ImageJ是一款由美国国立卫生研究院(NIH)开发的软件,原名NIH Image,适用于McIntosh.Windows和Linux等系统.ImageJ旨在对图像进行更好的分析和处理,可以下载或在线使用,运行需Java 1.4或更高版本. 产品特点 ImageJ是一款通用软件,用户可使用它运行程序,编写和修改代码,并向他人分享.该软件可以创建并修改图形,支持多种文件格式的处理,与其他图像程序完美兼容,有可下载的使用教程. ImageJ的主要特点: 交互性:编辑和分析用于打印的图像. 支持格式:

http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261 图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现 2014-12-25 21:27 2959人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(72)  Image Processing(18)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435, 来自:shiter编写程序的艺术 对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标. 简介:https://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio PSNR是最普遍和使用最为广

风格迁移: 在内容上尽量与基准图像保持一致,在风格上尽量与风格图像保持一致. 1. 使用预训练的VGG19网络提取特征 2. 损失函数之一是"内容损失"(content loss),代表合成的图像的特征与基准图像的特征之间的L2距离,保证生成的图像内容和基准图像保持一致. 3. 损失函数之二是"风格损失"(style loss),代表合成图像的特征与风格图像的特征之间的Gram矩阵之间的差异,保证生成图像的风格和风格图像保持一致. 4. 损失函数之三是"差

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合

行结束符和空白选项 在项目的生命周期中,有时可能会将行结束符由 CRLF 改为 LF,或者修改一段代码的缩进.不幸的是这样将会使大量的代码行被标记为已修改,尽管代码本身并没有被修改.这里列出的选项将会在比较差异 和应用补丁时帮助你应对这些修改.你将会在合并和追溯对话框中看到这些设置,它们同样也出现在TortoiseMerge 的设置中. 忽略行结束符 排除仅行结束符的差异. 比较空白 将所有缩进和行内空白差异视为增加/删除的行. 忽略空白修改 排除那些完全是针对空白数量或类型的修改,例如,修改缩

Opencv支持GPU计算,并且包含成一个gpu类用来方便调用,所以不需要去加上什么__global__什么的很方便,不过同时这个类还是有不足的,待opencv小组的更新和完善. 这里先介绍在之前的<opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条>未介绍的图像的相似性检测,当然这是cpu版本,然后接着在介绍对应的gpu版本.这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法 原理: PSNR: 当我们想检查压缩视频带来的细微差异的时候,就需要构建一个能够逐帧比较差视频差异的系

并没有都读完,不过感觉还是有必要做一个笔记的,毕竟这只是随笔不是文章,所以可以有多少写多少,也算是工作总结了,最重要的是这个好在可以,完成所有有意义文档的检索,比起自己的word来说高级很多~~~. 以下部分内容 以下 全文翻译.不过我真的是一点儿一点儿在读... http://www.docin.com/p-817312337.html 一.简介: 段一:我们的拼接不需要手动校直. 段二:根据文献,图像自动对其和拼接有两套方式:1.直接的 2.基于特征的 直接的方法:1.提供非常准确的定位,2

上周,正在忙,突然有个同学找我帮忙,说有个需求:图片相似度比较. 网上搜了一下,感觉不是很难,就写了下,这里分享给需要的小伙伴. 首先,本次采用的是OpenCV,图片哈希值: 先说一下基本思路: 1.      缩小尺寸:将图像缩小到8*8的尺寸,总共64个像素.这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异: 注:实际操作时,采取了两种尺寸作对比(10*10,100*100)尺寸再大的话就会性能影响就会较大了,我实现了两种,目的是为了展示怎么设定不同

文章整理于互联网.本文收集了 60款 Google 开源的项目,排名顺序按照 Github ★Star 数量排列. 0.机器学习系统 TensorFlow  ★Star 62533 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍.TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用TensorFlow.任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow

图像拼接 参考自 https://blog.csdn.net/m0_37565736/article/details/79865990 并修改了其中错误的地方,添加自己的讲解或者看法. 我要拼接的是一副画卷,如下(大小一样的,都是3000*4000像素)  首先,就是读取图像 clear all clc file1='G:/picture/a.jpg'; file2='G:/picture/b.jpg'; I1=imread(file1);%读取图片 I2=imread(file2); imgs

转自知乎<深度学习大讲堂> 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者王斌,中科院计算所前瞻研究实验室跨媒体计算组博士生,导师张勇东研究员.2016年在唐胜副研究员的带领下,作为计算所MCG-ICT-CAS团队核心主力队员(王斌.肖俊斌),参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的视频目标检测(VID)任务并获得第三名.目标检测相关工作受邀在ECCV 2016 ImageNet和COCO竞赛联合工作组会议(ImageNet and COCO Visual Recognition C

