语义分割概念及应用介绍
近年来,以深度学习为中心的机器学习技术引起了人们的关注。比如自动驾驶汽车已经逐渐成为可能,但在整个深度学习过程,需要算法识别和学习作为原始数据提供的图像,在这一过程中,应用到了语义分割技术。下面让我们来看看语义分割的需求是如何演变的。
早期,计算机视觉的初始应用需求只是识别基本元素,例如边缘(线和曲线)或渐变。然而,仅仅通过全像素语义分割的创造来理解像素级的图像,它将属于同一目标的图像部分聚集在一起,从而扩展了语义分割的应用场景。
识别每个像素或分组像素一起分配类别的过程可以通过以下过程:
- 图像分类(image classification)——识别图像中存在的内容;
- 物体识别和检测(object recognition and detection)——识别图像中存在的内容和位置(通过边界框);
- 语
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判断一个点是否在RotatedRect中
openCV函数pointPolygonTest(): C++: double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist) 用于判断一个点是否在轮廓中当measureDist设置为true时,若返回值为正,表示点在轮廓内部,返回值为负,表示在轮廓外部,返回值为0,表示在轮廓上。当measureDist设置为false时,若返回值为+1,表示点在轮廓内部,返回值为-1,表示在轮廓外部,返回值为0,表示在轮廓上。例: ……/// 查找轮廓std::vector<std::vector<cv::Point> >contours;cv::Mat src;//src为输入图像cv::findContours( src, contours, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));//判断p1(x,y)是否在轮廓内cv::Point p1(x,y);if(pointPolygonTest(Contours[j],cv::P...
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子豪兄教你在树莓派上安装OpenCV
子豪兄教你在树莓派上安装OpenCV 本文介绍了如何在树莓派上安装分别运行在Python2和Python3的OpenCV。 运行在Python2上的OpenCV安装非常简单,几行命令即可搞定。运行在Python3上的OpenCV安装比较麻烦,需要编译安装,不用担心,本文默认你是新手小白,会一步步指导你安装。本教程经过作者亲自测试,自认为是全网最靠谱的相关教程。 原创作者:同济大学开源软件协会 子豪兄Tommy 微信公众号:子豪兄的科研小屋 转载或复制请以 原文超链接形式 并注明出处 子豪兄。 原文地址 http://suo.im/5gS6if 发布于2018-10-05 OpenCV是程序员钟爱的开源计算机视觉库,拥有强大的内置函数和开源社群。OpenCV配合便携开源廉价的树莓派,可以直接读取来自树莓派摄像头PiCamera的视频,进行人脸识别、边缘检测、语义分割、自动驾驶、图像识别等各种计算机视觉开发。很多优秀开源项目,比如谷歌人工智能框架Tensorflow和人脸识别开源项目face_recognition,都需要安装OpenCV作为运行前提。不少本科生的毕业设计也要用到它。 ...
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