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圖像處理
圖像處理 文章 進(jìn)入圖像處理技術(shù)社區(qū)
基于圖像處理和模式識(shí)別的火災(zāi)檢測(cè)方法
- 學(xué)期末一直忙考試，大作業(yè)，很久沒(méi)來(lái)耕耘了。。。 雖然考試都結(jié)束了，手頭還是累積了不少活兒要補(bǔ)，不多寫了，曬個(gè)小項(xiàng)目，之前一直做的，后來(lái)當(dāng)做模式識(shí)別課程的大作業(yè)交了?！ 〈篌w框架如下： 還是之前的火災(zāi)檢測(cè)，但是在一些簡(jiǎn)單的顏色、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的基礎(chǔ)上增加了模式識(shí)別的方法。(其實(shí)并不需要這么多種方法，因?yàn)樽鳂I(yè)要求試驗(yàn)三種以上的方法) 因?yàn)樘卣鞅容^簡(jiǎn)單——SVM、非線性SVM、決策樹(shù)、隨機(jī)森林都是用的顏色直方圖來(lái)訓(xùn)練;Adaboost就是完全用的《Rapid》中的
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解（Part8）——傅立葉變換的來(lái)龍去脈
- 千呼萬(wàn)喚始出來(lái)，我們前面已經(jīng)做了很多很多的準(zhǔn)備，終于可以揭開(kāi)傅立葉變換的面紗了。當(dāng)然，在閱讀這篇文章之前，請(qǐng)務(wù)必保證你已經(jīng)掌握了傅立葉級(jí)數(shù)的所有內(nèi)容，可以參看 圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解(Part4) ——傅立葉級(jí)數(shù)的概念1 http://www.ex-cimer.com/article/201703/344947.htm 圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解(Part5) ——傅立葉級(jí)數(shù)的概念2 http://www.ex-cimer.com/article/201703/344948.h
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解（Part7）——哈密爾頓算子
- 在前面的部分中我們已經(jīng)完整地給出了梯度和散度這些數(shù)學(xué)概念的意義，這些生澀的定義在最初學(xué)習(xí)的時(shí)候很少有人會(huì)注意到它們跟圖像能有什么聯(lián)系。然而，隨著學(xué)習(xí)的深入，當(dāng)真正接觸到圖像處理算法時(shí)，你又不得不承認(rèn)，梯度、散度這些東西幾乎是無(wú)處不在的。本節(jié)所介紹的內(nèi)容就是這些概念在圖像處理中的最最簡(jiǎn)單應(yīng)用之范例。這部分內(nèi)容與邊緣檢測(cè)技術(shù)密不可分?！ ?.2.1 哈密爾頓算子
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解（Part5）——傅立葉級(jí)數(shù)的概念2
- 1.4.3?傅立葉級(jí)數(shù)的概念(2)——含“狄利克雷收斂定理” ?? ? ?? ? ?? ? 本小節(jié)完。?
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解（Part4） ——傅立葉級(jí)數(shù)的概念1
- 1.4.3 傅立葉級(jí)數(shù)的概念(1) 我整理了圖像處理中可能用到的一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，將其分成了6個(gè)章節(jié)(全文目錄見(jiàn)上方鏈接)。如果你對(duì)其中的某一小節(jié)特別感興趣，但是它還沒(méi)有被發(fā)布，你可以在博客下方留言，我會(huì)據(jù)此調(diào)整發(fā)布順序。但是請(qǐng)務(wù)必精確地指出章節(jié)標(biāo)號(hào)(例如1.3.7 曲面積分)，而不是籠統(tǒng)地使用類似“第5章”或者“小波部分”這樣的表述。因?yàn)榈任野讶空麄€(gè)
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解（Part3）
- 1.3.9 斯托克斯公式與旋度 本小節(jié)完。
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解（Part2）
- 1.3.8 高斯公式與散度(含格林第一恒等式，格林第二恒等式及格林互逆定理) 本小節(jié)完。
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實(shí)踐的意義——寫給圖像處理算法愛(ài)好者的建議
- 陸放翁詩(shī)云：“紙上得來(lái)終覺(jué)淺，絕知此事要躬行”，此乃亙古不變之真理也?！ D像處理研究的一個(gè)很大特點(diǎn)就在于，它是一種和實(shí)際應(yīng)用緊密聯(lián)系的實(shí)用型學(xué)科。所有的算法都是針對(duì)實(shí)際中遇到的問(wèn)題而存在的。無(wú)論是我們新提出了一個(gè)算法，還是我們新學(xué)習(xí)了一個(gè)算法，都可以直接寫一個(gè)程序來(lái)檢驗(yàn)它的處理效果。而且這種“效果”往往還是一目了然的。因?yàn)閳D像處理的輸入和輸出都是圖像，圖像就是用來(lái)給人看的。這種直觀性是其它研究領(lǐng)域所很難具備的。例如，當(dāng)年何愷明博士向CVPR提交其關(guān)于圖像去霧算法的論文時(shí)，審稿人就很驚訝于這么簡(jiǎn)單的方
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一個(gè)貫穿圖像處理與數(shù)據(jù)挖掘的永恒問(wèn)題
