計算機視覺---超畫素（superpixel）
- 超畫素就是把一幅原本是畫素級(pixel-level)的圖，劃分成區域級(district-level)的圖。可以將其看做是對基本資訊進行的抽象。
- 超畫素分割屬於影象分割(image segmentation)，再細化應該屬於過分割(over segmentation)。
- 比如我們對一幅影象進行超畫素分割，分割之後，會得到許多大小不一的區域，我們可以從這些區域中提取出有效的資訊，比如顏色直方圖、紋理資訊。比如有一個人，我們可以對這個人的影象進行超畫素分割，進而通過對每個小區域的特徵提取，辨識出這些區域是處於人體的哪個部分（頭部、肩部，腿部），進而建立人體的關節影象。
- 如果你要用圖論的方法來分離前景背景。如果這幅圖的大小為480 * 640，那麼你建立的圖(graph)有480640個節點。如果你預先對這幅影象使用超畫素分割，將其分割為1000個超畫素，那麼你建立的圖只有1000個節點。大大提升了計算速度。
相關推薦
計算機視覺---超畫素（superpixel）
超畫素就是把一幅原本是畫素級(pixel-level)的圖，劃分成區域級(district-level)的圖。可以將其看做是對基本資訊進行的抽象。超畫素分割屬於影象分割(image segmentation)，再細化應該屬於過分割(over segmentation)。比如我們對一幅影象進行超畫素分割，分割之
SLIC超畫素（superpixel）演算法
SLIC演算法是simple linear iterative cluster的簡稱，該演算法用來生成超畫素（superpixel）。 基本思想 演算法大致思想是這樣的，將影象從RGB顏色空間轉
『python』計算機視覺_OpenCV3目標檢測器（待續）
類型 print import 目標 return 視覺 != read svm bulid-in目標檢測器 調用內部函數進行人體檢測，實際效果並不好。民工三連： hog = cv2.HOGDescriptor()
『計算機視覺』Normalization層（待續）
tex rnn domain end nbsp str 函數 普通 ria 原文來自知乎 一、兩個概念 獨立同分布（independent and identically distributed） 獨立同分布的數據可以簡化常規機器學習模型的訓練、提升機器學習模型的預測
載入影象和遍歷畫素（OpenCV）
#include <iostream> using namespace std; #include <opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; void main() { Mat imgMat = imread("0_depth.png
計算機視覺與模式識別（二）色彩遷移
色彩遷移 這一個學期任務量比較大，主要是計算機視覺這門課和計算機圖形學任務量有點大，所以暑假才有時間更新這系列部落格，這系列部落格主要是利用CImg這個庫來實現一些演算法，而不是應用一些演算法。 下面開始本期的介紹！ 1.什麼是色彩遷移？ 對於搞CV(Compu
計算機視覺和模式識別（一）
計算機視覺和模式識別 計算機視覺和影象處理是一個令很多人充滿興趣的計算機領域，它不僅涉及到很多精妙和令人稱讚的數學推導和漂亮的程式碼，更是應用到我們生活的方方面面，簡單如Photoshop、美圖秀秀，複雜於相機校準、人臉識別、處理視訊等。 時隔很久沒有寫部落格了，以前寫部落格的時候
OpenCV——修改影象畫素（隨心所欲）
這一節將講述OpenCV——修改影象畫素，根據自己需要新增特定的畫素部分 原圖如下，我們就是先在這個視訊流上新增一條直線段（有一定寬度的） 現在我們想新增一條，135行-455行，列350--360的直線段 #include<opencv2/opencv.hp
ARCore之路－計算機視覺之機器學習（三）
一、人腦機制 人腦是一個複雜且功能強大的生物結構，其最主要的神經細胞是構成神經系統的基本單元，稱之為生物神經元，簡稱神經元。神經元主要由三部分構成： （1）細胞體; （2）軸突; （3）樹突。 如下圖所示： 突觸是神經元之間相互連線的介面部分，
ARCore之路－計算機視覺之機器學習（二）
機器學習遇到的第一個模型便是線性迴歸，而且是一元線性迴歸，但這個最簡單的模型卻包含了很多的知識點，如矩陣計算、最小二乘、梯度下降等等。這是機器學習的入門，理解這些基本概念對後面的學習有極其重要的影響。在這篇文章中，我們主要對迴歸模型進行闡述，然後還會討論梯度下降演算法。我們力求通俗易
ARCore之路－計算機視覺之機器學習（一）
在前面的章節中，我們看到了我們的裝置如何在ARCore的幫助下，跟蹤使用者，瞭解使用者的世界，併疊加虛擬的物體到真實世界中。ARCore使用裝置的感測器和攝像頭作為輸入，不斷更新對環境的理解，營造出了良好的虛擬現實混合的效果。但是，我們也提及到，如果我們僅僅停留在這一層面，將無法形成
基於深度學習的計算機視覺學習資料彙編（英）
轉載自:http://www.open-open.com/lib/view/open1452776149855.html Awesome Deep Vision A curated list of deep learning resources for comput
密度無關的畫素（DIP）
指一個抽象意義上的畫素，程式用它來定義介面元素。它作為一個與實際密度無關的單位，幫助程式設計師構建一個佈局方案（介面元素的寬度，高度，位置）。 一個與密度無關的畫素，在邏輯尺寸上，與一個位於畫素密度為160DPI的螢幕上的畫素是一致的，這也是Android平臺所假定的預設顯
Java——批量更改圖片畫素（大小）
在小程式開發中，資源載入會影響介面繪製；假如網路狀態不夠好， 很可能會引起初始化介面為空，直到圖片載入完成才顯示整個介面。 我們知道，小程式程式碼及資源本身的限制為2MB，快取限制
OpenCV-Mat方式的獲取圖片的畫素（一）
作為OpenCV基礎知識中的重中之重，畫素值的讀寫需要我們很用心的掌握。 1、讀取原圖 const char filename[] = "/Users/linwang/Desktop/Lena.png"; Mat Im = imread(filename
【計算機視覺】雙目測距（六）--三維重建及UI顯示
原文： http://blog.csdn.NET/chenyusiyuan/article/details/5970799 在獲取到視差資料後，利用 OpenCV 的 reProjectImageTo3D 函式結合 Bouquet 校正方法得到的 Q 矩陣就可以得到環
計算機視覺與影象處理（一）——卷積與opencv
VideoCapture cap(0); //開啟預設攝像頭裝置 //1.VideoCapture cap(in device); 如果只有一個裝置,device只通過0
計算機視覺與深度學習（12）
簡介 第一步：將影象理解為一個概率分佈的樣本 你是怎樣補全缺失資訊的呢？ 但是怎樣著手統計呢？這些都是影象啊。 那麼我們怎樣補全影象？ 第二步：快速生成假影象 在未知概率分佈情況下，學習生成新樣本 [ML-Heavy] 生成對抗網路(Genera
OpenCV3計算機視覺Python語言實現（三）：使用OpenCV3處理影象
3.1 不同色彩空間的轉換 3.2 傅立葉變換 3.2.1 高通濾波器 HPF 3.2.2 低通濾波器 LPF 3.3 建立模組 3.4 邊緣檢測 3.5 用定製核心做卷積 3.6 修改應用 3.7
計算機視覺與深度學習（5）
1. 引言 其實一開始要講這部分內容，我是拒絕的，原因是我覺得有一種寫高數課總結的感覺。而一般直觀上理解反向傳播演算法就是求導的一個鏈式法則而已。但是偏偏理解這部分和其中的細節對於神經網路的設計和調整優化又是有用的，所以硬著頭皮寫寫吧。 問題描述與