目录 I. ARCNN 1. Motivation 2. Contribution 3. Artifacts Reduction Convolutional Neural Networks (ARCNN) II. DnCNN 1. Introduction 2. Denoising Convolutional Neural Networks (DnCNN) network III. Li et al. IV. DCAD 1. Introduction 2. Deep CNN-based Auto

随着“平安城市”的广泛建设,各大城市已经建有大量的视频监控系统,虽然监控系统己经广泛地存在于银行.商场.车站和交通路口等公共场所,但是在公安工作中,由于设备或者其他条件的限制,案情发生后的图像回放都存在图像不清晰,数据不完整的问题,无法为案件的及时侦破提供有效线索.经常出现嫌疑人面部特征不清晰,难以辨认,嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题.这给公安部门破案.法院的取证都带来了极大的麻烦.随着平安城市的推广.各地各类监控系统建设的进一步推进,此类问题会越来越突出. 一．模糊图像产生的原因 1.  系统

随着HDTV的普及,以LCD-TV为主的高清数字电视逐渐进入蓬勃发展时期.与传统CRT电视不同的是,这些高清数字电视需要较复杂的视频处理电路来驱动,比如:模数转换(A/D Converter).去隔行(De-interlacer).视频缩放(Scaler)和视频图像增强(Video Enhancement)等等.由于HDTV的带宽较高,720p信号(1280×720@60Hz)的像素速率达到74MHz,因此针对HDTV的视频处理算法需要更高性能的器件.采用大规模高工艺的ASIC芯片是目前这个问题

夜晚场景图像ISP增强算法 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像视频分辨率(浮点型float) (2)图像视频格式  (RGB,YUV,MP4等) (3)调整策略:曝光时间,GAMMA曲

CVPR2020:利用图像投票增强点云中的三维目标检测(ImVoteNet) ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds With Image Votes 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_ImVoteNet_Boosting_3D_Object_Detection_in_Point_Clouds_With_Image_CVPR_202

欢迎大家积极开心的加入讨论群 群号:371249677 (点击这里进群) javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 前言: 本章全部采用o

javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 前言: 这是个很常用的操作,一般我们的网站在用户上传图片时都会给图片添加一个水印以防止其他站点盗图的行为 实现功能:①给图片增加文字水印②给图片增加图片水印 一.核心功能实现: 1.添加文字水印 // 加文字水印 public void mark(Buffe

javaCV系列文章: javacv开发详解之1:调用本机摄像头视频 javaCV开发详解之2:推流器实现,推本地摄像头视频到流媒体服务器以及摄像头录制视频功能实现(基于javaCV-FFMPEG.javaCV-openCV) javaCV开发详解之3:收流器实现,录制流媒体服务器的rtsp/rtmp视频文件(基于javaCV-FFMPEG) javaCV开发详解之4:转流器实现(也可作为本地收流器.推流器,新增添加图片及文字水印,视频图像帧保存),实现rtsp/rtmp/本地文件转发到rtmp

本篇要分享的是基于Xilinx FPGA的视频图像采集系统,使用摄像头采集图像数据,并没有用到SDRAM/DDR.这个工程使用的是OV7670 30w像素摄像头,用双口RAM做存储,显示窗口为320x240,而且都知道7670的显示效果也不怎么样,这是一次偶然的机会我得到的资源,便在basys3.zybo.国产FPGA PGT180H上移植成功,总体的显示效果也是可能达到7670应有的标准,7670可以说是最基础的摄像头,基础到你都不想学驱动它,因为画质很差,还有一款基础的摄像头是OV7725,

在DirectShow的视频图像上叠加线条和文字 最近一直在从事工业测量方面的开发工作,难免会用到各种各样的相机,其中支持DX的USB相机开发起来比较方便,由于工作需要经常要在视频图像上叠加线条和文字,图1便是我最近一段时间写的一套工业检测系统,图像是从USB相机中实时获取的.看到网上有些帖子也在讨论这个问题,现在给出我的一个非常简单的思路并附上源代码(vc++6.0编译通过,需要连接USB相机,可用普通摄像头来代替.地址:http://xiaolang86.download.csdn.net/

本文是在前面设计好的简易SDRAM控制器的基础上完善,逐步实现使用SDRAM存储视频流数据,实现视频图像采集系统,CMOS使用的是OV7725. SDRAM控制器的完善 1. 修改SDRAM的时钟到100Mhz 系统时钟提了上来下面对应的时间参数就需要注意,再50Mhz下的这些时间参数的计数器的都需要做相应的修改. 2. 写入一幅图像(640 * 480)到SDRAM 640 * 480 = 307200个数据 307200 / 256 = 1200行,所以我们只需要写入1200行数据写满即可.

