在纹理中找瑕疵.基于高斯混合模型(GMM)分类器的纹理检查模型,适用于图像金字塔,可以分析纹理的多个频率范围. [要求]训练样本,必须完美无瑕疵. [步骤] 1.创建模型 create_texture_inspection_model 或 read_texture_inspection_model 2.加载训练样本 add_texture_inspection_model_image 查看样本get_texture_inspection_model_image 保存样本write_object

​ArcGIS API for Python主要用于Web端的扩展和开发,提供简单易用.功能强大的Python库,以及大数据分析能力,可轻松实现实时数据.栅格数据.空间数据等多源数据的接入和GIS分析.可视化,同时提供对平台的空间数据管理和组织管理功能.本篇博客将和大家分享,使用ArcGIS API for Python进行城市区域提取的方法和流程. 数据准备:不同时期的landsat影像 一.关于栅格函数   在前面的博客"环境镶嵌数据集的渲染模板使用","环境镶嵌数据集栅

目标:1.把矩形旋转正.          2.把文字旋转校正.                                                                                     目标一(旋转正方形) 思路:A.利用寻找边界进行旋转,然后进行ROI提取. B.利用霍夫变换等寻找直线,主要找到拐点再进行图像变化. 本文利用第一点思路进行... 程序很简单,直接上代码: #include<iostream> #include <openc

当我们想要提取Region时,图像处理后,往往存在几个类似的Region,此时,需要根据Region的一些特殊特征,来选择指定的Region. 求Region指定特征值:region_features(Regions : : Features : Value) 根据特征值选择区域:select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) Region特征一览: 特征 英 译 备注 area Area of

根据朋友给的一份原理写的 感觉还挺清楚 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> using namespace cv; #define MAXWIDTH 352 #define MAXHEIGHT 288 typedef struct PTNode{ int data; int parent; }PTNode; void GetCCL(Mat &imgsrc, Mat &am

Halcon中线条提取的算子主要有: lines_color(Image : Lines : Sigma, Low, High, ExtractWidth, CompleteJunctions : ) lines_facet(Image : Lines : MaskSize, Low, High, LightDark : ) lines_gauss(Image : Lines : Sigma, Low, High, LightDark, ExtractWidth, LineModel, Comp

模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时,判断的依据就是图像特征.用提取的特征表示整幅图像内容,根据特征匹配或者分类图像目标. 常见的特征提取算法主要分为以下3类: 基于颜色特征:如颜色直方图.颜色集.颜色矩.颜色聚合向量等: 基于纹理特征:如Tamura纹理特征.自回归纹理模型.Gabor变换.小波变换.MPEG7边缘直方图等: 基于形状特征:如傅立叶形状描述符.不变矩.小波轮廓描述符等: LBP特征提取算法 LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作

引言 在利用OpenCV对图像进行处理时,通常会遇到一个情况,就是只需要对部分感兴趣区域进行处理.因此,如何选取感兴趣区域呢?(其实就是"抠图"). 在学习opencv的掩码运算后,尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能,对于实现抠图的过程中,需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数 位运算符的相关API: void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); //dst =

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合:halcon--缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方

目录 第四章 HALCON数据结构 HALCON Image图像 图像通道 HALCON Region区域 Region的初步介绍 Region的点与线 Region的行程 Region的区域特征 HALCON XLD轮廓 XLD的初步介绍 XLD的数据结构分析 XLD的特征分析 XLD的回归参数 HALCON Tuple数组 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第四章 HALCON数据结构

翻译者 周波 zhoubo22@hotmail.com 版权所有 Philipp Gerasimov Randima (Randy) Fernando Simon Green NVIDIA Corporation 仅以此文赠与Rita 19周岁生日快乐 Shader Model 3.0:Using Vertex Textures SM3:使用顶点纹理 随着GPU可编程特性的发展,Vertex Shader与Pixel Shader的差别越来越大.现在,Geforce6系列gpu将Vertex S

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

转自:http://blog.csdn.net/qq51931373/article/details/9152227 1.纹理控制. 看此代码: CCSprite *pSprite = CCSprite::create("ship.png"); ccTexParams params = {GL_NEAREST,GL_NEAREST,GL_CLAMP_TO_EDGE, GL_CLAMP_TO_EDGE}; pSprite->getTexture()->setTexParame

转自:http://blog.csdn.net/qq51931373/article/details/9152227 1.纹理控制. 看此代码: CCSprite *pSprite = CCSprite::create("ship.png"); ccTexParams params = {GL_NEAREST,GL_NEAREST,GL_CLAMP_TO_EDGE, GL_CLAMP_TO_EDGE}; pSprite->getTexture()->setTexParame

在做人脸检测的时候,需要从摄像头拍摄视频中把检测到的人脸区域提取出来,网上找了很多博客,发现多数都是在用cvSetImageRoi函数,该函数声明如下:void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect),可以看出,这个函数支持IplImage类,不能使用Mat,所以转换来转换去很麻烦,最后在国外网站(stack overflow)发现了一个用Rect 提取的方法.举个例子来说明: Mat img=imread("D:\\1研究生\\Facial Ex

THREE.js开发的应用运行在iphone5下发现有些时候会崩溃,跟了几天发现是因为Sprite太多频繁更新纹理占用显存导致的.通常解决纹理频繁更新问题就要用到one draw all方法,放到纹理上就是把所有纹理图片生成一张大图片的方式. 一.阻止纹理重复上传 我们需要一张大纹理,先将所有的内容绘制在大纹理上,需要显示局部纹理的时候通过纹理坐标控制去大纹理上取图像.那么这个时候问题来了,THREE.js内部实现方式是将Texture与图片.纹理坐标绑定,即使为所有的Texture对象设置同一

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

参考文献 [1]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation [2]Fast R-CNN [3]Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks 1. 概述 图像分类,检测及分割是计算机视觉领域的三大任务.图像分类模型是将图像划分为单个类别,通常对应于图像中最突出的物体.但是

用CCLabelTTF显示的数字不好看.于是就想到用图片来代理.眼下网上的实现都是把每一个数字做一个CCSprite组合的方式. 可是我想.动态生成纹理的方式.没有就仅仅好自己手动写一个. 头文件 #ifndef _X_NUMBER_H_ #define _X_NUMBER_H_ #include <cocos2d.h> #include <xtype.h> namespace cocos2d { //基于图片显示的数字 /* 这个类不是用一个一个数字拼起来,而是渲染成一个独立的纹

基于区域的CNN(R-CNN) Region-based CNNs (R-CNNs) 基于区域的卷积神经网络或具有CNN特征的区域(R-CNN)是一种将深度模型应用于目标检测的开创性方法.在本节中,将讨论R-CNN及其一系列改进:Fast R-CNN[Girshick,2015].Faster R-CNN和Mask R-CNN.由于篇幅的限制,将把讨论局限于这些模型的设计上. 1. R-CNNs R-CNN模型首先从一幅图像中选择几个建议的区域(例如,锚框是一种选择方法),然后标记类别和边界框(