在对人脸图片进行对齐时,发现有两张人脸图片一直检测不到人脸,但这两张图片中的人脸明明很好检测(证件照),经过 排查,最终发现问题所在:图片的格式不对. img = imread("**.jpg") [m,n,c] = size(img) 排查发现,c=1,但图片明明是彩色的,使用imfinfo('*.jpg')发现一张图片是PNG格式的.但此方法并不一直有效,比如imfinfo另一张图片,输出的 信息为空,不知道到底是什么格式的图片.正确的处理姿势(将图片转为RGB格式的图片即可):

与asp.net 打交道很多年,如今天微软的优秀框架越来越多,其中微软在基于mvc的思想架构,也推出了自己的一套asp.net mvc 框架,如果你亲身体验过它,会情不自禁的说‘漂亮’.回过头来,‘漂亮’终归有个好的思想,其中类似于AOP的思想,就在其中体现的淋漓尽致,今天本文主要讨论的是基于AOP思想构成的‘异常过滤器’.我们的目的只有一个,让try...catch...无处盾形,让代码更健壮优美. 一.理解mvc里filter是怎么运行的 老外的一篇文章是这样的草图 通过翻译中文是这样的 其

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一)      一直有计划研究实时图像拼接,但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现>,条理清晰.内容完整.实现的技术具有市场价值.因此定下决心以这篇论文为基础脉络,结合实际情况,进行“基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现”.       一.基于opencv的surf实现       3.0以后,surf被分到了"opencv_contrib-master"中去,

基于RC4加密算法的图像加密 某课程的一个大作业内容,对图像加密.项目地址:https://gitee.com/jerry323/RC4_picture 这里使用的是RC4(流.对称)加密算法,算法流程网上可以找到很多例子,这里就不做介绍了.主要想法是提取图像每个通道的数据,直接作为一个字节流输入加密算法.每个通道可以是分离的,也可以是合并在一起的. 效果图见下: 原图 加密图(密码:123) 解密图 解密之后的图像是有失真的,目前还没有找到问题所在.

分享一款基于jQuery点击图像居中放大插件Zoom是一款放大的时候会从原图像的位置以动画方式放大到画面中间,支持点击图像或者按ESC键来关闭效果.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div class="page-body"> <div style="width: 80px; height: 80px; margin-right: 10px; padding: 10px; float: left; background:

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作

基于AXI VDMA的图像采集系统 转载 2017年04月18日 17:26:43 标签: framebuffer / AXIS / AXI VDMA 2494 本课程将对Xilinx提供的一款IP核——AXI VDMA(Video Direct Memory Access) 进行详细讲解,为后续的学习和开发做好准备.内容安排如下:首先分析为什么要使用VDMA.VDMA的作用:然后详细介绍VDMA的特点.寄存器作空间: 最后阐述如何使用VDMA,包括IP核的配置方法.代码编写流程等. 本章主要是

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

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

[DSP开发]利用CCS5.4开发基于DSP6455的JPEG2000图像解压缩过程 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 说明:前端是时间基于VS2010工程,在windows上实现了对openjpeg2000的改写,实现了从内存中读取数据进行解压缩的工作.由于某些技术储备需要,将其移植到DSP6455中进行解压缩.本文记录的就是整个移植过程. 0. 异想天开:试图在CCS上直接使用VS2010生成好的编译库 这个想法是一直就有的,在调试VS

基于注意力的街景图像提取结构化信息 一种用于真实图像文本提取问题的TensorFlow模型. 该文件夹包含在FSNS数据集数据集上训练新的注意OCR模型所需的代码,以在法国转录街道名称. 您还可以使用它来根据自己的数据进行培训. 更多细节可以在我们的论文中找到: "从街景图像注意为基础提取结构化信息" 项目地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr Attention-based Extractio

close all;clear all;clc;I = imread('yaogan2.jpg');HSV = rgb2hsv(I);Hgray = rgb2gray(HSV);% 计算64位灰度共生矩阵glcmsl = graycomatrix(Hgray,'numlevels',64,'offset',[0 1;-1 1;-1 0;-1 -1]);% 纹理特征统计,包括对比度.相关性.熵.平稳度.二阶矩(能量)stats = graycoprops(glcmsl,{'contrast','c

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

最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1.  Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t

一.前言 最近学习牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理原理及应用>的第六章直方图操作,由于需要将捕获的图像转换为灰度图像,因此在之前代码的基础上加入了RGB图像转灰度图像的算法实现. 2020-02-29 10:38:40 二.RGB图像转灰度图像算法原理 将彩色图像转换为灰度图像的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等.输出后便可以得到灰度图像,另一种是转换为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图 像的亮度和浓度,所以只输出Y分量,得到图像就是灰度图像.

一 前言 最近收到审稿人的修改意见,其中有三条:一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 另外一条为<1.2. Quality RC: The manusc

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操

在MATLAB中,我们常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在MATLAB中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从uint8型变成double型.如果直接运行imshow(I),显示的将是一个白色的图像. 这是因为imshow()显示图像时默认double型在0~1范围内,即大于1时都显示为白色:而imshow()显示unit8型图像是在0~255范围内.解决办法: 1.利用imshow(I/256)将图像矩阵转化到0~1之间 2.利用imsho

基于Django Restframework和Spark的异常检测系统,数据库为MySQL.Redis, 消息队列为Celery,分析服务为Spark SQL和Spark Mllib,使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析:数据分为全量数据和正常数据,每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练. 使用celery批量导入(指定时间段)正常样本到数据库 def add_normal_cat_data(data): """ 构建数据model

MATLAB中,常常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在matlab中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型.如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像.这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围.而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了. 通过搜索,

目录 1. 读入图片并显示 import cv2 img = cv2.imread("longmao.jpg") cv2.imshow("longmao", img) cv2.waitKey(0) #等待按键,0表示永久等待 cv2.destroyAllWindows() #完成之后销毁窗体 2. RGB通道分离 基于numpy数组的方法 r = img[:, :, 2] g = img[:, :, 1] b = img[:, :, 0] 注意:OpenCV读取的顺