图像滤波,指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像与处理中不可缺少的操作. 邻域算子,指利用给定像素及其周围的像素值,决定此像素的最终输出值的一种算子.线性邻域滤波器就是一种常见的邻域算子,像素的输出值取决于输入像素及其周围像素的加权和,权重是邻域算子相应位置上的值. 线性滤波概念: 原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波器(模板内像素灰度值的平均值).高斯滤波器(高斯加权平均值)等. 非线性滤波概念: 原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,即用

NI Vision 控件模板 Vision控件模板位于LabVIEW控件模板的最顶层,由一下元素组成: IMAQ Image.ctl—该控件是一个类型定义,用于声明图象类型的数据.在VI的前面板中使用该控件代表图象类型数据.例如,使用该控件作为一个子程序的输入或输出,使调用成成可以将一幅图像传送给子程序. 图像显示(Image Display)—该控件用于在LabVIEW 中直接显示图像.也可以利用该控件创建关注区域 (ROIs). 图像显示控件提供标准和3D版两种外观. IMAQ 视觉控件(I

首先通过vins_estimator mode监听几个Topic(频率2000Hz),将imu数据,feature数据,raw_image数据(用于回环检测)通过各自的回调函数封装起来 ros::Subscriber sub_imu = n.subscribe(IMU_TOPIC, , imu_callback, ros::TransportHints().tcpNoDelay()); ros::Subscriber sub_image = n.subscribe(, feature_callb

[wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 [wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 /*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. // //  By downloading, copying,

SIFT(Scale Invariant Feature Transform),尺度空间不变特征,目前手工设计的最好vision特征. 以下是学习http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424后的收获. 一.尺度空间 gaussian pyramid的产生: 1.为避免对第一组第一层图片(原始图片)做高斯滤波导致损失,在其基础上将尺度扩大一倍作为-1层,方法是用=0.5做高斯滤波. 2.对每组(octave)倒数第三张图片做降采样,产生下

Capel, David, and Andrew Zisserman. "Computer vision applied to super resolution." Signal Processing Magazine, IEEE 20, no. 3 (2003): 75-86. 简介 超分辨率重建的目的是使用一组低分辨率的图像来估计一副高分辨率图像.重建主要通过两个步骤来完成:配准低分辨率的图片组到一个公共的坐标系,然后使用图像的生成模型(generative image model

在Keil C中可能需要指定某个函数或者某段程序链接后存放在程序区中的位置. 1. 如何指定某个函数在程序区中的位置. QUESTION How do I locate a C function at an absolute address? I succeeded in variables using _at_, but it doesn’t work for functions. ANSWER You must use the BL51 Linker or LX51 Linker to lo

此文主要记录我在18年寒假期间,收集Avrix论文的总结 寒假生活题外   在寒假期间,爸妈每天让我每天跟着他们6点起床,一起吃早点收拾,每天7点也就都收拾差不多.   早晨的时光是人最清醒的时刻,而且到十点左右才开始帮忙做中午饭,中间这么大把的时光,我就来做做自己喜欢的事情.小外甥女也回来,但她每天只有10点起床后才跟我玩,真希望她能早起背背古诗文. 概述   整个项目由数据采集(Python),数据存储(Mysql),数据可视化(C#)组成.   数据采集主要负责从网络上,获取Avrix的论

Graph Cut and Its Application in Computer Vision 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/04/graph-cut-and-its-application-in.html 现在好像需要代理才能访问了... 网络流算法最初用于解决流网络的优化问题,比如水管网络.通信传输和城市的车流等.Graph cut作为其中一类最常见的算法,用于求解流网络的最小割,即寻找一个总容量最小的边集合,去掉这个集合中的所有边将阻断这个网

图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读         分类:            图像处理            计算机视觉             2013-01-23 17:19     12031人阅读     评论(33)    收藏    举报     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GrabCut做了一个了解.OpenCV中的Gr

因为项目中,UI的所有模块都没有MonBehaviour类(纯粹的C#类),只有像NGUI的基本组件的类是继承MonoBehaviour.因为没有继承MonoBehaviour,这也不能使用Update,InVoke,StartCoroutine等方法,这样就会显得很蹩脚.后来一个同事添加vp_Timer和vp_TimeUtility这两个类.后来研究了下vp_Timer至少可以弥补没有Update,InVoke,InVokeRepeat的不足. 之前用的时候,就粗略的研究过vp_Timer这个

