在上次用 CUDA实现导向滤波 后,想着导向滤波能以很小的mask还原高分辨率下的边缘,能不能搞点事情出来,当时正好在研究Darknet框架,然后又看到grabcut算法,用opencv试了下,感觉效果有点意思,后面想了下,这几个可以连在一起,先读取高分辨率的图像,然后用降低分辨率先通过yolov3算出人物框(非常稳定,不跳,几乎不会出现有人而找不到的情况),再用grabcut算出低mask,然后用这个mask结合原图用导向滤波得到高分辨率下清晰边缘的分割图,最后再把CUDA算出的结果直接丢给U

从单一图像中提取文档图像:ICCV2019论文解读 DewarpNet: Single-Image Document Unwarping With Stacked 3D and 2D Regression Networks 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Das_DewarpNet_Single-Image_Document_Unwarping_With_Stacked_3D_and_2D_Regressio

#include<opencv2/opencv.hpp> bool selectObject = false; cv::Point origin; cv::Rect selection; cv::Mat src; cv::Mat srcMarks; cv::Mat result; cv::Mat foreground; void GrabCutSegment(); void onMouse(int event, int x, int y, int, void*) { if (selectObj

对搜索引擎.文件索引.文档转换.数据检索.站点备份或迁移等应用程序来说,经常用到对网页(即HTML文件)的解析处理.事实上,通过 Python语言提供的各种模块,我们无需借助Web服务器或者Web浏览器就能够解析和处理HTML文档.本文上篇中,我们介绍了一个可以帮助简化打开 位于本地和Web上的HTML文档的Python模块.在本文中,我们将论述如何使用Python模块来迅速解析在HTML文件中的数据,从而处理特定的 内容,如链接.图像和Cookie等.同时还会介绍如何规范HTML文件的格式标签

一.从HTML文档中提取链接 模块HTMLParser,该模块使我们能够根据HTML文档中的标签来简洁.高效地解析HTML文档. 处理HTML文档的时候,我们常常需要从其中提取出所有的链接.使用HTMLParser模块后,这项任务将变得易如反掌.首先,我们需要定义 一个新的HTMLParser类,以覆盖handle_starttag()方法,我们将使用这个方法来显示所有标签的HRef属性值. 定义好新的HTMLParser类之后,需要创建一个实例来返回HTMLParser对象.然后,就可以使用u

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun

对搜索引擎.文件索引.文档转换.数据检索.站点备份或迁移等应用程序来说,经常用到对网页(即HTML文件)的解析处理.事实上,通过 Python语言提供的各种模块,我们无需借助Web服务器或者Web浏览器就能够解析和处理HTML文档.本文上篇中,我们介绍了一个可以帮助简化打开 位于本地和Web上的HTML文档的Python模块.在本文中,我们将论述如何使用Python模块来迅速解析在HTML文件中的数据,从而处理特定的 内容,如链接.图像和Cookie等.同时还会介绍如何规范HTML文件的格式标签

目标 在本章中, 我们将看到GrabCut算法来提取图像中的前景 我们将为此创建一个交互式应用程序. 理论 GrabCut算法由英国微软研究院的Carsten Rother,Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake设计.在他们的论文"GrabCut"中:使用迭代图割的交互式前景提取.需要用最少的用户交互进行前景提取的算法,结果是GrabCut. 从用户角度来看,它是如何工作的?最初,用户在前景区域周围绘制一个矩形(前景区域应完全位于矩形内部).然后,算法会对其进

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

我用的是ImageMagickWand的接口,因为这接口比Core接口更上层,所以官方文档推荐用. 抽取整个图像文件字节数据: http://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?f=1&t=20664 抽取图像像素的字节数据: http://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?f=6&t=12135 ImageMagick附带的convert工具命令使用: c

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

Caffe 提供了matlab接口,可以用于提取图像的feature.

图像的轮廓提取-Robert算子 图像的边缘:周围像素灰度有阶跃变化或“屋顶”变化的那些像素的集合,边缘广泛存在于物体与背景之间.物体与物体之间,基元与基元之间,是图像分割的重要依据. 物体的边缘是由灰度不连续性形成的,经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个领域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向倒数变化规律,用简单的方法检测边缘,这种方法称为边缘检测局部算子. public Bitmap Robert(Image image) { int width = image.Width; i

本文译自2018CVPR Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network 代码: github (in caffe) 特点:结构简洁.实时速度,更好精度 结果:state-of-the-art 摘要: 近来深度卷积网络在单图像超分辨上取得明显成果.然而随着网络的深度和宽度增加,基于CNN的超分辨方法面临着计算和内存的问题.为解决这个问题,我们提出一个深但简洁的卷积网络直接从原

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

[普兒原创, 如有错误和纰漏欢迎指正. 更新中...] 1. 颜色直方图 颜色空间在本质上是定义在某种坐标系统下的子空间,空间中的每一个坐标表示一种不同的颜色.颜色空间的目的在于给出某种颜色标准,使得不同的设备和用途都能对颜色有一致的描述.这里主要介绍两种不同的颜色空间,包括RGB颜色空间和CIE-Lab颜色空间,如图4-2所示. (a)RGB颜色空间; (b)CIE-Lab颜色空间 图1 颜色空间示意图 RGB颜色空间是定义在三维笛卡尔坐标系中的颜色模型,每一种颜色定义在3个主颜色分量红(R)

1. 多值无序类数据的特征提取: 多值无序类问题(One-hot 编码)把“耐克”编码为[0,1,0],其中“1”代表了“耐克”的中 间位置,而且是唯一标识.同理我们可以把“中国”标识为[1,0],把“蓝色”标识为[0,1]. 然后把所有的数据编码拼接起来,[“耐克”,“中国”,“蓝色”]的最终编码结果就变为了 [0,1,0,1,0,0,1],这一组数据虽然很稀疏,但是可以带到算法中进行计算 无序类数据的特征提取:One-hot 编码解决多值无序类数据的特征提取问题. 2.文本提取特征:   由

现在Caffe的Matlab接口 (matcaffe3) 和python接口都非常强大, 可以直接提取任意层的feature map以及parameters, 所以本文仅仅作为参考, 更多最新的信息请参考: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html 原图

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的生成光线跟踪图像,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第六章,CUDA各实现包括了使用常量内存和不使用常量内存两种方法,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #incl

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

一 skiamge模块 skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ,它对scipy.ndimage进行了扩展,提供了更多的图片处理功能.它是由python语言编写的,由scipy 社区开发和维护.skimage包由许多的子模块组成,各个子模块提供不同的功能.主要子模块列表如下: 子模块名称 主要实现功能 io 读取.保存和显示图片或视频 data 提供一些测试图片和样本数据 color 颜色空间变换 filters 图像增强.边缘检测