数据的压缩实际是用更短的数据来表示反复出现的数据实现压缩,因此数据重复率越高或者可预测性越强可压缩性就越高,不同数据可压缩的程度不一样,信息熵是用来衡量数据可压缩的程度的一个参数,计算信息最短的长度的期望,关于信息熵:http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/09/information-entropy.html 上面能精确计算...
先进行几何校正,然后进行对比度拉伸。3、(本题10分)用OpenCV实现图像的亮度自适应调整。根据图像的亮度分布自动调整亮度,并显示结果。4、(本题10分)编写一个程序,读取两幅图像,进行图像融合和边缘增强的高级优化处理。结合多种融合和边缘增强方法,进行优化,显示相关图像。
整个空间坐标系的变换遵循 OpenCV 三维视觉的标准。 图3 空间坐标系转换关系示意图 3. 本文方法 图4 X-Gaussian 算法框架流程图 我们算法的流程图如图4所示,首先通过图 4(a)中的 Angle-pose Cuboid Uniform Initialization(ACUI)来计算出 X 光源(Source)在对应旋转角 下的相机内外参矩阵并计算出初始稀疏点云。...
CRNN借助了语音识别中解决不定长语音序列的思路。对于序列问题的解决,通常使用循环网络RNN,为了消除RNN网络常见的梯度爆炸问题,引出LSTM,这些算法在语音识别领域都已相当成熟,有很好的表现,现在就是设计特征,让图像特征可以有近似于语音的特征表达。 语音识别中的时间对应着图像的横向尺度W。 如何获取上述特征呢? 现在...
个人认为图像分割的算法可以从分割目标入手:通常是要将图像分成目标区域和背景。 需要从图像的特征入手,以灰度图像为例(其余类型的图像处理均类似),图像图形很明显的特征有: 图像灰度值特征、目标边界特征、纹理特征、形态学特征等等; 还有一些基于这些特征所计算提取...
具体来说,(1)在人物元素识别上,借助百度智能云人脸识别API接口对新闻海报图像进行批量识别并记录,本研究中只保留是否存在人脸的结果。(2)就主要色调而言,研究者调用Python的OpenCV库,计算图像中所有像素点的平均色调值hue,设定分类阈值暖...
做法是首先以原始灰度图像中各像素及其4邻域组为一个区域，计算出区域灰度均值图像，然后根据原始图像和平滑图像构造出一个二维直方图。然后在二维直方图上寻找一个最佳的阈值矢量(S,T)，使得以(S,T)为界限将直方图分成4个区域后，各区域的信息熵之和最大。这样就可以得到一个最优的二维阈值化函数¹：f ST(x,...
OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战 王晓华 本书旨在掌握深度学习基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow+OpenCV进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求通过通俗易懂的语言和详细的程序分析,介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。本书共13章,内容包括计算机视觉与深度学习的关系、...
A、lspci|grepnpu B、lspci|grepd100 C、lspcigrepatlas D、atlasinfo 答案:B 137.下列哪些包不是图像处理时常用的 A、time B、sklearn C、os D、opencv 答案:C 138.在对抗生成网络当中,带有标签的数据应该被放在哪里? A、作为生成模型的输出值 B、作为判别模型的输入值 C、作为判别模型的输出值 D、作为...
[0049] 如图2 (a)和图2⑹所示,在vs2010+opencv2.4.3运行环境下对实际拍摄的红外弱 小目标序列图像进彳丁 了实验,序列图像共100桢,图像大小为200 X 256像素,目标大小约为2 X2像素,信噪比为2以内,对比度7%,背景为天空和云层.选取第20帧图像(为图2 (a))和第 50帧(图2(b))分别基于形态学滤波、基于SVD...