这一篇论文很不错,也很有价值;它重新思考了googLeNet的网络结构--Inception architecture,在此基础上提出了新的改进方法; 文章的一个主导目的就是:充分有效地利用computation; 第一部分: 文章提出了四个principles: 原则1:设计网络的时候需要避免 representational bottlenecks; 什么意思呢? 文章中说: 层与层之间进行 information 传递时,要避免这个过程中的数据的extreme compression,也就

一.软件准备 NI LabVIEW软件视觉开发必备软件 1.开发平台:LabVIEW 2015Chinese 32位中文版 链接:http://pan.baidu.com/s/1eRGmFVc 2.NI视觉图像处理函数库:NI Vision Development Module (VDM)视觉开发包 链接:http://pan.baidu.com/s/1qXA2Evi 3.相机驱动:NI Vision Acquistin Software (VAS) 链接:http://pan.baidu.co

计算机视觉中的边缘检测   边缘检测是计算机视觉中最重要的概念之一.这是一个很直观的概念,在一个图像上运行图像检测应该只输出边缘,与素描比较相似.我的目标不仅是清晰地解释边缘检测是怎样工作的,同时也提供一个新而又容易的方法只需要最小工作来明显地提高边缘检测. 通过获得这些边缘,许多计算机算法才得以有可能实现,因为在一个场景中边缘包含着绝大部分(至少很多)的信息. 举个例子,我们都记得 Windows XP 的那个绿色小山坡和蓝色天空的背景. 当我们的大脑试图去理解这个场景时,我们知道这是草地,看

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 摘要和Prior Work就略了,懒:)   Summary: 总的来说,MobileNet相对于标准卷积过程有以下几点不同: 1) 将标准的卷积操作分为两步:depthwise convolution和pointwise convolution.即

http://blog.csdn.net/qq_20038925/article/details/50510565 OSG 立体显示 3D Vision眼镜:所实现的是被动立体. 1.本人最近在做osg的立体显示,显卡用的quadro k2200 支持3Dvision,显示器是华硕支持3Dvision的型号,眼镜是3Dvision 无线版. 2.首先显卡驱动要装对应的版本,其次在Nvidia官网下载3DVision红外发射器的驱动 安装: 3.打开Nvidia控制面板,在3D立体视觉中点击启用3

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11715.html 教之道 贵以专 昔孟母 择邻处 子不学 断机杼 随着苹果新品iPhone x的发布,正式版iOS 11也就马上要推送过来了,在正式版本到来之前比较好奇,于是就去下载了个Beat版本刷了下,感觉还不错.WWDC 2017推出了机器学习框架和ARKit两个比较有意思的东西,本想先来学习学习AR,无奈手机刚好不在版本中.....真受伤,只好来学习学习机器学习了,下面进入正题吧. 先看看大概效果吧 什么是机器

Hash,一般翻译做散列.杂凑,或音译为哈希,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从散列值来唯一的确定输入值.简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数. 这里就只介绍一种Hash函数,其实有好多种,但是目前只学了这一种. 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showpr

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实在是太喜欢Richard Szeliski的这本书了.每一章节(after chapter3)都详述了该研究方向比較新的成果.还有很多很多的reference,假设你感兴趣.全然能够看那些參考论文 Point operators(点算子) 点运算是最简单的一类图像处理运算.如简单的对照度变换,亮度变换 Pixel transform(像素变换) g(x) = af (x) +b    a和b有时被觉得用来控制对照度和亮度,在我的opencv栏目有个样例是简单的对照度和亮度变换,用的就是这个公式

常用函数 fscanf(fid, '%c', inf) -> 直接读取整个文件, 因为inf表示无穷 strtrim char(num): 将num转为ASCII字符 strtok(content, delimiters) regexprep(content, pattern, replacement): 正则表达式匹配并替换成指定的字符 lower: 小写字符 cumsum: 求紧邻累加和序列 eval: 将sym符号转换为数值 syms: 定义符号变量 dsolve: 求解常微分方程, 求出