- 〇、序言 創(chuàng)新對(duì)于學(xué)術(shù)研究或產(chǎn)業(yè)應(yīng)用都具有不言而喻的重要作用，現(xiàn)在國(guó)家也提出了要建立創(chuàng)新型國(guó)家的發(fā)展戰(zhàn)略。如果回到我們所探討的圖像處理或數(shù)據(jù)挖掘研究，細(xì)細(xì)品讀其中的某些點(diǎn)滴，你是否能窺探出些許啟迪?首先，創(chuàng)新可以分成兩種，一種是原始創(chuàng)新，另外一種就是所謂的二次創(chuàng)新。如果一個(gè)東西過(guò)去完全不存在，你鬼使神差的就想出來(lái)，那就是原始創(chuàng)新。比如圖靈當(dāng)初石破天驚地構(gòu)想出圖靈機(jī)模型就是原始創(chuàng)新。到現(xiàn)在也沒(méi)有任何跡象表明，他受到了什么事或什么人的啟發(fā)。事實(shí)上，現(xiàn)在人們(包括我學(xué)習(xí)圖靈機(jī)的時(shí)候)也非常驚訝，圖靈是如何
- 關(guān)鍵字： 圖像處理 數(shù)據(jù)挖掘
圖像處理與機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)資源收羅——傾心大放送
- 做圖像處理或計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究和開(kāi)發(fā)，常會(huì)在線搜索一些資源，日積月累便挖出了一堆比較牛的博主，特別說(shuō)明：做這個(gè)方向的人很多，牛人也很多，但是這些資源大部分主要突出實(shí)用主義，相關(guān)博主也并不一定是這個(gè)領(lǐng)域中的泰山北斗(第一波中大部分都不是學(xué)校里的教授)，但是他們的空間里真的有料，可以學(xué)到很多。不斷更新中，但大浪淘沙，我只保留最值得推薦的?！ 〉谝徊ㄊ且恍┵Y源豐富的博客，有算法介紹，也有代碼實(shí)現(xiàn)： 1、畢業(yè)于荷蘭特溫特大學(xué)的Dirk-Jan Kroon博士，在Mathworks的FileExchan
- 關(guān)鍵字： 圖像處理 機(jī)器視覺(jué)
圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解（Part1 總綱）
- 數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究與開(kāi)發(fā)對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的要求很高，一些不斷涌現(xiàn)的新方法中，眼花繚亂的數(shù)學(xué)推導(dǎo)令很多期待深入研究的人望而卻步。一個(gè)正規(guī)理工科學(xué)生大致已經(jīng)具備了包括微積分、線性代數(shù)、概率論在內(nèi)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。但在分析一些圖像處理算法的原理時(shí)，好像還是感覺(jué)無(wú)從入手。實(shí)際所牽涉出來(lái)的問(wèn)題主要可歸結(jié)為如下幾個(gè)原因：1)微積分、線性代數(shù)、概率論這些是非常重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但顯示不是這些課程中所有的內(nèi)容都在圖像處理算法中有直接應(yīng)用;2)當(dāng)你將圖像處理和數(shù)學(xué)分開(kāi)來(lái)學(xué)的時(shí)候，其實(shí)并沒(méi)有設(shè)法建立它們二者的聯(lián)系;3)一些新方法或
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如何學(xué)好圖像處理——從小白到大神？
- 什么是數(shù)字圖像處理?歷史、以及它所研究的內(nèi)容 說(shuō)起圖像處理，你會(huì)想到什么?你是否真的了解這個(gè)領(lǐng)域所研究的內(nèi)容。縱向來(lái)說(shuō)，數(shù)字圖像處理研究的歷史相當(dāng)悠久;橫向來(lái)說(shuō)，數(shù)字圖像處理研究的話題相當(dāng)廣泛?！ ?shù)字圖像處理的歷史可以追溯到近百年以前，大約在1920年的時(shí)候，圖像首次通過(guò)海底電纜從英國(guó)倫敦傳送到美國(guó)紐約。圖像處理的首次應(yīng)用是為了改善倫敦和紐約之間海底電纜發(fā)送的圖片質(zhì)量，那時(shí)就應(yīng)用了圖像編碼，被編碼后的圖像通過(guò)海底電纜傳送至目的地，再通過(guò)特殊設(shè)備進(jìn)行輸出。這是一次歷史性的進(jìn)步，傳送一幅圖片的時(shí)間從原
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基于Zynq平臺(tái)硬件加速的體感游戲
- 隨著嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展，我們已經(jīng)越來(lái)越離不開(kāi)它們。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于Xilinx ZYNQ平臺(tái)硬件加速的體感游戲。首先，我們完成了手勢(shì)方向控制貪食蛇游戲，該游戲通過(guò)進(jìn)行膚色檢測(cè)、手勢(shì)跟蹤并分析軌跡，來(lái)控制貪食蛇的位置。然后，我們實(shí)現(xiàn)了用verilog語(yǔ)言編寫的運(yùn)行在FPGA上的膚色學(xué)習(xí)和識(shí)別算法。最后，軟件游戲調(diào)用基于AXI總線的協(xié)議與硬件加速單元通信，膚色識(shí)別算法運(yùn)行時(shí)間減少了43.2713%，達(dá)到了加速的效果。
- 關(guān)鍵字： 圖像處理 FPGA Zynq芯片 201611
圖像處理介紹
圖像處理
image processing
用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。
基本內(nèi)容 圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化得到的一個(gè)大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。
圖像壓縮 由數(shù)字化得到的一 [ 查看詳細(xì) ]
圖像處理電路
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