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影像處理相關文章
共有 71 則文章

技術 [筆記]C++ & C#影像處理-邊緣檢測與霍夫轉換

前言 這次要介紹邊緣檢測和霍夫轉換一樣參考[1],而邊緣檢測的Sobel為本次重點,因Sobel運算在往後取得方向和角度是非常方便的一個算式。 這次也修正了坐...

鐵人賽 Software Development DAY 1

技術 [影像處理系列] Laplacian 1至2階微分法 (程式解說)

前言:影像處理是把數位的影像作前置的加工及處理,以便日後的分析。人可以透過眼睛傳遞影像,並利用大腦的分析;而鏡頭就仿如人類的眼睛,當數位影像傳遞給電腦時,無時無...

技術 [筆記]C++ & C#影像處理-色彩空間轉換

前言 最近幾個禮拜都在忙甄試資料,所以沒甚麼時間發文章,今日終於解脫所以發表一篇文章慶祝,廢話不多說趕緊切入正題了。色彩空間轉換在影像處理當中佔了相當重要的位置...

活動 【AI電腦視覺課程】AI深度學習與影像辨識 ─ 影像預處理到深度學習CNN應用

課程介紹影像辨識領域是近年來深度學習最蓬勃發展的一塊領域,舉凡智慧家居、自駕車、生產瑕疵品檢測、安防監控、醫療影像等應用,都和深度學習影像辨識技術息息相關。而...

技術 [筆記]C++ & C#影像處理-平滑濾波

前言 影像處理會依照[1]的章節進行,但不直接使用OpenCV而是實作原理,主要了解影像處理原理的特性,雖然速度不比OpenCV好,但在看OpenCV原始碼你會...

鐵人賽 Software Development DAY 20

技術 [D20] 物件偵測(1)

物件偵測(Object Detection)是影像辨識中重要的一環~物件偵測就是在照片或影片等圖像內容中,用"框"標出物件的範圍,並且分類為何種物件及附帶他是此...

技術 [筆記]C++ & C#影像處理-直方圖處理和應用

前言 時間過得非常快已經快要11月了,有點混所以進度算有點小落後。這次主要介紹meanShift原理從直方圖循序了解,藉由本篇文章介紹主要能達到對於原理的理解並...

技術 [筆記]C++ & C#影像處理-圖像分割Graph Based Image Segmentation

前言 之前介紹的影像處理主要是為了撰寫本次介紹的圖像分割,影像分割現今運用非常廣泛,雖然人工智慧當中有Faster R-CNN處理方法,但目前誰也無法保證哪個才...

技術 [筆記]C++ & C#影像處理-LBP特徵

前言 在五、六月時候參考[1]已經實做過一次,然而現在做起來也比較順手,基本上都依照[1]的理論去實作,但還是有些算法不同,而較不同的地方是每個步驟的演算法都要...

鐵人賽 Software Development DAY 12

技術 [D12] 影像濾波

[D12] 影像濾波 接下來我們要更深入瞭解濾波器,濾波時,通常會有一個邊長為奇數的正方形遮罩(mask),又稱為 " kernel "。...

鐵人賽 DAY 23
我的資訊便利貼 系列 第 23

技術 我的資訊便利貼之二十三:輕巧又強大的線上圖片編輯工具

大家好,又到了Vista來跟各位好朋友分享資訊便利貼的時候了! 有的時候,我們需要處理一下外出郊遊的照片或是工作所需的圖片,但如果手邊剛好沒有適當的影像處理編輯...

鐵人賽 Software Development DAY 30

技術 【Day30】加速吧!超完整OpenCV with CUDA教學

一、介紹 為了使OpenCV的運算可以更快,我們可以使用CUDA進行加速,由於OpenCV GPU模組是使用CUDA編寫的,擁有了CUDA社區的支持。具Open...

技術 [筆記]C++ & C#影像處理-幾何變換

前言 最近朋友神Q超人決定隱退不再發文,從第一篇文章到鐵人賽都能看到對IT界的貢獻,雖然有些遺憾,但我相信有天他還會回來繼續發文,大家是否也會跟我一樣期待呢?...

鐵人賽 DAY 23
伺服器選購漫談 系列 第 23

技術 伺服器的選購漫談 - 影像處理伺服器

影像處理伺服器可以分成兩大類, 說明如下 第一大類是接收匯集來的數位影像訊號, 集中顯示在一個顯示幕上並作儲存的動作. 第二大類是以數位的方式來處理大量的光學影...

技術 [筆記]C++ & C#影像處理-assert、二維影像與填充

前言 上一章介紹的色彩空間轉換,都是使用一維陣列處理,接著因為要用到類似捲積的方式去做濾鏡,所以將一維陣列轉為二維陣列存取能增加可讀性,而在轉二維陣列之前要先實...

