合并成大图的时候生成的配置文件,所以须要由大图+plist文件能够全然还原出小图. 合图后的大图整体尺寸面积一般要小于原来的小图面积之和,是由于合图中会去掉小图周围的透明像素(当然,有些需求是不能去掉这些透明部分的,比方某些特殊的三宫格和九宫格需求,举个样例,一些背景框要求中间为空). 要还原出原图,必需要记录足够的信息. frame:这个最简单,记录的原图片在合图后的大图片中的矩形区域,有这个值,就能够找出原图的有效非透明区域. sourceSize:也非常easy,记录

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

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks

所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中.因此,该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值. 2.基于边

一.固定阈值分割 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 灰度图读入 img = cv2.imread('gradient.jpg', 0) # 阈值分割 ret, th = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', th) cv2.waitKey(0) cv2.threshold()用来实现阈值分割,有4个参数: 参数1:要处理的原图,一般是灰度图

基于Matlab的标记分水岭分割算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100rz7x.html 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed tra

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

显著性检测:1)显著性物体检测-最能引起视觉注意的物体区域2)注视点预测:人类视觉注意机制 视觉注意机制的两种机制:1)自底而上基于数据驱动的注意机制,如颜色.边缘 2)自上而下基于任务驱动的目标的注意机制,如认知因素钟的只是.预期.兴趣 物体分割:Gragh Cuts分割~最小割最大流算法优化GrabCut分割:前景/背景的颜色分割 ~ 高斯混合模型,Kneans获得(高斯混合包括Kmeans和EM算法).      美图秀秀用到      需要给初始标记语义分割: 目标:从像素水平上,理解.

原文链接:http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51878004 1. 基本概念 1)CNN:Convolutional Neural Networks 2)FC:Fully Connected 3)IoU:Intersection over Union (IoU的值定义:Region Proposal与Ground Truth的窗口的交集比并集的比值,如果IoU低于0.5,那么相当于目标还是没有检测到) 4)ICCV:Internationa

语义分割和实例分割概念 语义分割:对图像中的每个像素都划分出对应的类别,实现像素级别的分类. 实例分割:目标是进行像素级别的分类,而且在具体类别的基础上区别不同的实例. 语义分割(Semantic Segmentation) 输入:一张原始的RGB图像 输出:带有各像素类别标签的与输入同分辨率的分割图像 对预测的分类目标采用one-hot编码,为每个分类类别创建一个输出的channel. 将分割图相加到原始图像上的效果. 语义分割的难点 在经典的网络中,需要经过多层卷积和池化进行提取特征工作,从

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision 使用mog2算法进行背景分割 # coding:utf-8 import cv2 # 获取摄像头对象 cap = cv2.VideoCapture(0) # 背景分割器对象 mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while True: ret, frame = cap.read() fgmask = mog.apply(frame) cv2.imsho

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

博客来源于:https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html: https://blog.csdn.net/sinat_24143931/article/details/78696442 https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6240659.html 使用训练好的模型完成语义分割任务 https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org fcn分割codeshtt