语义分割概念及应用介绍-低调大师

语义分割概念及应用介绍

2018-10-04 1075

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...

2018-10-04

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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。 ...

2018-10-05

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