- 这是我在学习数字图像处理这门课程时,从网络上以及相关书籍中搜集到的一些题目, 这些 题目主要是针对期末考试的, 这本题库将会按照考试常见的题型进行分类,主要分为以下 5 大题型:选择题、填空题、判断题、简答题、计算题。 这本资料主要有以下几个特点: 1 为了避免篇幅过长,这本笔记只整理了计算题。 2 这本书从考试可能 涉及到的各个知识点出发, 将题目按照知识点归类,从而可以更集中、更高效的复习 3 这本书在一些重要的知识点前还配相关的知识点,目的是为了让大家快速把握这一小节的整体内容。 4 这本书在每一个考点中都会放1-2道经典的例题,例题后面还有对应的练习题供大家参考。5 1w+浏览¥ 4.90
- 本篇文章的目的主要是介绍如何利用OpenCV自己训练分类器,实现特定物体的识别,这里以人手识别为例,对整个分类器训练及识别测试过程进行详细说明,并附有程序代码。5 5507浏览¥ 19.90
- 今天小编就为大家分享一篇使用pytorch完成kaggle猫狗图像识别方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧4 3989浏览¥ 9.90
- 水下目标检测、识别和跟踪是具有重要意义的热点研究问题,在军事和民用领域都有重要的应用.鉴于此,对基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪原理、方法以及典型算法的研究进展进行全面阐述.首先论述基于声呐图像的水下目标检测、图像去噪、图像分割等方面的主要进展以及典型算法和算法扩展;然后对水下目标声呐图像识别中的特征提取、特征分类方法和主要技术难点进行讨论;最后阐述基于水声信号处理和声呐图像信息的水下目标跟踪方法和算法.通过对水下目标处理过程各个过程的深入讨论和对比分析,指出基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪中急需解决的关键科学问题及可能的解决思路,并对该领域的未来发展方向做进一步的展望.5 2276浏览¥ 9.90
- 一、卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取数据中最有效的特征,这种方法可以提取到图像中最基础的特征,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征,因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。 卷积神经网络CNN的要点就是局部连接(LocalConn5 2254浏览¥ 9.90
- 本智能车采用PID控制算法,使用CCD线型摄像头作为黑色引导线的检测设备,经LM393比较后供单片机进行数据采集,图像识别,从而可以进行路径识别。电机驱动采用的是PC33886,使用直射型光电传感器来测量速度,并将相关信息显示在LCD液晶显示屏上,并采用4个按钮按键进行参数设定,为现场调试提供了友好的人机交互界面。5 2252浏览¥ 9.90
- 采用FPGA搭建图像处理系统,通过硬件算法实现图像的流水线及并行处理,实现了对具有特定颜色的物体的识别与跟踪。整个系统工作于像素频率,避免了算法的程序跑飞现象,使系统的可靠性大为提高,较好地保持了系统的低功耗特性,且优于DSP等串行处理器结合软件算法来实现的方法。5 1572浏览¥ 9.90
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- 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,人类的图像识别都是依靠图像所具有的本身特征分类,然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的,当看到一张图片时,我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。在这个过程中,我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类5 2155浏览¥ 9.90
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- turtle是python的一个很好玩的自动绘图工具。然而,用它来画一幅画需要提供大量的坐标点。有的人为了用它画出一幅好看的画不惜去手工计算图片线稿的描点的位置。心疼一秒。 其实我们完全可以用计算机图像识别来自动获取图片边缘的位置坐标,比如Opencv。 我们先直接上python的opencv一个基本案例。 import cv2 img = cv2.imread("E:/User/Desktop/psb.png")#读取一张图片 cv2.imshow("窗口标题",img)#在一个窗口显示图片 cv2.imread()是读取一个图像文件,然后将图像的像素信息转化成一个numpy矩阵,并返回5 1581浏览¥ 9.90
- 爱华AIWA HS-JX729 磁带随身听维修服务手册 说明书电路原理图PCB图5 689浏览¥ 11.90
