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| 期刊名 | 鏈接 |
|---|---|
| TMI | IEEE Transactions on Medical Imaging |
| MedIA |
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車牌識(shí)別Vehicle License Plate Recognition VLPR) 是從一張或一系列數(shù)字圖片中自動(dòng)定位車牌區(qū)域并提取車牌信息的圖像識(shí)別技術(shù)。車牌識(shí)別 以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，廣泛應(yīng)用于日常生活中，如 停車場(chǎng)收 費(fèi)管理，車
本文主要論述在圖像處理的的基礎(chǔ)上，為了克服圖像背景中的亮度噪聲、背景復(fù)雜和一些角度問題，通過圖像預(yù)處理之后，利用邊緣檢測(cè)算法從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像邊緣的識(shí)別，再利用利用牛頓迭代法，通過不斷地迭代，與目標(biāo)值進(jìn)行迭代，從而達(dá)到實(shí)現(xiàn)檢測(cè)圓的目標(biāo)，以及圓心所
如果把白色和黑色之間按對(duì)數(shù)關(guān)系分為若干等級(jí)，稱為灰度，灰度分為256階，0為黑色，灰度就是沒有色彩，RGB色彩分量全部相等（150，150，150）就代表灰度為150. 一幅圖像中不同位置的亮度是不一樣的，可用f(x,y)來表示(x,y)上的亮度。由于光是一種能量形式，因此亮度是非負(fù)
0 1 準(zhǔn)備工作 研究前我們先要做好準(zhǔn)備工作：（這個(gè)準(zhǔn)備工作呢就好像小白做菜） 最開始，我們往往主動(dòng)提出或者被提出了一個(gè)臨床問題（臨床問題可能是老板直接安排的，也可能是在臨床工作中提出經(jīng)過文獻(xiàn)調(diào)研歸納的），根據(jù)提出的臨床問題和手頭現(xiàn)有的病例，可以建立
注意力機(jī)制是一個(gè)非常有效的trick，注意力機(jī)制的實(shí)現(xiàn)方式有許多?？梢栽谥W(wǎng)上搜索一下yolov下的目標(biāo)監(jiān)測(cè)的碩士論文，沒有一篇不提到注意力機(jī)制的迭代修改的，所以很有必要學(xué)一下． 最后給出了一個(gè)例子。 注意力機(jī)制的本質(zhì):就是尋址過程! 幾種典型的注意力機(jī)制: hard
鄙人主要研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)，在使用CT數(shù)據(jù)集之前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。 常規(guī)預(yù)處理步驟：(*代表本代碼有) 1. 裁剪出ROI區(qū)域 。 目的：減小圖像尺寸，減小內(nèi)存消耗，減小無關(guān)信息，可提高實(shí)驗(yàn)精度 2. 重采樣 。 一般會(huì)重采樣到各向同性，例如，將圖像重采樣到每體
作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域迎來蓬勃發(fā)展的時(shí)代，從“知識(shí)圖譜”到“零售系統(tǒng)自動(dòng)化”，人工智能技術(shù)正在改變著社會(huì)生活的方方面面。傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)都依賴于硬件上的復(fù)雜計(jì)算能力，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等
本文深入淺出地探討了OpenCV庫(kù)在圖像處理和深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。從基本概念和操作，到復(fù)雜的圖像變換和深度學(xué)習(xí)模型的使用，文章以詳盡的代碼和解釋，帶領(lǐng)大家步入OpenCV的實(shí)戰(zhàn)世界。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫(kù)。它由一
本文整理了150 個(gè)深度學(xué)習(xí)和圖像處理領(lǐng)域的開源數(shù)據(jù)集，包括：目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、文本識(shí)別、圖像分類、缺陷檢測(cè)、醫(yī)學(xué)影像、圖像分割、圖像去霧、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、動(dòng)作識(shí)別、姿態(tài)估計(jì)、自動(dòng)駕駛和 RGBT 等12個(gè)方向。 1. T-LESS數(shù)據(jù)集 類型：目標(biāo)檢測(cè) 數(shù)量：39000 數(shù)據(jù)集下載
任務(wù) 信用卡數(shù)字識(shí)別 穿插之前學(xué)的知識(shí)點(diǎn)? 形態(tài)學(xué)操作 模板匹配 等 總體流程與方法 1.有一個(gè)模板 2 用輪廓檢測(cè)把模板中數(shù)字拿出來 外接矩形（模板和輸入圖像的大小要一致 ）3 一系列預(yù)處理操作 問題的解決思路 1.分析準(zhǔn)備：準(zhǔn)備模板，讀取文件——轉(zhuǎn)化為灰度圖——轉(zhuǎn)化
