Публикации по теме 'image-processing'
Введение в компьютерное зрение
Основная идея компьютерного зрения такова: что, если компьютеры могут «видеть» и интерпретировать окружающий их мир, или просто вы можете сказать, что у компьютеров есть глаза, они могут видеть и различать объекты, как это делает человек.
Оглавление
1.Что такое компьютерное зрение?
2.Как работает компьютерное зрение?
3. Различение компьютерного зрения со смежными областями.
4.Где мы можем применить технологию компьютерного зрения?
5. Три проекта Computer Vision для начинающих...
Интуитивно обрезать изображение — NumPy
В этой статье блога мы узнаем, как обрезать изображение в Python, используя NumPy в качестве идеальной библиотеки. Когда мы говорим об изображениях, это просто матрицы в двумерном пространстве. И, конечно, это зависит от изображения, если это изображение RGB , то размер изображения будет (ширина, высота, 3), иначе — оттенки серого будут просто (ширина, высота). Но в конечном итоге изображения — это просто большие матрицы, где каждое значение — это пиксель, расположенный по строкам и..
Сделайте патчи из изображения дистанционного зондирования
Использование исправления
Что такое патчи?
Патчи — это небольшие части большого изображения.
Почему они сделаны?
Методы на основе заплат часто используются в нескольких областях обработки изображений, таких как сегментация изображений, восстановление изображений, синтез и редактирование изображений и т. Д. Заплаты значительно проще моделировать, чем полные изображения, поскольку они могут фиксировать локальную геометрию и структуру изображения.
Как генерировать патчи из изображения..
Компьютерное зрение: с нуля: Ex-22, шаблон входного изображения «Сопоставить и сравнить» в другом увеличенном…
Сопоставление и сравнение шаблона входного изображения с более крупным изображением — обычная задача в компьютерном зрении, часто используемая для обнаружения и локализации объектов. OpenCV предоставляет различные методы сопоставления и сравнения шаблонов. Один из самых простых методов — использование функции cv2.matchTemplate() .
import cv2
import numpy as np
# Load the larger image and the template image
larger_image = cv2.imread('larger_image.jpg')
template =..
Как обнаружить края изображения, используя метод Canny Edge Detection
Как обнаружить края изображения с помощью метода Canny Edge Detection. Я уже обнаружил края изображений, но я не уверен, правильно это или нет. Кроме того, я хочу добавить команду легенды и информацию об оси, как мне это сделать?
if true
% code
end
clc;
clear all;
close all;
img = imread('Tableqa.jpg');
image(img)
title('Original Image')
figure,
I = rgb2gray(img);
imshow(uint8(I))
image(I)
title('Grey Scaled Image')
figure,
Canny_img = edge(I,'Canny');
imshow(Canny_img)..
Чтение и редактирование метаданных изображения с помощью Python
Использование библиотеки exif Python для извлечения и изменения метаданных файлов цифровых изображений.
На каждой фотографии есть нечто большее, чем кажется на первый взгляд. Изображения, сделанные цифровыми камерами и смартфонами, содержат обширную информацию (известную как метаданные ) за пределами видимых пикселей.
Эти метаданные могут быть полезны во многих бизнес-кейсах. Например, системы обнаружения мошенничества для страховых претензий анализируют метаданные..
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ
Машинное обучение — это современная технология, которая может быть применена в любой области в наши дни с современными достижениями и современными потребностями. машинное обучение в сельском хозяйстве — одна из самых быстрорастущих областей. Алгоритмы машинного обучения используются в сельском хозяйстве для поиска наиболее оптимальных решений проблем, связанных с сельским хозяйством, и повышения точности и, следовательно, эффективности существующих сельскохозяйственных методологий...
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..