基于示例infer_simple.py 修改165行vis_utils.vis_one_image为vis_utils.vis_one_image_opencv 在detectron.utils.vis中新增def cut_mask(img, mask) def cut_mask(img, mask): mask = mask*255 # 灰度图片'cv2.cvtColor(mask,cv2.COLOR_BAYER_GB2GRAY)'转成三通道 mask = cv2.cvtColor(cv2.c

一.最近因为所在的实习公司要求用opencv视觉库来写一个对图片识别并提取指定区域的程序.看了很多资料,只学会了皮毛,下面附上简单的代码.运行程序之前需要安装opencv库,官网地址为:https://opencv.org/.直接下载安装包到本地,解压即可.本人的opencv版本为24.10 .集成环境是visual studio 2013. #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>

前言 好长时间没写博文了,今天偷偷懒写篇关于opencv2中鼠标响应操作的文章. 鼠标操作属于用户接口设计,以前一直使用Qt来做,但是如果只需要简单的鼠标,键盘操作,直接调用opencv库的函数也未尝不可,鼠标操作之前已经接触很多了,在MFC,QT,OpenGL,等等中,理论主要就是两点,一是监控鼠标操作,鼠标点击,移动,松开,然后通过mouse_event识别判断出那一种鼠标的操作,根据不同的操作然后进行处理,二是在主函数中加入鼠标的回调函数,将鼠标操作与程序的窗口绑定. 第一节 函数介绍 暂

typedef struct { int width; int height; }SizeInfo; typedef struct { int x; int y; int width; int height; }ImageRect; /************************************************* // Method : ExtraceSpecifiedSizeYuv // Author : zhoulee // Date : 2016/08/15 16:14

http://www.cnblogs.com/lidabo/p/3437587.html 0 效果展示 1工程源码 #include <opencv2/core/core.hpp>   #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>   #include <stdio.h>      using namespace cv;      cv::Mat org,dst,img,tmp;   void on_mouse(int event,int

Autoencoder 自编码 压缩与解压 原来有时神经网络要接受大量的输入信息, 比如输入信息是高清图片时, 输入信息量可能达到上千万, 让神经网络直接从上千万个信息源中学习是一件很吃力的工作. 所以, 何不压缩一下, 提取出原图片中的最具代表性的信息, 缩减输入信息量, 再把缩减过后的信息放进神经网络学习. 这样学习起来就简单轻松了. 所以, 自编码就能在这时发挥作用. 通过将原数据白色的X 压缩, 解压 成黑色的X, 然后通过对比黑白 X ,求出预测误差, 进行反向传递, 逐步提升自编码的

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size def weight_varia

下面会介绍基于ResNet50的Mask RCNN网络,其中会涉及到RPN.FPN.ROIAlign以及分类.回归使用的损失函数等 介绍时所采用的MaskRCNN源码(python版本)来源于GitHub:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 下面的介绍都是基于这部分源码进行的(少数地方会和原始论文中有差别,不过不影响整个网络的理解) 一).整体框架结构 通过对代码的理解,重新绘制出一张MASKRCNN的整体架构图 二).分解各个节点 1)ResNet5

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

在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度.纹理和形态特征的提取.但是,对于进一步了解ROI区域像素值或者说CT值的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域. 因此,本文将进一步对ROI区域进行处理,实现ROI区域的图形化显示.主要包含灰度直方图和ROI区域图形化. 1.1  ROI区域灰度直方图 灰度直方图是描述像素值分布的一种图形,根据灰度级各个值的像素分布比例所画出的一种直方图.这里,为了更加直观看到每个灰度级像素的个数,横轴采用灰度级,纵轴为像素个数. 根据前几

一.Mask生成概览 上一节的末尾,我们已经获取了待检测图片的分类回归信息,我们将回归信息(即待检测目标的边框信息)单独提取出来,结合金字塔特征mrcnn_feature_maps,进行Mask生成工作(input_image_meta用于提取输入图片长宽,进行金字塔ROI处理,即PyramidROIAlign). # Detections # output is [batch, num_detections, (y1, x1, y2, x2, class_id, score)] in # no

