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  1. 5行Python代码实现图像分割的步骤详解

  2. 众所周知图像是由若干有意义的像素组成的，图像分割作为计算机视觉的基础，对具有现有目标和较精确边界的图像进行分割，实现在图像像素级别上的分类任务。 图像分割可分为语义分割和实例分割两类，区别如下： 语义分割：将图像中每个像素赋予一个类别标签，用不同的颜色来表示； 实例分割：无需对每个像素进行标记，只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓。 图像分割通常应用如下所示： 专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等； 智能交通：识

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：56kb
    • 提供者：weixin_38547397

  1. 学习笔记(32):Python+OpenCV计算机视觉-canny边缘检测

  2. 立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10552/234947?utm_source=blogtoedu canny边缘检测的一般步骤 ① 去噪 边缘检测容易受到噪声的影响。因此，在进行边缘检测前，通常需要进行去噪。 通常采用高斯滤波器。 ② 梯度 对平滑后的图像计算梯度的大小和方向 梯度的方向一般总是与边界垂直 梯队方向背归为四类：垂直，水平，两个对角线方向。 ③非极大值抑制 在获得了梯度和方向后，遍历图像，去除所有不是边界的点（判断当前像素点是否是周围像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：189kb
    • 提供者：weixin_38678057

  1. Detect_lane_lines_OpenCV-源码

  2. 车道线检测 --- 项目概况 1.1目标 该项目的目标是使用OPENCV（计算机视觉）和Python开发一种算法，该算法可以检测和跟踪视频中的车道边界。该管道是为以下情况而设计的： 查找道路上的线以获得静态图像 在道路上找到视频线 填补道路标记中的任何空隙 用颜色填充线之间的空间 1.2依赖关系 Python 3.x NumPy Matplotlib（用于图表绘制和可视化图像） OpenCV 2.管道 管道中涉及的步骤如下： 2.1格雷＆坎尼 将图像转换为灰色 使用Canny获取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：69mb
    • 提供者：weixin_42102401

  1. Image_Processing_Computer_Vision_1-源码

  2. 图像处理和计算机视觉（1级） 课程代码 Hesham Eraqi博士，2021年 我的36小时Image_Processing_Computer_Vision（第1级）课程的代码包含以下内容： 图像处理和计算机视觉概述 计算机视觉与图像处理之间的差异 相机和2D / 3D图像基础 应用和未来发展 搭建工作环境 修改Python和NumPy库的基础 解释图像基础 图像处理和OpenCV（第1部分） 用于计算机视觉和图像处理（枕头和OpenCV）的可用Python软件包简介 图像颜色模型 2D卷

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  1. python计算机视觉：图像边缘检测

  2. 如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？在数学中，与变化率有关的就是导数。如果灰度图像的像素是连续的(实际不是)，那么我们可以分别原图像G对x方向和y方向求导数，获得x方向的导数图像Gx和y方向的导数图像

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  1. IP应用程序-源码

  2. IP应用程序 IP应用程序（图像处理应用程序）是一个仓库，其中包括用于获取以下内容的所有python和Shell代码： 所有边缘检测水平 影像还原 压缩 ＆ 其他 罗伯茨交叉算子 Roberts交叉算子用于图像处理和计算机视觉中的边缘检测。 它是最早的边缘检测器之一，最初是由劳伦斯·罗伯茨（Lawrence Roberts）于1963年提出的。作为微分算子，罗伯茨交叉算子的思想是通过离散微分来近似图像的梯度，该离散微分是通过计算图像的和来实现的。对角相邻像素之间差异的平方。 根据罗伯茨的说法

  3. 所属分类：其它

  1. Finding-Lane-Lines：在这里，我将使用Canny边缘检测和霍夫变换算法来识别和跟踪视频流中的车道线-源码

  2. 在路上寻找车道线 概述 开车时，我们会用眼睛决定要去的地方。 道路上的线向我们显示了车道的位置，这是我们始终将车辆转向的参考。 自然，在开发自动驾驶汽车时，我们要做的第一件事就是使用算法自动检测车道线。 在这个项目中，您将使用Python和OpenCV检测图像中的车道线。 OpenCV意思是“开源计算机视觉”，它是一个软件包，其中包含许多用于分析图像的有用工具。 为了完成该项目，将提交两个文件：一个包含项目代码的文件和一个包含简要说明您的解决方案的文件。 我们已经包括模板文件将同时用于和.T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：43mb
    • 提供者：weixin_42151305

  1. 简历：计算机视觉-源码

  2. 简历 计算机视觉 利用Python，OpenCV和TensorFlow 深度学习算法机器学习算法 -帮助计算机识别现实世界中的对象。 主题： -像素技术：量化，颜色，分割，重新缩放，几何变换。 -邻域技术：互相关，卷积，边缘检测，平滑，图像变换。 -透视几何。 -深度学习，卷积神经网络。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_42114580

  1. python计算机视觉：图像边缘检测

  2. 如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？在数学中，与变化率有关的就是导数。如果灰度图像的像素是连续的(实际不是)，那么我们可以分别原图像G对x方向和y方向求导数，获得x方向的导数图像Gx和y方向的导数图像

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