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标签:计算机视觉

计算机视觉专题

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2017人脸检测概况

编者按:这是一个看脸的世界,尤其在这个刷脸就能够影响银行卡余额的时代,如何准确地看脸已经成为关系到民生大计的重大问题。二十年来专注于人脸的中科院计算所研究员、中科视拓董事长兼CTO山世光博士,将带着大家从技术和应用两个层面,回顾人脸检测与识别领域一年来的进展。大讲堂特别在文末提供文中提到所有文章的下载连接。过去一年与以往几年相比,……

Haar-like人脸检测

2001年viola和jones发表的论文《Robust Real Time Object Detection》是人脸检测的一个里程碑,用该方法识别图片或者视频中的人脸有比较高的检测率,不过人脸的姿势(非正脸),光照等其他因素的影响还是比较严重的影响到了检测率。下面我讲我浅薄的理解写下来,如果有误,还请大家指正:Haar-like检测器 = Haar-l……

基于QR和PCA的人脸识别

PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种很常用的根据变量协方差对数据进行降维、压缩的方法。它的精髓在于尽量用最少数量的维度,尽可能精确地描述数据。PCA对数据进行降维的过程可以用下面这个动图来解释(图片摘自http://stats.stackexchange.com/a/140579/93946):在上图中,……

卷积–图像处理

网上有各种各样对卷积的理解,有搞EE的,有搞CS的,有搞数学的。我尝试从图像处理的角度加入自己的理解。输入、响应和输出在这里,输入是红绿黄三个点,对于每个点,它的响应是一个尖头向右下的水滴状,最右就是整个图像在系统响应后的输出。怎样理解响应呢?你可以把输入当作是纸面上一滴滴颜料,响应就是你用手指把它们在纸上抹开(先暂时这样理解)。现在我们化二维为一维,……

Opencv肤色检测

简介:        刚开始尝试利用肤色信息进行CV方面的跟踪或者检测,但总是发现肤色信息的除了实时效果比较好,其他的抗噪,鲁棒性都不尽如人意。但是正如tornadomeet所说:其实计算机视觉的最终实现是一个长期的过程,是AI领域一个经典的问题,所以在AI完全突破之前,任何对CV有用的信息都值得去深入研究,除非有一种算法能够在所有情况下都工作。……

Opencv3.0HOG-SVM自定义xml检测

方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Da……

结构张量structure tensor

根据结构张量能区分图像的平坦区域、边缘区域与角点区域。此算法也算是计算机科学最重要的32个算法之一了。链接的文章中此算法名称为Strukturtensor算法,不过我搜索了一下,Strukturtensor这个单词好像是德语,翻译过来就是structure tensor结构张量了。此处所说的张量不是相对论或黎曼几何里的张量,黎曼几何的张量好多论文都叫……

同态滤波详解

利用广义叠加原理对同态系统进行滤波。同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法,它依靠图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础,利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性,避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。同态滤波的基本原理是:将像元灰度值看作是照度和反射率两个组份的产……

图像增强算法

1、对数图像增强算法对数图像增强是图像增强的一种常见方法,其公式为: S = c log(r+1),其中c是常数(以下算法c=255/(log(256)),这样可以实现整个画面的亮度增大。void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst){// 由于oldPixel:[1,256],则可以先保存一个查找表uc……

机器学习导论(2)–梯度下降法

引言最近再看网易公开课–机器学习,准备好好学习一下机器学习的算法。在之前的学习过程中总是没有那么的细致的研究,现在有时间从公式的推导一步一步完成机器学习算法的学习。今天这个文章介绍的是最优化算法–梯度下降法,本来打算晚上发文章的,可是网速实在是不给力啊!这篇的博客不再是手写了,我在草稿纸上手写推导完成以照片的形式上传~推导过程……

MatLab元编程简介

这篇文章对 Matlab 中的元编程进行了简单的介绍。Matlab 是一个古老而又高度专业化的语言。由于这一原因,缺乏很多在现代或者通用语言中拥有的特性。然而,用一些简单的工具,我们可以发现 Matlab 也可以足够灵活去进行非常简单的元编程。什么是元编程?为什么用 Matlab 来做粗浅的说,元编程是将程序视为数据的过程——意味着一个程序可以像一个普通……

Opencv学习笔记(3)–Harris角点详细介绍

Harris角点基本原理人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口,窗口内区域的灰度发生了较大的变化,那么就认为在窗口内遇到了角点。如果这个特定的窗口在图像各个方向上移动时,窗口内图像的灰度没有发生变化,那么窗口内就不存在角点;如果窗口在某一个方向移动时,窗口内图像的灰度发生了较大的变化,而在另一些方向上……

Opencv学习笔记(2)–形态学角点检测

形态学角点检测角点角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。角点通常被定义为两条边的交点,更严格的说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。而实际应用中,大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点……

Opencv学习笔记(1)–图像减法

图像指针图像的基本元素就是所谓的像素,很多时候对于图像的处理在空间域中都是直接对像素做相应的处理。在本文中将以相关的例子来说明图像指针在图像处理中的实际应用。图像颜色数目减法对于一般的彩色图像来说分为三个颜色通道,以RGB图像举例说明包含R(红),G(绿),B(蓝)。(PS:在实际opencv读取rgb图像时保存的顺序是BGR)。对于每一个单通道像素……