1.创建一个空的工程,注意声明下列权限: <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/> <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/> 2.布局文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"

我们这里采用SDL(本文所用版本为SDL2.0.5)来进行图像输出,SDL在进行图像渲染时一般采用的会是direct3D或者opengl,SDL对它们进行了封装,不过我们这里只讨论SDL的使用,并不会去涉及这些底层实现.尽管如此,我们还是有必要了解其中一些基本概念,这些概念能帮助我们很好地理解所使用的SDL api的实际作用. 其中最重要的一个概念就是render,中文译为渲染,rendering在计算机图像领域指的就是图像合成(image synthesis).通俗一点的解释就是:render

OpenCV 可以通过 头videoCapture()方法打开摄像 摄像头变量 = cv2.VideoCapture(n)   n为整数,内置摄像头为0,若有其他摄像头则依次为1,2,3,4,... cap = cv2.VideoCapture(0) 摄像头是否处于打开状态可以通过isOpened()方法进行判断 摄像头变量.isOpened() 若打开返回True,反正返回False cap.isOpened() 布尔变量,图像变量 = 摄像头变量.read()  可以通过read() 方法读

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

随着现代图像及视频处理技术的不断发展,人们对图像处理提出了新的要求,最近几年,图像的分辨率和扫描频率都有了较大范围的提升,1080P分辨率的视频已经非常流行,2K甚至4K分辨率的图像也在火热发展中. 基于软件的图像处理方法存在着一些局限性,尤其是计算速度和算法效率方面.所以大家很自然的就想到了FPGA作为嵌入式图像应用的平台.许多图像处理本身就是并行计算的,并且FPGA的编程硬件,本质上也是并行的. FPGA(Field-Program mable Gate Array),即现场可编程门阵列,它

阿里巴巴高德地图AMAP-TECH算法大赛于7月8日开启初赛,赛题为「基于车载视频图像的动态路况分析」,活动邀请了业界权威专家担任评委,优秀选手不仅可以瓜分丰厚的奖金,领取荣誉证书,还有机会进入高德地图[终面通道]!赶紧邀请小伙伴一起来参赛吧. 报名请戳:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531809/introduction 下面给大家介绍下大赛详情. 一.背景高德地图每天会为用户提供海量的定位和路线导航规划服务,其所提供的路况状态

1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟合. 在计算机视觉中,典型的数据增强方法有翻转(Flip),旋转(Rotat ),缩放(Scale),随机裁剪或补零(Random Crop or Pad),色彩抖动(Color jittering),加噪声(Noise) 笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪(Human Pose Es

效果图: DirectShow採集核心代码: 创建线程调用该函数,採集图像通过x264解码封装rtmp协议包.推送至FMSserver,可实现视频直播 UINT __stdcall StartVideo(void *c) { CVideoConf *conf = (CVideoConf *)c; int vid = conf->code; CString strurl(conf->rtmpurl); CWnd *pW = conf->pW; CCameraDS camera; if (!

最近在写一个车辆检测程序,程序中需要获取图像帧,并保存为图片,且放到指定目录中去,我在网上查了很多发现都是opencv1的有关操作,没有opencv2的操作,我参考网上的例子,结合着用opencv2新语句,发现十分的简便.以下是代码: #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(){ VideoCapture ca

使用dense_flow求取图像的光流图像,原项目地址: https://github.com/wanglimin/dense_flow 该方法使用的是opecnv最基本的光流图像计算方法,输出为 flow_x 和flow_y 两个图像. 因为输入同程序要求不同(视频 -> 连续帧图像),因此对程序进行部分修改,大体相同. 对该程序的编译方法为: 假设程序的目录为:$ROOT_DENSE 在对该程序进行编译之前应该首先在CMakelist里面修改要进行编译的源文件. 将第5, 6行修改为: ad