1 图像分割算法分类？ 图像分割是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体。基于深度学习的图像分割算法主要分为两类： 1.语义分割 为图像中的每个像素分配一个类别，如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。 2.实例分割 与语义分割不同，实例分割只对特定物体进行类别分配，这一点与目标检测有点相似，但目标检测输出的是边界框和类别，而实例分割输出的是掩膜（mask）和类别。 ...

Python PIL：探索图像处理的无限可能 安装Pillow基础操作读取和显示图像文件保存和格式转换裁剪旋转和翻转调整大小改变图像颜色粘贴另一个图像绘制文本和形状 高级功能使用滤镜效果图像增强 ***本文由AI辅助生成*** 本文展示一些常见的和重要的Pillow用法，这些例子几乎涵盖了图像处理的基本需求。 安装Pillow pip install pillow 基础操作 读取和显示图像 from...

本文主要介绍如何使用Python和OpenCV库通过卷积操作来应用不同的图像滤波效果。主要分为几个步骤：图像的读取与处理、自定义卷积函数的实现、不同卷积核的应用，以及结果的展示。 卷积 在图像处理中，卷积是一种重要的操作，它通过将图像与一个小的矩阵（称为卷积核或滤波器）进行运算来影响图像的各种属性。这种操作可以用于实现模糊、锐化、边缘检测等效果。今天，我们将探讨如何在Python中使用OpenCV库...

, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)cv_show(img,'img') 传入绘制图像，轮廓，轮廓索引，颜色模式，线条厚度 注意需要copy,要不原图会变。。。 draw_img = img.copy()res = cv2.drawContours(draw_img, contour...

import cv2 as cvimport cv2 as cv bg = cv.imread("test_images/background.jpg", cv.IMREAD_COLOR)fg = cv.imread("test_images/forground.png", cv.IMREAD_COLOR) # 打印图片尺寸print(bg.shape)print(fg.shape) res...

视觉内容安全领域挑战 二、开山之石：引领视觉内容安全的创新之路2.1合合内容安全系统2.2发起编制相关技术规范2.3参与篡改检测挑战赛 三、视觉内容安全技术趋势展望3.1内容安全系统主要需求方向3.2图像内容安全的挑战3.3基于大模型的创新探索 四、总结 引言 如果说AI是这个时代掀起的技术浪潮，那么视觉内容安全无疑是隐藏在浪潮之下的暗礁。随着AIGC等相关技术蓬勃发展，伪造人脸、篡改文档、图像造假等...

Retinex 处理流程：Pyramid Retinex 算法步骤：Pyramid Retinex 算法代码示例（Python）： 霍夫变换 霍夫变换（Hough Transform）是一种用于检测图像中具有特定形状的特征（如直线、圆等）的技术。它通过将图像空间中的点映射到参数空间，以便从噪声中更可靠地检测出全局形状。霍夫变换广泛应用于图像处理和计算机视觉中，特别是用于直线和圆的检测。 基本原理 在...

更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章 功能演示： 基于Faster-RCNN的电焊焊接缺陷检测，支持图像、视频和摄像实时检测【python源码、pytorch框架】_哔哩哔哩_bilibili （一）简介 基于Faster-RCNN的电焊焊接缺陷检测系统是在 PyTorch 框架之下得以实现的。这是一个完备的项目，涵盖了诸多方面，其中包括代码部分，数据集，训练完备的模型权重， UI 界面以...

单位 组委会 主讲嘉宾 征稿主题 参会方式 会议议程   重要信息 会议官网：iccvip.org 大会时间：2024年11月15日-17日 大会地点：中国 杭州   大会简介 2024年计算机视觉与图像处理国际学术会议(CVIP 2024)将于2024年11月15日-17日在中国杭州举行。会议将围绕计算机视觉与图像处理等研究领域展开，为来自国内外高等院校、科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工...

目录 简介 结论 代码 结果 APP链接 引用 简介 对沿海水质的持续监测对于水资源管理和海洋生态系统的可持续性至关重要。 遥感数据（如哨兵-2 卫星图像）可提供用于时间序列分析的高分辨率观测数据，而基于云的谷歌地球引擎（GEE）平台则支持简单的图像检索和大规模处理。 本研究以香港沿岸水域为研究区域，利用 GEE (i) 查询和预处理所有与现场测量吻合的哨兵-2 观测数据；(ii) 提取光谱，利用人工...