深度学习和高光谱图像分类
深度学习算法对高光谱图像进行分类的一些问题和方法。
传统图像处理之颜色特征
在深度学习广泛应用之前，也就是我们所说的传统图像处理，人们是如何处理图像的呢？首先找出图片中的关键特征，然后对这些特征进行识别，检测，分割等。在对计算机进行处理时，也需要先寻找特征。在让计算机理解图像之前，我们先来熟悉熟悉图像特征。
Retinex图像增强
Retinex图像增强,用于去除模糊，增强图像特征，用于学习
NV12等常用YUV数据格式
与 RGB 编码方法类似，YUV 也是一种颜色编码方法。其中“Y”表示明亮度(Luminance 或 Luma)，也就是灰阶值，U和V表示的则是色度(Chrominance 或 Chroma)，分别用Cr和Cb来表示，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。;YUV 是一个比较笼统地说法
MATLAB图像处理学习——图像的像素运算
在matlab当中，图像是以矩阵形式存放的，矩阵的每一个元素就是像素值，所以对图像进行运算就是对矩阵的运算。（包括点运算、图像的加减乘除运算及图像的逻辑运算或与非）
图像滤波简介
图像滤波，即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，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。图像滤波按图像域可分为两种类型：邻域滤波(Spatial Domain Filter)，其本质是数字窗口上的数学运算。一般用于图像平滑、图
OpenCV实战（13）——高通滤波器及其应用
在频域分析中，滤波器是一种放大图像某些频带同时减少其他频带的操作，低通滤波器 (low-pass filters) 是消除图像高频成分的滤波器，而高通滤波器 (high-pass filters) 消除图像的低频成分。在本节中，我们介绍高通滤波器，并利用高通滤波器执行边缘检测。
像素坐标到世界坐标的转换
注意：直接变换是直接根据变换公式获得，实际上包含pixel到camera和camera到world，实际上和顺序变换一样，通过顺序变换可以更清晰了解变换过程。下式为像素坐标pixel与世界坐标world的变换公式，右侧第一个矩阵为相机内参数矩阵，第二个矩阵为相机外参数矩阵。M为相机内参数矩阵，R为旋
【OpenCV】Qt + OpenCV 开发配置 + 入门知识（代码示例）
本文主要学习 Windows下Qt + OpenCV的开发环境的相关配置，以及OpenCV入门相关案例包括 OpenCV图像原理、基础图像操作、案例实现
【深度学习】--图像处理中的注意力机制
注意力机制是一个非常有效的trick，注意力机制的实现方式有许多。可以在知网上搜索一下yolov下的目标监测的硕士论文，没有一篇没有提到注意力机制的迭代修改的，所以很有必要学一下,最后给出了一个例子。输入还是等于输出，可是却是已经获取和注意力的特征．正是因为这个特点，所以注意力机制可以任意插拔。 *
数字图像处理-图像基础-复习总结
文章目录数字图像处理复习总结数字图像基础数字图像基础概念采样和量化非均匀采样与量化数字图像常见失真类型数字图像处理基础数字图像处理基本概念数字图像处理研究内容数字图像处理关键阶段数字图像处理应用图像质量评测像素的空间关系空域图像增强背景知识直方图概念灰度级变换（点处理）直方图处理（点处理）算数运算（
【第十七届智能车】智能车图像处理（3）-元素识别（十字）
智能车十字的识别与循迹过程
OpenCV实战（14）——图像线条提取
轮廓检测指在图像中，忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响实现目标轮廓提取的过程。轮廓检测是目标检测、形状分析、目标识别和目标跟踪等技术的重要基础。本节，我们介绍了如何使用轮廓检测算子 Canny 检测目标轮廓，同时讲解了霍夫变换及其变体概率霍夫变换，可以用于检测任何能够用参数方程表达的形状。
UNet 网络做图像分割DRIVE数据集
目录1. 介绍2. 搭建 UNet 网络3. dataset 数据加载4. train 训练网络5. predict 分割图像6. show7. 完整代码项目的目录如下所示 之前做了一个图像分割的例子，里面大部分的代码和本篇的内容重合，所以每个脚本的代码只会做简单的介绍。具体的可以参考之前的内容，这
06- OpenCV查找图像轮廓 (OpenCV基础) (机器视觉)
图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线. 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。轮廓的作用:用于图形分析物体的识别和检测注意点:为了检测的准确性，需要先对图像进行二值化或Canny操作。画轮廓时会修改输入的图像, 如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。
第四章 Opencv图像色彩空间与通道
第四章 Opencv图像色彩空间与通道
图像处理：Tiler制作你的专属卡通头像和LOGO(圣诞特别篇)
快来用图像处理技术，生成你的专属卡通头像或LOGO吧！
人脸清晰化神器codeFormer图形界面包GUI
CodeFormer，效果是真的强大，我把环境打包成了GUI图形界面，方便大家使用
Opencv图像处理（全）
备注：以下源码均可运行，不同项目涉及的函数均有详细分析说明。环境配置下载地址（注意版本对应）11、图像项目实战（一）银行卡号识别 —— sort_contours()、resize()（二）文档扫描OCR识别 —— cv2.getPerspectiveTransform() + cv2.warpPe
边缘检测与角点检测(模式识别与图像处理课程作业)
Susan与Harris角点检测代码如下所示。Sobel与Canny边缘检测代码如下所示。调用susan角点检测算法的代码如下所示。图像转换成灰度图像的代码如下所示。显示正常中文的标签的代码如下所示。图像转换成灰度图像的代码如下所示。图像转换成灰度图像的代码如下所示。显示正常中文的标签的代码如下所示
