1.1 目標(biāo)定位(Object localization) 這次我們學(xué)習(xí)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個問題，定位分類問題。這意味著我們不僅需要判斷圖片中是...
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目標(biāo)檢測（Object detection） -
卷積濾波器與邊緣檢測頻率：對于聲音，頻率實際上是指聲波振蕩的速度 高低頻率高頻圖像是強(qiáng)度變化很大的圖像。并且亮度級別從一個像素到下一個像素快速變化。低頻圖像可以是亮...
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形態(tài)學(xué)操作—膨脹與腐蝕（Dilation and Erosion）膨脹和腐蝕被稱為形態(tài)學(xué)操作。它們通常在二進(jìn)制圖像上執(zhí)行，類似于輪廓檢測。通過將像素添加到該圖像中的對象的感知邊界，擴(kuò)張放大圖像中的明亮白色區(qū)域。...
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特征類型和圖像分割特征類型 這圖里的大多數(shù)特征 或者說任意圖像的大多數(shù)特征，都逃不出三大類邊緣、角點(diǎn)和斑點(diǎn)。 邊緣： 圖像強(qiáng)度發(fā)生突變的區(qū)域，也稱為高強(qiáng)度梯度區(qū)域...
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目標(biāo)跟蹤與定位——Introduction to motion要隨著時間變化來跟蹤物體并檢測動作：方法之一是提取特定的特征 觀察這些特征是怎么從一幀變化到下一幀的，這里可以用到光流法(optical flo...
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目標(biāo)跟蹤與定位——狀態(tài)與定位定位步驟 卡爾曼濾波器 回顧一下卡爾曼用語定位的步驟： 初步預(yù)測 下面是一個例子，我們知道我們的車在這條單車道上，但我們不知道它的確切位置。 測...
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特征向量（Feature Vectors）角點(diǎn)與目標(biāo)檢測(Corners and Object Detection) 已經(jīng)可以從圖像中提取基于形狀的特征，如何使用這一組特征來檢測整個對象...
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圖像處理常用邊緣檢測算子總結(jié)
不同圖像灰度不同，邊界處一般會有明顯的邊緣，利用此特征可以分割圖像。需要說明的是：邊緣和物體間的邊界并不等同，邊緣指的是圖像中像素的值有突變的地...
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【轉(zhuǎn)載】深度學(xué)習(xí)在圖像語義分割中的應(yīng)用原文鏈接：http://www.cnblogs.com/sandy-t/p/7474686.html 本文主要分為三個部分： 圖像的語義分割問題...
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