MaskXRCnn俨然成为一个现阶段最成功的图像检测分割网络,关于MaskXRCnn的介绍,需要从MaskRCNN看起. 当然一个煽情的介绍可见:何恺明团队推出Mask^X R-CNN,将实例分割扩展到3000类. MaskRCnn取得的精细结果有三个主要技术构架:DeepMask.SharpMask.MultiPathNet.MaskRCNN与普通FNN的典型不同之处,重要两点为添加了SharpMask.MultiPathNet. 文章链接:FaceBook的物体检测新框架研究 Index 一

摘要: Mask RCNN可以看做是一个通用实例分割架构. Mask RCNN以Faster RCNN原型,增加了一个分支用于分割任务. Mask RCNN比Faster RCNN速度慢一些,达到了5fps. 可用于人的姿态估计等其他任务: 1.Introduction 实例分割不仅要正确的找到图像中的objects,还要对其精确的分割.所以Instance Segmentation可以看做object dection和semantic segmentation的结合. Mask RCNN是Fa

最稳定极值区域介绍 如把灰度图看成高低起伏的地形图,其中灰度值看成海平面高度的话,MSER的作用就是在灰度图中找到符合条件的坑洼.条件为坑的最小高度,坑的大小,坑的倾斜程度,坑中如果已有小坑时大坑与小坑的变化率. 上图展示了几种不同的坑洼,根据最小高度,大小,倾斜程度这些条件的不同,选择的坑也就不同. 上图展示了最后一个条件,大坑套小坑的情况.根据条件的不同,选择也不同. 以上便是对坑的举例,MSER主要流程就三部分组成: 1.预处理数据 2.遍历灰度图 3.判断一个区域(坑洼)是否满足条件 简

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本

整体思路: 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算(开运算) 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准(外接矩形/内接矩形) 注:代码依次头尾连接哦! 0.第三方库导入 import cv2 as cv import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt import MightexUSBcameraSDK as Cam import math 1.原图灰度化 img =

ipsw文件 提取系统文件 方法总结 由于修改运营商文件造成我的有锁4S无法使用移动卡了,在网上苦寻一番还是没有结果,最后萌生了从固件中提取文件的想法,于是便开始在网上搜集资料,最后文件终于提取成功并修复了我的问题,现在把我的经历记录一下,希望对有需要的朋友有所帮助. 注:本次提取操作全部是在ubuntu下进行的,另外附件里面有已经解密.解压过的dmg文件,可以直接在MAC或linux下挂载 1,首先到theiphonewiki网站看看你所需要的文件对应的设备及系统版本是不是已经有破译的密钥,如

虽然先前知道ROI区域是感兴趣区域,但是真正看到调用了OpenCV的cvSetImageROI函数时,并不知道它的作用,所以还是单独写了一段代码对这个函数进行探究.   OpenCVchm文档中对cvSetImageROI函数的介绍如下: void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );image 图像. rect ROI 矩形. 函数 cvSetImageROI 基于给定的矩形设置图像的 ROI(感兴趣区域) . 如果ROI是NULL 并且

很多时候我们需要PDF文档中的插图,直接用pdf中的复制或者截屏软件只能提取位图格式的图片,放大缩小难免失真. 本文教大家一种一种从pdf中提取矢量图的方法. 工具软件: 1 adobe acrobat (可以选用福昕阅读器替代) 2 inkscape (选取该矢量作图软件因为安装包小,提供的常用功能住够应付日常办公,高端功能请选用adobe illustrator) 步骤: 1.使用adobe acrobat软件提取感兴趣区域 备注:若工具栏没有该按钮请参看下图设置 1.2从单页的pdf文档中

为了让web应用程序支持国际化,必须识别每个用户的首选区域,并根据这个区域显示内容. 在Spring MVC应用程序中,用户的区域是通过区域解析器来识别的,它必须实现LocaleResolver接口.Spring MVC提供了几个LocaleResolver实现,让你可以按照不同的条件来解析区域.除此之外,你还可以实现这个接口,创建自己的区域解析器. 要定义一个区域解析器,只需在web应用程序上下文中注册一个LocaleResolver类型的Bean就可以了.你必须将区域解析器的Bean名称设置