groupRectangle函数实现矩形框聚合。原因：多尺度检测后，获取的矩形之间会存在重合、重叠和包含关系。因尺度缩放，可能导致同一个目标在多个尺度上被检测出来，故有必要进行融合。OpenCV中实现的融合有两种：1）按权重合并；2）使用Meanshift算法进行合并。 下面是简单的合并，其直接按照 ...
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2019-09-19 15:59:12
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在SIFT解析（一）建立高斯金字塔中，我们得到了高斯差分金字塔； 检测DOG尺度空间极值点 SIFT关键点是由DOG空间的局部极值点组成的.以中心点进行3X3X3的相邻点比较,检测其是否是图像域和尺度域的相邻点的极大值或极小值. （1）为了确保不是噪声我们先进型阈值二值化； n和S一样，你想提取多少 ...
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2019-09-08 11:20:16
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参考 "尺度空间理论" 金字塔 当用一个机器视觉系统分析未知场景时，计算机没有办法预先知道图像中物体尺度，因此，我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述，获知感兴趣物体的最佳尺度。所以在很多时候，我们会在将图像构建为一系列不同尺度的图像集，在不同的尺度中去检测我们感兴趣的特征。比如：在Harr特征检测人 ...
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2019-08-31 14:56:01
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Gabor变化属于加窗傅里叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用于纹理识别上，并取得了较好的效果。 二维Gobor滤波函数： ? 其中： xp = x*cos(theta)+y*sin(theta) yp=y*cos(the ...
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2019-08-29 22:57:29
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很多朋友是数据量化完成后，问统计表中的数据尺度单位，这种情况恐怕需要从头再处理一次，所以对于Amira/Avizo的新用户来说，在准备进行量化分析之前就应该设置好尺度单位，设置步骤如下： 1. 在Amira或Avizo里启动Preferences 2. 对Units选项内的基本内容进行设置，Unit ...
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2019-08-28 13:14:42
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恢复内容开始 与R-CNN的不同： Fast R-CNN是端到端的，解决了R-CNN的速度慢、空间大的缺点。 训练： 使用5个最大池化层和5~13个不等的卷积层的三种网络进行预训练：CaffeNet，VGG_CNN_M_1024，VGG-16，使用之前要先做出如下改动： 对训练集中的图片，SS取出每 ...
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2019-08-25 16:10:33
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《声律启蒙》是训练儿童应对，掌握声韵格律的启蒙读物。按韵分编，包罗天文、地理、花木、鸟兽、人物、器物等的虚实应对。 ...
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2019-08-21 21:54:14
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About Face detection 1、Finding Tiny Faces Code：https://github.com/peiyunh/tiny 小目标检测难3大原因：目标本身尺度变化、图像分辨率以及环境因素。本文针对多尺度训练了不同的检测器，这些检测器所用特征来自同一网络的不同层级。此 ...
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2019-08-19 19:34:52
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特征 在计算机视觉领域，特征是为了完成某一特定任务需要的相关信息。比如，人脸检测中，我们需要在图像中提取特征来判断哪些区域是人脸、哪些区域不是人脸，人脸验证中，我们需要在两个人脸区域分别提取特征，来判断他们是不是同一个人，如下图所示，深度神经网络最终得到一个128维的特征用于识别等任务。 常用的特征 ...
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2019-08-17 22:02:02
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一、 SIFT算法 1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征， 它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发 ...
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2019-08-04 10:39:12
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