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跟我学Python图像处理丨5种图像阈值化处理及算法对比

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像阈值化处理操作,包括二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0、阈值化为0。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 七.图像阈值化处理及算法对比》,作者: eastmount 。 一. 阈值化 (注:该部分参考作者的论文《基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究》) 图像的二值化或阈值化(Binarization)旨在提取图像中的目标物体,将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T,通过T将图像的像素划分为两类:大于T的像素群和小于T的像素群。 灰度转换处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度。二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常用的二值化算法如公式1所示: 当灰度Gray小于阈值T时,其像素设置为0,表示黑色;当灰度Gray大于或等于阈值T时,其Y值为255,表示白色。 Python OpenCV中提供了阈值函数threshold()实现二值化处理,其公式及参数如下图所示: retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, t...

170亿参数,28项公开测试集SOTA,行业最大的视觉多任务统一大模型来了

本文已在飞桨公众号发布,查看请戳链接: 170亿参数,28项公开测试集SOTA,行业最大的视觉多任务统一大模型来了 在5月20日举办的WAVE SUMMIT 2022深度学习开发者峰会上,百度发布了行业最大视觉多任务文心VIMER-UFO 2.0大模型,模型参数量达到170亿,单模型28项公开数据集SOTA,基于飞桨Task MoE架构,根据任务的不同自动选择激活最优的区域,从而实现100倍参数压缩,同时支持下游任务快速扩展。 近年来,预训练技术蓬勃发展,各类大模型不断涌现,频繁刷新各项纪录。但巨大的参数规模也给模型训练和应用落地带来了新的挑战。在模型训练方面,大模型训练对训练框架的存储和训练性能提出了更高的要求。在应用落地方面,随着模型参数量的急剧增加,大模型finetune所需要的计算资源越来越大,普通开发者通常无法负担;随着AIoT的发展,越来越多AI应用从云端往边缘设备、端设备迁移,而大模型却很难直接部署在这些存储和算力都极其有限的硬件上。 针对以上问题,百度文心大模型提出统一特征表示优化技术(UFO:Unified Feature Optimization),在充分利用大数据...

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