主流的算法主要分为两个类型: (1)tow-stage R-CNN系列算法,其主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一些列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类和回归.two-stage方法的优势是准确度高. (2)one-stage 如YOLO和SSD,主要思路是均匀的在图片的不同位置进行密集抽样,抽样时可以采用不同尺度和长宽比,然后利用CNN提取特征后直接进行分类和回归,整个过程只需要一部,所以其优势是速度快. 均匀的密集采样的一个重要缺点

VSAM(VideoSurveillance and Monitoring)视频监控系统 Robotics Institute CMU 1:引言 2:试验床介绍 3:基本的视频分析算法:运动目标检测,跟踪,分类,简单行为识别 4:地理空间模型,感知网络标定,三维地理位置估计,目标图形显示 5:多摄像机协作 6:成果展示及未来的研究计划 1 引言 VSAM可自动解析场景中的人和车,检测目标并按语义分类,如人.人群.车,以及在此基础上的行为分析,如走动.奔跑.利用VSAM,单个人即可监控复杂区域,跟

目录索引 [无私分享:ASP.NET CORE 项目实战]目录索引 简介 很长时间没有来更新博客了,一是,最近有些忙,二是,Core也是一直在摸索中,其实已经完成了一个框架了,并且正在准备在生产环境中试用,但是很多东西也是出于自己理解的肤浅和技术的不断更新,经常变动,所以,如果自己还没有完全搞好,就来写博客,反复的修正,可能会误导一些新手朋友. 如果有正在研究Core的朋友,可以大家一起交流下. 验证码 相信很多朋友跟我一样,图形验证码成为了 Core 的一个绊脚石. System.Drawin

一.序言   陆陆续续的如果累计起来,我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ,向我咨询有关抠图方面的算法,可惜的是,我对这方面之前一直是没有研究过的.除了利用和Photoshop中的魔棒一样的技术或者Photoshop中的选区菜单中的色彩范围类似的算法(这两个我有何PS至少90%一致的代码)是实现简单的抠图外,现在一些state of art 方面的算法我都不了解.因此,也浪费了不少的将知识转换为资产的机会.年30那天,偶然的一个机会,有位朋友推荐我看了一篇关于抠图的文章,并有配套的实现代码,于

cv::CommandLineParser的使用. I suppose CommandLineParser::has("something") should be true when the command line has --something in it. ./a.out -h ./a.out --help 打印keys的相关内容. #include <opencv2/core/utility.hpp> #include <iostream> using

Lukas Neuman--[ICDAR2015]Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement 算法介绍 Fig. 2. Overview of the method. Initial text hypotheses efficiently generatedby a MSER detector are further refined using a local text mod

在Drawable目录下创建资源文件 使用shape标签画出背景圆点与当前圆点 背景圆点: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:shape="oval" > <solid android:color="

新建一般处理程序:veify.ashx <%@ WebHandler Language="C#" Class="verify" %> using System; using System.Web; using System.Text; using System.IO; using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; public class verify : IHttpHandler, System

提高matlab运行速度和节省空间的心得 首先推荐使用matlab 2006a版本,该版本优点很多(不过有一个小bug,就是通过GUI自动生成的m文件居然一大堆warning,希望在已经发布了的2006b版本中有改善),其中对于编程人员来说比较突出的一个就是编辑窗口的自动语法检查功能.这可以在一定程度上避免使用没有被定义或赋值的变量,另外,也可以帮助你优化代码,[例1]的[方案3]就是因为我看到matlab编辑窗口的warning而得到的启发.顺便提一下,虽然matlab不像其他语言那样,对变量

最近因为工作需要,需要实现一个Grabcut函数.Opencv已经提供此函数,今天把opencv的例程拿出来跑了一下,对于简单的背景实现效果还不错. OpenCV中的GrabCut算法是依据<"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts>这篇文章来实现的. 此论文地址为:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/ablake/p

运动检测(前景检测)之(一)ViBe zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.如果加上他们的改进版,那就是很大的一个家

opencv3.1自带demo的介绍和运行操作. 下列实验基本都试过,有些需要根据自己的电脑修改一些路径或者调试参数. 值得注意的是,控制台程序输入有时候要在图像所在的窗口输入相应的指令.我的电脑上安装了vs2013和2015. vs2015+opencv3.1/2.4.9在我的电脑上经常有这个错误:xxxx处有未经处理的异常: 将一个无效参数传递给了将无效参数视为严重错误的函数 ,或者提示在vector.h里的错误.后来用VS2013+Opencv3.1就没有这个问题. opencv可能还是有

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 1.绪论 图切割算法是组合图论的经典算法之一.近年来,许多学者将其应用到图像和视频分割中,取得了很好的效果.本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术,以及图切算法在交互式图像分割中的应用. 图像分割指图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,是一种基本的计算机视觉技术.只有在图像

首先,项目添加对ZKWeb.System.Drawing的引用: 生成验证码代码如下: public class VierificationCodeServices { /// <summary> /// 该方法用于生成指定位数的随机数 /// </summary> /// <param name="VcodeNum">参数是随机数的位数</param> /// <returns>返回一个随机数字符串</returns&

http://www.zhihuishi.com/source/2073.html 高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型. 对图像背景建立高斯模型的原理及过程:图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次,也可以以为是图像灰度概率密度的估计.如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大,且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异,那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状,其中一个峰对应于目标,另一个峰对

验证方法: public static string VerificationCodeCacheFormat="vcode_cache_{0}"; public IActionResult ValidateCode() { VerificationCodeServices _vierificationCodeServices = new VerificationCodeServices(); string code = ""; System.IO.MemoryStr

/// <summary> /// 图片验证码 /// </summary> public class VerificationCodeServices { /// <summary> /// 生成指定长度的随机字符串 /// </summary> /// <param name="codeLength">字符串的长度</param> /// <returns>返回随机数字符串</returns&

1.VIBE思想: 为每个像素点存储了一个样本集,样本集中采样值就是该像素点过去的像素值和其邻居点的像素值,然后将每一个新的像素值和样本集进行比较来判断是否属于背景点. 2.VIBE模型初始化 通用的检测算法的初始化,需要一定长度的视频序列来完成,需要耗费数秒时间:VIBE只需要一帧图像即可.ViBe初始化就是填充像素的样本集的过程但是由于在一帧图像中不可能包含像素点的时空分布信息,我们利用了相近像素点拥有相近的时空分布特性,具体来讲就是:对于一个像素点,随机的选择它的邻居点的像素值作为它的模型

参考这篇文章: http://www.cnblogs.com/yuangang/p/6000460.html using System; using System.IO; using System.DrawingCore; using System.DrawingCore.Imaging; namespace MobileWeb.Utility { public class Captcha { public string CreateValidateNumber(int length) { in

截止.Net Core 2.0 目前官方类库的API中不支持Bitmap System.Drawing.Primitives 这是官方的一个Drawing库,但是没有Bitmap.Graphics等很多东西,所以这个做图形验证码基本Pass了.  zkweb.system.drawing 这个是第三方的,从mono的System.Drawing修改得来的.过程比较详细,也实现了.所以把这个的使用跟大家分享一下. 安装命令: Install-Package ZKWeb.System.Drawing

不错的草稿.但进一步处理是必然的,也是难点所在. Extended: 固定摄像头,采用Gaussian mixture models对背景建模. OpenCV 中实现了两个版本的高斯混合背景/前景分割方法(Gaussian Mixture-based Background/Foreground Segmentation Algorithm),调用接口很明朗,效果也很好. 参见:[Scikit-learn] 2.1 Gaussian mixture models & EM [1] 有趣的应用 之