crop:对图像进行剪切 resize:对图像进行伸缩 实践代码 import cv2 bb2d = [30, 30, 72 ,42] image = cv2.imread('car.png') pt1 = (int(bb2d[0]), int(bb2d[1])) pt2 = (int(bb2d[0]) + int(bb2d[2]), int(bb2d[1]) + int(bb2d[3])) cv2.rectangle(image, pt1, pt2, (0,0,255)) cv2.imshow

雷锋网按:本文为旷视科技首席科学家孙剑日前在 CCF-ADL上做的题为<如何在大公司和创业公司做好计算机视觉研究>的分享,主要介绍了近期计算机视觉的发展现状,ResNet基本原理和设计,旷视科技在计算机视觉的研究进展等.最后他还分享了一些“ 如何在大公司和创业公司做好研究?”的心得. 孙剑,博士,旷视科技(Face++)首席科学家.研究负责人. 2003年毕业于西安交通大学人工智能与机器人研究所,毕业后加入微软亚洲研究院(Microsoft Research Asia),任至首席研究员.其主要

这是个神奇的工具,居然使用命令行就可以这么方便的处理图片.功能有待挖掘. 这个是把图片批量进行 resize 的脚本. #!/bin/sh counter= root=mypict resolution=400x300 $/*.jpg`; do echo "Now working on $i" convert -resize $resolution $i ${root}_${counter}.jpg counter=`expr $counter + 1` done 同样的还有ImgeM

一.安装 mac下的安装非常简单 brew search ImageMagick brew install xxx 安装后,可验证 magick logo: logo.gif identify logo.gif display logo.gif 更多安装方式参考:http://www.imagemagick.org/script/download.php 二.命令介绍 命令概览 convert:转换图像格式和大小,模糊,裁剪,驱除污点,抖动,临近,图片上画图片,加入新图片,生成缩略图等. ide

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52857657 把前段时间自己整理的一个关于卷积神经网络应用于图像语义分割的PPT整理发布在本篇博客内,由于部分内容还在研究或发表过程中,就只上传PPT前两部分的内容. 今天给大家介绍卷积神经网络在图像语义分割上的一些方法和应用. PPT的目录包括,语义分割的简单介绍,然后介绍一些我的研究和具体的应用,最后简单说一下我最近的一些研究工作.

jQuery File Upload 的 GitHub 地址:https://github.com/blueimp/jQuery-File-Upload 插件描述:jQuery File Upload 是一个 jQuery 图片上传组件,支持多文件上传.取消.删除,上传前缩略图预览.列表显示图片大小,支持上传进度条显示.插件基于开放的标准,如 HTML5 和 JavaScript ,不需要额外的浏览器插件(例如使用Adobe 的 Flash ),在旧版浏览器中使用 XMLHttpRequest

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine

Mtcnn进行人脸剪裁和对齐 from scipy import misc import tensorflow as tf import detect_face import cv2 # import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # import scipy.misc # %pylab inline fin = 'D:\data\male' fout = 'D:\data\\rain\male' minsize

from scipy import misc import tensorflow as tf import detect_face import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # %pylab inline minsize = 20 # minimum size of face threshold = [0.6, 0.7, 0.7] # three steps's threshold factor = 0.709 # scale factor margi

微信原文更清晰:https://mp.weixin.qq.com/s/dv39XvvDNlDqvSgrhN2f7A 最近一直在做一个有关独立开发者友链联盟的插件项目,在做到上传头像时,满网络找最好的头像上传.剪裁插件,最后终于找到了filepond,满心欢喜的认为,这么好的东西居然是开源项目,简直牛的不要不要的. 这个filepond到底怎么好呢?给大家看俩图,或许能了解,她如此美丽简洁,真漂亮! 看到效果,是不是很激动?是不是特别想要? 想必肯定是了,我也是啊. 立马,我就开始准备继承她了..

摘要 解决问题 用CNN框架有效提取video长时序特征 在UCF101等训练集受限的情况下训练网络 贡献 TSN网络,基于长时间时序结构模型.稀疏时序采样策略,视频层监督有效学习整个视频. HMDB51(69.4%),UCF101(94.2%) 介绍 动作识别有两个重要和补充的方面 appearance和dynamic 是否有效提取了特征并充分利用了相关信息 难点:image classification的难点.提取有效特征避开这些challenge并保留分类信息 CNN的局限 CNN网络关注

转自:https://blog.csdn.net/mfcing/article/details/8746256 一些好的公司校园招聘过程中(包括笔试.面试环节),经常会涉及到STL中vector的使用(主要是笔试)及其性能(面试)的分析.今天看了下相关文章,也写了几个小的测试程序跑了跑.算是总结下,希望对需要的人有帮助. 关于vector,简单地讲就是一个动态数组,里面有一个指针指向一片连续的内存空间,当空间不够装下数据时会自动申请另一片更大的空间,然后把原有数据拷贝过去,接着释放原来的那片空间

自己保存的源码阅读笔记哈 faster rcnn 的主要识别过程(粗略) (开始填坑了): 一张3通道,1600*1600图像输入中,经过特征提取网络,得到100*100*512的feature map (设定stride = 16,这是坐标计算要用的),基于这个,生成100 * 100 * scale * aspdio 的anchor box,然后, 这个feature map 通过使用两个卷积网络分别回归目标非目标和bbox_dealta,两个,分别是rpn_objectness_predi

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

一.模块概述 上节的最后,我们进行了如下操作获取了有限的proposal, # [IMAGES_PER_GPU, num_rois, (y1, x1, y2, x2)] # IMAGES_PER_GPU取代了batch,之后说的batch都是IMAGES_PER_GPU rpn_rois = ProposalLayer( proposal_count=proposal_count, nms_threshold=config.RPN_NMS_THRESHOLD, # 0.7 name="ROI&q

零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度

import numpy as np ######################## # 索引 n1 = np.random.randint(0, 100, 10) # print(n1) ''' [68 27 40 11 18 6 61 62 67 31] ''' # print(n1[5]) ''' 6 ''' n2 = np.random.randint(0, 100, (3, 4)) # 创建一个由0到100中随机产生的3行4列的随机数组 # print(n2) ''' [[46 5

一.什么是Spring框架?Spring框架有哪些主要模块? Spring框架是一个为Java应用程序的开发提供了综合.广泛的基础性支持的Java平台.Spring帮助开发者解决了开发中基础性的问题,使得开发人员可以专注于应用程序的开发.Spring框架本身亦是按照设计模式精心打造,这使得我们可以在开发环境中安心的集成Spring框架,不必担心Spring是如何在后台进行工作的. Spring框架至今已集成了20多个模块.这些模块主要被分如下图所示的核心容器.数据访问/集成,.Web.AOP(面

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