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搜索关键字:仿射变换    ( 162个结果
07-人脸识别-人脸矫正
人脸矫正有几个问题。 1.歪头: 2.侧脸: 3.半边脸:缺失另外半边脸,要寻找其他的解决方案。 大多数情况下,截取到的人脸是包含歪头和侧脸的现象的。这两个问题,可以同时通过仿射变换来矫正。 但是要注意,侧脸,是缺少一部分脸部信息的。 人脸矫正,对歪头的正确度提高有帮助,对侧脸就一般了。 思路: 1 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-17 21:20:45    阅读次数:1117
Bounding-box 回归
R CNN系列均训练了Bounding box回归器来对窗口进行校正,其目标是学习一种转换关系将预测得到的窗口P映射为真实窗口G(Ground truth). 变换方式 可以通过简单的仿射变换以及指数变换将当前预测出的Bounding box P向Ground truth纠正: $$ \begin{ ...
分类:其他好文   时间:2018-03-15 13:25:16    阅读次数:373
计算机视觉opencv - 2 (几何变换)
1. 仿射变换 计算仿射矩阵 2. 投影变换 3. 极坐标变换 ...
分类:其他好文   时间:2018-02-09 17:17:08    阅读次数:169
图像归一化
一、简介 图像归一化是计算机视觉、模式识别等领域广泛使用的一种技术。所谓图像归一化, 就是通过一系列变换, 将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式(该标准形式图像对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性)。 近年来, 基于矩的图像归一化技术受到了人们的普遍关注, 其基本工作原理为: 首先利用图像 ...
分类:其他好文   时间:2018-02-06 14:15:55    阅读次数:178
齐次坐标
对于一个向量v以及基oabc,可以找到一组坐标(v1,v2,v3),使得v = v1 a + v2 b + v3 c (1) 而对于一个点p,则可以找到一组坐标(p1,p2,p3),使得 p – o = p1 a + p2 b + p3 c (2), 从上面对向量和点的表达,我们可以看出为了在坐标系 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-13 18:47:27    阅读次数:139
Halcon 学习笔记3 仿射变换
像素的减少 开运算(较少) 腐蚀(去除更多) 对灰度图像的开运算或腐蚀 相当于将灰度图像变暗 像素增加 闭运算(较少) 膨胀(较多) 对灰度图像的闭运算或膨胀 相当于将灰度图像变亮 仿射变换 另外一种仿射变换 仿射变换 理论 https://www.cnblogs.com/liekkas0626/p ...
分类:其他好文   时间:2018-01-05 18:28:30    阅读次数:535
ANN in spark MLLib
神经网络模型 每个node包含两种操作:线性变换(仿射变换)和激发函数(activation function)。 其中仿射变换是通用的,而激发函数可以很多种,如下图。 MLLib中实现ANN 使用两层(Layer)来对应模型中的一层: AffineLayer 仿射变换: output = W · ...
分类:其他好文   时间:2017-11-16 14:14:27    阅读次数:254
仿射变换
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/warp_affine/warp_affine.html 目标 在这个教程中你将学习到如何: 使用OpenCV函数 warpAffine 来实现一 ...
分类:其他好文   时间:2017-11-09 14:49:33    阅读次数:229
opencv透视变换GetPerspectiveTransform的总结
对于透视变换,必须为map_matrix分配一个3x3数组,除了3x3矩阵和三个控点变为四个控点外,透视变化在其他方面与仿射变换完全类似。具体可以参考:点击打开链接 主要用到两个函数WarpPerspective和GetPerspectiveTransform。 1)WarpPerspective ...
分类:其他好文   时间:2017-11-04 17:55:35    阅读次数:170
OpenCV图像变换(仿射变换与透视变换)
仿射变换(affine transform)与透视变换(perspective transform)在图像还原、图像局部变化处理方面有重要意义。通常,在2D平面中,仿射变换的应用较多,而在3D平面中,透视变换又有了自己的一席之地。两种变换原理相似,结果也类似,可针对不同的场合使用适当的变换。 仿射变 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-27 21:26:56    阅读次数:236
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