图像专题
基于人工智能的图像分类系统
目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务，目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，我们可以构建高效的图像分类系统，广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统，包括环境
Verybot之OpenCV应用一：安装与图像采集测试
在Verybot上安装OpenCV是很简单的，只需要执行： sudo apt-get update sudo apt-get install libopencv-dev sudo apt-get install python-opencv 下面就对安装好的OpenCV进行一下测试，编写一个通过USB摄像头采
【python计算机视觉编程——7.图像搜索】
python计算机视觉编程——7.图像搜索 7.图像搜索7.1 基于内容的图像检索（CBIR）从文本挖掘中获取灵感——矢量空间模型（BOW表示模型）7.2 视觉单词**思想****特征提取**： 创建词汇7.3 图像索引7.3.1 建立数据库7.3.2 添加图像 7.4 在数据库中搜索图像7.4.1 利用索引获取获选图像7.4.2 用一幅图像进行查询7.4.3 确定对比基准并绘制结果 7.
【python计算机视觉编程——8.图像内容分类】
python计算机视觉编程——8.图像内容分类 8.图像内容分类8.1 K邻近分类法（KNN）8.1.1 一个简单的二维示例8.1.2 用稠密SIFT作为图像特征8.1.3 图像分类:手势识别 8.2贝叶斯分类器用PCA降维 8.3 支持向量机8.3.2 再论手势识别 8.4 光学字符识别8.4.2 选取特征8.4.3 多类支持向量机8.4.4 提取单元格并识别字符8.4.5 图像校正
HalconDotNet中的图像特征与提取详解
文章目录 简介一、边缘特征提取二、角点特征提取三、区域特征提取四、纹理特征提取五、形状特征提取 简介 图像特征提取是图像处理中的一个重要步骤，用于从图像中提取有意义的特征，以便进行进一步的分析和处理。HalconDotNet提供了多种图像特征提取方法，每种方法都有其特定的应用场景和优缺点。 一、边缘特征提取 边缘特征提取是图像处理中最基本的特征提取方法之一，通过检
超越IP-Adapter！阿里提出UniPortrait，可通过文本定制生成高保真的单人或多人图像。
阿里提出UniPortrait，能根据用户提供的文本描述，快速生成既忠实于原图又能灵活调整的个性化人像，用户甚至可以通过简单的句子来描述多个不同的人物，而不需要一一指定每个人的位置。这种设计大大简化了用户的操作，提升了个性化生成的效率和效果。 UniPortrait以统一的方式定制单 ID 和多 ID 图像，提供高保真身份保存、广泛的面部可编辑性、自由格式的文本描述，并且无需预先确定的布局。
使用亚马逊Bedrock的Stable Diffusion XL模型实现文本到图像生成：探索AI的无限创意
引言 什么是Amazon Bedrock？ Amazon Bedrock是亚马逊云服务（AWS）推出的一项旗舰服务，旨在推动生成式人工智能（AI）在各行业的广泛应用。它的核心功能是提供由顶尖AI公司（如AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI以及亚马逊自身）开发的多种基础模型（Foundation Models，简称FMs）。
Matplotlib图像读取和输出及jpg、png格式对比,及透明通道alpha设置
图像像素值 图像像素值一般size为3,也就是通道数,分别代表R,G,B,如果只有单一 一个值则表示灰度值,也就是说一张二维图片,当长和宽都为1080时,那么若是灰度图像,图像尺寸为(1080,1080,1)若是RGB图像则为(1080,1080,3), jpg、png图像格式 jpg图像的灰度值范围和RGB范围为[0,255],数值类型为uint8,也就是无符号整数 png图像的灰度值范
如何将卷积神经网络（CNN）应用于医学图像分析：从分类到分割和检测的实用指南
引言 在现代医疗领域，医学图像已经成为疾病诊断和治疗规划的重要工具。医学图像的类型繁多，包括但不限于X射线、CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）和超声图像。这些图像提供了对身体内部结构的详细视图，有助于医生在进行准确诊断和制定个性化治疗方案时获取关键的信息。 1. 医学图像分析的挑战 医学图像分析面临诸多挑战，其中包括： 图像数据的复杂性：医学图像通常具有高维度和复杂的结构
从零开始学cv-14：图像边缘检测
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、图像边缘是什么？二、Sobel 算子三、Scharr 算子四、Prewitt算子五、Canny算子 前言 边缘检测是OpenCV中的一个重要组成部分，它用于识别图像中亮度变化显著的点，即边缘。通过边缘检测，我们可以从图像中提取出重要的特征，为后续的图像分析、形状识别和物体跟踪等任务奠定
1-8 图像腐蚀 opencv树莓派4B 入门系列笔记
目录 一、提前准备 二、代码详解 kernel=np.ones((2,2),np.uint8) _, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) eroded_image=cv2.erode(binary_image,kernel,iterations=1) eroded_image2=cv2.ero
【OpenCV2.2】图像的算术与位运算(图像的加法运算、图像的减法运算、图像的融合)、OpenCV的位运算(非操作、与运算、或和异或)
