Публикации по теме image-processing

Публикации по теме 'image-processing'

Компьютерное зрение: с нуля: упражнения, обнаружение кругов на веб-камере

просто программа .. Никаких объяснений .. Тем не менее, вам нужен брифинг по этому поводу .. прокомментируйте. Я сделаю это для тебя… #Detect circle on webcam cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) while True: _,img = cap.read() img2 = img.copy() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.medianBlur(gray, 5) #parameters---(img,circle_method,dp,mindist,parm1,parm2[p1<p2],) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 10,..

Поиск доминирующего цвета на изображении

Когда я начал изучать распознавание изображений, это был первый настоящий проект, над которым я когда-либо работал, и это было весело. Поэтому я решил начать свой первый пост о машинном обучении с этого проекта. Проект направлен на поиск доминирующего цвета изображения. Но вы, должно быть, думаете, зачем нам это? Представьте, что вам нужно обобщить самые важные моменты футбольного матча, и вы компьютерный ученый, как бы вы решили эту проблему? Если вам нравится смотреть футбол, вы..

Система обнаружения пневмонии

О проекте В этом проекте мы стремимся создать веб-приложение, которое может точно различать рентгеновское изображение грудной клетки и определять, содержит ли указанный рентгеновский снимок пневмонию или нет, используя анализ медицинских изображений. Анализ медицинских изображений используется для обработки медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, например, то, что мы использовали для этого проекта, КТ-сканирование, а также может использоваться для прогнозирования..

Изучение обнаружения краев в компьютерном зрении: раскрытие невидимых деталей

Введение В области компьютерного зрения одной из фундаментальных задач является обнаружение границ на изображениях. Обнаружение границ играет решающую роль в понимании структуры изображения, распознавании объектов и различных приложениях, таких как сегментация изображений, отслеживание объектов и т. д. Представьте, что вы можете различать контуры объектов на сцене, даже если детали не сразу видны человеческому глазу. Это сила обнаружения границ. В этой статье мы углубимся в мир..

Сравнение показателей оценки глубокого обучения

Оценка алгоритмов глубокого обучения или машинного обучения является важной частью исследовательской работы. Мы можем получить удовлетворительные результаты, используя, скажем, показатель точности (вероятностный домен), но можем плохо работать в метрике оценки среднеквадратичной ошибки (RMSE). Здесь мы собираемся использовать модель глубокого обучения для обнаружения опухолей в качестве эталона для оценки наших показателей оценки. Существует несколько моделей глубокой сегментации сети,..

Использование Python в браузере для обработки изображений

Сегодня приложения или веб-приложения более популярны, чем настольные приложения. Вы можете делать почти все в своем браузере и не нужно ничего устанавливать. Любое веб-приложение, написанное на Javascript, не требует установки дополнительного программного обеспечения благодаря мощному движку приложений V8, таких как Chrome. Но еще несколько месяцев назад только JavaScript был тем языком, который можно использовать для написания веб-приложений. В случае таких вариантов использования,..

Компьютерное зрение: с нуля: упражнения, отслеживание и обнаружение объектов с использованием CAMshift и MEANshift

Отслеживание и обнаружение объектов являются фундаментальными задачами компьютерного зрения. OpenCV предоставляет два популярных алгоритма для этих задач: MeanShift и CAMShift. MeanShift — это базовый алгоритм отслеживания, а CAMShift — это расширение MeanShift, которое хорошо работает с объектами разных размеров. Идея этого алгоритма состоит в том, чтобы переместить небольшое окно (набор пикселей объектов), чтобы получить пиксели высокой плотности, такие же, как при обратной проекции..