鐵人賽 Software Development DAY 14

技術 [D14] 捲積 Convolution

我們在優化影像時,所採用的方法便是使用特定 kernel,針對整張影像進行捲積操作。 舉例來說,模糊(blur)、邊緣偵測(edge detection)、邊緣...

鐵人賽 Software Development DAY 13

技術 [D13] 空間濾波例子:Gaussian Filter

接者用高斯濾波器為例子,接者會對其權重參數(weighting, coefficient)討論~ 所謂 "模糊",可以理解成每一個畫素都取周...

鐵人賽 Software Development DAY 15

技術 [D15] CNN

CNN 是卷積神經網絡(Convolutional Neural Network)的簡稱,在影像辨識的領域中,一定要認識 CNN! 圖片出處 如上圖所示,CNN...

鐵人賽 Software Development DAY 10

技術 [D10] 影像雜訊與濾波(1)

在電子學裡講的雜訊,是在訊號傳遞的過程中會受到一些外在能量影響所產生訊號的干擾,這些由外在能量產生的訊號即雜訊。 我們換個生活上的例子來講,像是傳統無線電對講機...

鐵人賽 Software Development DAY 3

技術 【Day3】使用Visual Studio 建置OpenCV原始碼並安裝(Windows)

一、安裝方法 有兩種建置OpenCV的方式,分別為: 使用Visual Studio建置OpenCV : Visual Studio是一個強大的整合開發環境...

技術 [筆記]C++ & C#影像處理-HOG特徵

前言 上次介紹LBP特徵主要是由鄰近像素取得特徵,而HOG則是取得梯度直方圖特徵,兩者的想法其實有點相像,這次主要參考[1]介紹一般的HOG原理並實作。 顏色空...

鐵人賽 Software Development DAY 18

技術 【Day18】​OpenCV HSV色彩空間轉換:手掌前景提取

一、介紹 1. 什麼是色彩模型 色彩模型是一種數學和視覺模型,用於描述和表示顏色的方式。這些模型基於不同的原理和特性,可以幫助我們理解、分類、比較和操控顏色。不...

鐵人賽 Software Development DAY 10

技術 【Day10】OpenCV 直方圖均衡化:增強影像對比度

一、 簡介 1. 直方圖 直方圖是用來描述一幅影像中各個灰階值出現頻率的統計圖表。影像的每個像素都有一個對應的灰階值,而直方圖顯示了不同灰階值在整個影像中的分佈...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 Day3:雙線性插值原理及實作

我們在上一篇提到當影像放大或縮小時等同於映射到另一個函數,新函數(影像)的定義域裡每個點(像素)都會對應到原始函數的某處。 org_x = new_x * (o...

鐵人賽 Software Development DAY 7

技術 [D07] OpenCV 基本的影像調整

我們已經掌握了基本的影像讀取、顯示以及顯示,但不是每張照片都剛剛好是我們想要的樣子,所以接下來,來看看要如何做些基本的調整吧! 影像大小的調整 resize 有...

鐵人賽 Software Development DAY 15

技術 【Day15】探索OpenCV中的影像平滑化:模糊、降噪

一、 簡介 當你在使用社群網站時,是否曾經使用過美顏濾鏡?這些濾鏡可以讓你的臉部瑕疵模糊不清,而這種「模糊」就是使用平滑化對影像進行處理。 影像平滑化(Smoo...

鐵人賽 Software Development DAY 11

技術 [D11] 影像雜訊與濾波(2)

影像中的雜訊真的讓人看了很不順眼!好想把上面那些小白點、小黑點拿掉!這時候濾波器就派上用場了~~~~ 濾波器 Filter 濾波器 Filter 不僅僅會應用在...

鐵人賽 Software Development DAY 27

技術 【Day27】使用OpenCV進行霍夫圓轉換(Hough Circle Transform)

一、介紹 上一個章節我們透過霍夫線轉換來找到影像上的線,接下來我們要使用霍夫圓轉換找到影像上圓的資訊,包含圓心座標和半徑。 二、原理 1.霍夫圓轉換 (Houg...

鐵人賽 Software Development DAY 26

技術 【Day26】使用OpenCV進行霍夫線轉換(Hough Line Transform)

一、介紹 在我們找到影像的輪廓點之後,已經可以做出很多應用了,像是輪廓匹配、尋找ROI、幾何測試等。但如果我們想要描述影像上的線要怎麼辦,雖然我們可以透過顯示視...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 Day1:奇蹟般還原照片解析度!什麼是超解析度成像?

超解析度成像法(Super-resolution,以下稱SR)其實人如其名,就是一種提升原始影像解析度的演算法。許多跟影像有關的應用程式都會使用到SR,例如當我...