问题描述:给出一幅彩色图像和一张mask二值图像,其中mask和彩色图像大小相同,感兴趣的部分为1,其余部分为0,请用mask与彩色图像点乘,将感兴趣区域显示出来. 点乘的本质是mask中是二值图像,感兴趣部分像素值为1,将彩色图像与mask对应像素相乘,感兴趣区域的的像素保持不变,其余的像素点为0,从而显示感兴趣区域. 首先彩色图像是不能与二值图像直接进行点乘的,因为矩阵的维度都不一样. 这里有两种方法可以实现如上功能:将彩色图像按通道进行点乘,再合并起来,或者将二值图像复制扩充为三通道图像,

GridMask Data Augmentation, ARXIV 2020 代码地址:https://github.com/akuxcw/GridMask 这篇论文提出了一种简单的数据增强方法,在图像分类.检测.分割三个任务进行实验,效果提升明显. 1. Introduction 作者首先回顾了数据增强(Data augmentation)方法,指出当前方法有三类:spatial transformation, color distortion, 以及 information dropping

前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接:] to compute the exact values of the input features at four regularly sampled locations in each

这个特效利用图层的混合原理,先设置一个遮罩层,然后用遮罩层与原图进行相乘,遮罩层不同,图像最后呈现的渐变效果也不一样. clc;clear all;close all;addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image Processing\PS Algorithm');Image=imread('4.jpg');Image=double(Image)/255;size_info=size(Image);  height=size_info(1);  width=size

https://www.cnblogs.com/german-iris/p/4840647.html Laplace算子和Sobel算子一样,属于空间锐化滤波操作.起本质与前面的Spatial Filter操作大同小异,下面就通过Laplace算子来介绍一下空间锐化滤波,并对OpenCV中提供的Laplacian函数进行一些说明. 数学原理 离散函数导数 离散函数的导数退化成了差分,一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为, Laplace算子的差分形式 分别对Laplace算子x,y两个方向的二阶

[摘要] Laplace算子作为边缘检测之一,和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换,属于空间锐化滤波操作.拉普拉斯算子(Laplace Operator)是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度(▽f)的散度(▽·f).拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形上的椭圆型算子,称为拉普拉斯-贝尔特拉米算子.(百度百科) [原理] 拉普拉斯算子是二阶微分线性算子,在图像边缘处理中,二阶微分的边缘定位能力更强,锐化效果更好,因此在进行图像边缘处理时,直接采用二阶微分算子而不使用

论文巧妙地基于one-stage目标检测算法提出实时实例分割算法YOLACT,整体的架构设计十分轻量,在速度和效果上面达到很好的trade-off.   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: YOLACT: Real-time Instance Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.02689 论文代码:https://github.com/dbolya/yolact Introduction   目前的实例分割方法虽然效果都有很大的提

// asw.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg"); //DrawEllipse(img,(1

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

一开始写这篇随笔的时候还没有了解到 Dateloader有一个 collate_fn 的参数,通过定义一个collate_fn 函数,其实很多batch补齐到当前batch最长的操作可以放在collate_fn 里面去,这样代码在训练和模型中就可以更加简洁.有时间再整理一下这个吧. _________________________________________ 使用的主要部分包括:Dateset. Dateloader.MSELoss.PackedSequence.pack_padded_s

目录 1. 相关工作 2. Residual Attention Network 2.1 Attention残差学习 2.2 自上而下和自下而上 2.3 正则化Attention 最近看了些关于attention的文章.Attention是比较好理解的人类视觉机制,但怎么用在计算机问题上并不简单. 实际上15年之前就已经有人将attention用于视觉任务,但为什么17年最简单的SENet取得了空前的成功?其中一个原因是,前人的工作大多考虑空间上的(spatial)注意力,而SENet另辟蹊径,

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文,应该也算比较出名的一篇吧,因为很早就对模型压缩比较感兴趣,所以抽了个时间看了一篇,代码也自己实现了一下,觉得还是挺容易的.这篇文章就模型压缩问题提出了一种剪枝针对BN层的剪枝方法,作者通过利用BN层的权重来评估输入channel的score,通过对score进行threshold过滤到score低的channel,在连接的

在该文将介绍基本的几种应用于边缘检测的滤波器,首先我们读入saber用来做为示例的图像 #读入图像代码,在此之前应当引入必要的opencv matplotlib numpy saber = cv2.imread("saber.png") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 使用上图作为滤波器使用的图形 Roberts 交叉

几何变换 flip:水平翻转,也叫镜像:垂直翻转 rotation:图片旋转一定的角度,这个可以通过opencv来操作,各个框架也有自己的算子 crop:随机裁剪,比如说,在ImageNet中可以将输入图片进行裁剪,然后输入. 颜色变换 hue:灰度调节, contrast:在图像的HSV颜色空间,改变H,S和V亮度分量,增加光照变化.对光照有特殊要求的可以使用 saturation:图像饱和度 exposure:增加曝光 多个区域置零 random erase:随机擦除,将图片中的某个区域置零

thumbnail: https://image.zhangxiann.com/jung-ho-park-HbnqEhMBpPM-unsplash.jpg toc: true date: 2020/8/11 12:40:20 disqusId: zhangxian categories: 数据竞赛 前言 这篇文章用于记录阿里天池 NLP 入门赛,详细讲解了整个数据处理流程,以及如何从零构建一个模型,适合新手入门. 赛题以新闻数据为赛题数据,数据集报名后可见并可下载.赛题数据为新闻文本,并按照字符

图像合成 实现思路 通过背景建模的方法,对源图像中的动态人物前景进行分割,再将目标图像作为背景,进行合成操作,获得一个可用的合成影像. 实现步骤如下. 使用BackgroundSubtractorMOG2进行背景分割 BackgroundSubtractorMOG2是一个以高斯混合模型为基础的背景前景分割算法, 混合高斯模型 分布概率是K个高斯分布的和,每个高斯分布有属于自己的 \(\mu\) 和 \(\sigma\) 参数,以及对应的权重参数,权重值必须为正数,所有权重的和必须等于1,以确保公

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.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

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

题目:<Mask Scoring R-CNN> CVPR 2019 Oral Paper(2017年783篇论文,获得口头报道的有215篇,oral paper很有含金量) 华中科技大学horizon.ai地平线计算机视觉技术研究中心 1.1 Abstract 让深度网络意识到自己的预测质量是一个有趣但重要的问题.在大多数实例分割的任务中,实例分类的置信度被当作mask的质量衡量指标.然而,mask的质量被量化为实例mask和它的ground truth之间的IOU,显然,mask的质量和分类