1 图像的算术运算 1.1 图像的加法运算 1.2 图像的减法运算 1.3 图像的融合 2 OpenCV的位运算 2.1 非操作 2.2 与运算 2.3 或和异或 1 图像的算术运算 1.1 图像的加法运算 add opencv使用add来执行图像的加法运算 图片就是矩阵, 图片的加法运算就是矩阵的加法运算, 这就要求加法运算的两张图shape必须是相同的. # 图片加法imp
基于人工智能的图像风格迁移系统
目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像风格迁移是一种计算机视觉技术，它可以将一种图像的风格（如梵高的绘画风格）迁移到另一幅图像上，从而生成一幅具有特定艺术风格的图像。基于深度学习的图像风格迁移技术已经广泛应用于艺术创作、图像处理等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像风格迁移
python图像处理的图像几何变换
一.图像几何变换 图像几何变换不改变图像的像素值，在图像平面上进行像素变换。适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的负面影响。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤，是图像归一化的核心工作之一[1]。 一个几何变换需要两部分运算： 空间变换：包括平移、缩放、旋转和正平行投影等，需要用它来表示输出图像与输入图像之间的像素映射关系。灰度插值
王立平-Android中对图像进行Base64编码
// ------------------base64-------------------// public String bitmaptoString(Bitmap bitmap) { // 将Bitmap转换成字符串 String string = null; ByteArrayOutputStream bStream = new ByteArrayOutputStream(
1-9 图像膨胀 opencv树莓派4B 入门系列笔记
目录 一、提前准备 二、代码详解 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) _, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) dilated_image = cv2.dilate(binary_image, kernel, iterations=1) 三、运行现象 四
【python 图像绘制】图像绘制知识总结
颜色图谱 具体颜色描述autumn 红橙黄cool 青-洋红copper 黑-铜flag 红-白-蓝-黑gray 黑-白hot 黑-红-黄-白hsv hsv颜色空间， 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红inferno 黑-红-黄jet 蓝-青-黄-红magma 黑-红-白pink 黑-粉-白plasma 绿-红-黄prism 红-黄-
【python 图像切割】matplotlib读取图像，裁剪图像
#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import matplotlib.pylab as plt# 加载图像im = plt.imread("E:/ID/2.png")print(im.shape)# (y轴像素点数， x轴像素点数，图像通道数)def plti(im, **kw
【深度学习 图像分类】图像分类任务细节
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程 实现一个完整的图像分类任务，大致需要分为五个步骤： 1、选择开源框架 目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、keras、pytorch、mxnet,caffe等； 2、构建并读取数据集 根据任务需求搜
CUDA：用并行计算的方法对图像进行直方图均衡处理
（一）目的 将所学算法运用于图像处理中。 （二）内容 用并行计算的方法对图像进行直方图均衡处理。 要求： 利用直方图均衡算法处理lena_salt图像 版本1：CPU实现 版本2：GPU实现 实验步骤一 软件设计分析: 数据类型： 根据实验要求，本实验的数据类型为一个256*256*8的整型矩阵，其中元素的值为256*256个0-255的灰度值。 存储方式： 图像在内存中
数据标注：深度学习图像自动标注及数据管理工具软件（包括可运行软件）
深度学习具有传统算法无法比拟的拟合能力，已经在工业领域的诸多方面得到了非常广泛的应用。然而，训练数据集的搭建需要大量的人工标注数据，为了尽可能的减少人工标注数据的工作量，开发了一套可以辅助人工进行数据标注的软件工具。该软件主要针对目标检测图像标注，能够生成txt和xml文件格式的标签。另外，软件还实现了标注数据整理的功能。下载链接：https://download.csdn.net/
图像处理：基于直方图矫正的图像色彩均衡
from itertools import chainimport cv2import osimport numpy as npimport datetimeclass BrightnessBalance:def __init__(self):passdef arrayToHist(self,gray):'''计算灰度直方图，并归一化:param gray_path::return:'''
COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）
Basic deep learning framework for image-to-image 这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。 github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image 目录 1模型开发 1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发