- 前言 深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别、分类,物体检测,机器翻译等等。深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法。因此,我们将要介绍的深度学习,指的是构建神经网络结构,并且运用各种深度学习算法训练网络参数,进而解决各种任务。本文从PyTorch环境配置开始。PyTorch是一种Python接口的深度学习框架,使用灵活,学习方便。还有其他主流的深度学习框架,例如Caffe,TensorFlow,CNTK等等,各有千秋。笔者认为,初期学习还是选择一种入门,不要期望全都学会。须知,发力集中才能深入挖掘。乱花渐欲迷人眼,选择适合自己的,从一而终,相信会5 4624浏览¥ 9.90
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- 从实时视频流中识别出人脸区域,从原理上看,其依然属于机器学习的领域之一,本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练,利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型,如此即可识别出人脸。幸运的是,这些工作OpenCV已经帮我们做了,我们只需调用对应的API函数即可,先给出代码: #-*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(window_name) #5 950浏览¥ 9.90
- 卷积神经网络(ConstitutionalNeuralNetworks,CNN)是在多层神经网络的基础上发展起来的针对图像分类和识别而特别设计的一种深度学习方法。先回顾一下多层神经网络:多层神经网络包括一个输入层和一个输出层,中间有多个隐藏层。每一层有若干个神经元,相邻的两层之间的后一层的每一个神经元都分别与前一层的每一个神经元连接。在一般的识别问题中,输入层代表特征向量,输入层的每一个神经元代表一个特征值。在图像识别问题中,输入层的每一个神经元可能代表一个像素的灰度值。但这种神经网络用于图像识别有几个问题,一是没有考虑图像的空间结构,识别性能会受到限制;二是每相邻两层的神经元都是全相连,参数0 1016浏览¥ 9.90
- 写在前面 这一段的内容可以说是最难的一部分之一了,因为是识别图像,所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难,所以我尽量会讲得清楚一点。 而且因为在编写的过程中,把前面的一些逻辑也修改了一些,将其变得更完善了,所以一切以本篇的为准。当然,如果想要直接看代码,代码全部放在我的GitHub中,所以这篇文章主要负责讲解,如需代码请自行前往GitHub。 本次大纲 上一次写到了数据库的建立,我们能够实时的将更新的训练图片存入CSV文件中。所以这次继续往下走,该轮到识别图片的内容了。 首先我们需要从文件夹中提取出需要被识别的图片test.png,并且把它经过与训练图片相同的处理得到1×10000大小的向量5 996浏览¥ 9.90
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- 一、卷积神经网络CNN简介 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取数据中最有效的特征,这种方法可以提取到图像中最基础的特征,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征,因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。 卷积神经网络CNN的要点就是局部连接(Loca0 766浏览¥ 9.90
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- 做图像识别的时候需要在图片中画出特定大小和角度的矩形框,自己写了一个函数,给定的输入是图片名称,矩形框的位置坐标,长宽和角度,直接输出画好矩形框的图片。 主要思想是先根据x,y坐标和长宽得到矩形,然后通过数学计算得到旋转angle角度后的新矩形框的四个顶点位置坐标,再利用draw.line()函数画出来。 import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw def draw(filename,result): img = Image.open(fi5 726浏览¥ 9.90
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- 本文详细介绍了低成本实现互联网范围内低延迟高清视频传输的系统方案,适合企业、单位、机关内部的高质量视频传输场景需求。以流媒体转发服务器为核心,HDMI接口信号发送、接收端灵活部署,可以实现互联网范围内毫秒级延迟的1080P及以上的高清音视频传输。广泛应用于企业、机关、媒体、广告等各个行业,高清分辨率支持大屏幕的实时显示,让现场体验更加完美。发送端可以连接摄像机、导播台以及电脑的HDMI信号,高清无损的音视频信号实时地传送到千里之外,适合多种场景、多种应用。发送端、接收端均采用体积小巧的一体化结构设计,支持电池供电,配合无线的网络设备可以实现移动场景的视频传输。两对发送、接收端即可实现双向的音视频传输,进行实时的交流互动,图像声音质量不受影响。流媒体转发服务器体积小巧,耗电极低,一次安装部署后长期使用。文中涉及的操作步骤简单易行,配以截图予以说明,笔者亲测可行。5 174浏览¥ 11.90