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计算机视觉
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计算机视觉—图像特效(3)
将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。 该功能将输入图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。如果要转换RGB颜色空间,则应明确指定通道的顺序(RGB或BGR)。请注意,OpenCV中的默认颜色格式通常被称为RGB,但它实际上是BGR(字节相反)。因此,标准(24位)彩色图像…
计算机视觉—OpenCV入门(1)
计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入,机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多,例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的,同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领…
计算机视觉—人脸识别(Haar特征+Adaboost分类器)(7)
Haar特征是一种反映图像的灰度变化的,像素分模块求差值的一种特征。它分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种矩形框组合成特征模板,在特征模板内用 黑色矩形像素和 减去 白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。例如:脸部的一些特征能由矩形模块差值特征简单的描…
计算机视觉—机器学习介绍(6)
计算机程序,不是通过人类直接指定的规则,而是通过自身运行,学习事物的规律,和事物间的关联。 计算机程序所能够处理,只有数值和运算。 计算机程序不过是一段存储在硬盘上的零一代码,运行时被读取进内存,CPU 根据代码转换成的指令来做一组特定的操作,让这些01数字通过逻辑电路进行若干…
计算机视觉—美化效果(4)
数码时代,直方图可以说是无处不在。无论是相机的显示屏,还是后期PS、ACR里的窗口,甚至色阶、曲线的工具之中,都可以看到直方图的身影。 要理解直方图,绕不开“亮度”这个概念。人们把照片的亮度分为0到255共256个数值,数值越大,代表的亮度越高。其中0代表纯黑色的最暗区域,25…
计算机视觉—TensorFlow入门(5)
1、使用图 (Graph) 来表示计算任务. 2、在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (Context) 中执行图. 3、使用 张量(Tensor) 表示数据. 4、通过 变量 (Variable) 维护状态. 5、使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(…
计算机视觉—图片几何变换(2)
几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排。适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的负面影响。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤, 是图像归一化的核心工作之一。 一个几何变换需要两部分运算:首先是空…
计算机视觉—人脸识别(yale人脸数据库+tensorflow)(9)
耶鲁脸部数据库(大小为6.4MB)包含165个GIF格式的灰度图像,共15个人。每个主题有11个图像,每个不同的面部表情或配置都有一个:中心光,眼镜,快乐,左光,无眼镜,正常,右光,悲伤,困倦,惊讶和眨眼。
计算机视觉—CNN识别手写数字(11)
TensorFlow已经准备了一个脚本来自动下载和导入MNIST数据集。它会自动创建一个'MNIST_data'的目录来存储数据。 这里,mnist是一个轻量级的类。它以Numpy数组的形式存储着训练、校验和测试数据集。同时提供了一个函数,用于在迭代中获得minibatch,后…
计算机视觉—kNN识别手写数字(10)
手写数字的MNIST数据库可从此页面获得,其中包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集。它是NIST提供的更大集合的子集。这些数字已经过尺寸标准化并以固定尺寸的图像为中心。 MNIST是深度学习的经典入门demo,他是由6万张训练图片和1万张测试图片构成的,…