论文分享第三期-2019.03.29 Fully convolutional networks for semantic segmentation,CVPR 2015,FCN 一.全连接层与全局平均池化 在介绍FCN网络的全卷积连接之前,先介绍一下全连接层(fully connected layers)和全局平均池化(global average pooling) 全连接层可以将前面的多层卷积学到的“分布式特征表示”(或者说是高层的鲁棒特征)映射到样本类别空间,与softmax组合具有“分类器”

断断续续使用simpleitk处理CT和X光图片有些时间了,但是学的知识都比较零散,没有形成系统的概念,于是对着SimpleITK的英文文档https://simpleitk.readthedocs.io/en/master/index.html学习一遍,再结合自己的一点经验,做一点总结. SimpleITK是ITK的简化接口,使用起来更加方便,有多种语言接口,我平时用的都是python版,安装比较简单,pip install SimpleITK即可 SimpleITK是专门处理医学影像的软件,

1.      缩小尺寸:将图像缩小到8*8的尺寸,总共64个像素.这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异: 注:实际操作时,采取了两种尺寸作对比(10*10,100*100)尺寸再大的话就会性能影响就会较大了,我实现了两种,目的是为了展示怎么设定不同尺寸. 2.      简化色彩:将缩小后的图像,转为64级灰度,即所有像素点总共只有64种颜色: 注:关于多少灰度级的问题,我并没有太在意,采取了一个合适的RGB to GRAY 算法就好,个人

ref : Chapter 2  Motion Detection in Static Backgrounds.   [ Github :…… ] ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 静态背景下的运动检测 运动检测在任何物体跟踪或视频监控算法中起着重要作用,几乎所有这些算法都以运动

作者:马健邮箱:stronghorse_mj@hotmail.com 主页:http://www.comicer.com/stronghorse/ 发布:2017.07.23 教程十八:JPG文件长度与质量 众所周知,JPG是一种“有损”压缩格式,与PNG等无损压缩格式相比,最大的问题是:如果反复压缩,会造成图像质量逐渐退化.所以在对JPG文件进行处理,并且输出仍然选择JPG格式的情况下,很多人都会问同样的一个问题:如何才能在尽情享受有损压缩带来的较小文件长度的便利前提下,尽量避免图像质量退化?

架构师小组交流会是由国内知名公司技术专家参与的技术交流会,每期选择一个时下最热门的技术话题进行实践经验分享.第一期:来自沪江.滴滴.蘑菇街.扇贝架构师的 Docker 实践分享 第二期:来自滴滴.微博.唯品会.魅族.点评关于高可用架构的实践分享 第三期:京东.宅急送的微服务实践分享(上)(下) 第四期小组交流会邀请到了 Polarr 联合创始人宫恩浩.搜狗大数据总监高君.七牛云 AI 实验室负责人彭垚,对深度学习框架选型.未来趋势展开了交流. 自由交流 Polarr 宫恩浩 我是宫恩浩,现在在斯

上一篇写了通过webdriver在浏览器环境下异步调用js代码. 今天进入正题. 事实上有了executeAsyncScript,一切就呼之欲出了. 直接上代码: var compareImage=function(){ return function(){ eval(arguments[0]); var canvasBase64=arguments[1]; var expectBase64str=arguments[2]; var callback=arguments[ arguments.l

目录 sift sift特征简介 sift特征提取步骤 surf surf特征简介 surf特征提取步骤 orb orb特征简介 orb特征提取算法 代码实现 特征提取 特征匹配 附录 sift sift特征简介 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征,即尺度不变特征变换,是一种计算机视觉的特征提取算法,用来侦测与描述图像中的局部性特征. 实质上,它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向.SIFT所查找到的关键点是一些十分突出.

ABSTRACT 在本文中,我们探讨了从线条生成逼真的人脸图像的任务.先前的基于条件生成对抗网络(cGANs)的方法已经证明,当条件图像和输出图像共享对齐良好的结构时,它们能够生成视觉上可信的图像.然而,这些模型无法合成具有完整定义结构的人脸图像,例如眼睛.鼻子.嘴巴等,特别是当条件线图缺少一个或多个部分时.为了解决这一问题,我们提出了一个条件自注意生成对抗网络(CSAGAN).我们在cGANs中引入了条件自注意机制来捕获面部不同区域之间的长范围依赖关系.我们还建立了一个多尺度判别器.大规模判别