【手撕算法】HC显著性检测算法 前言 HC算法出自程明明老师的论文： Global Contrast based Salient Region Detection 这个论文一共提到了两种算法，分别是HC与RC。 HC仅仅是考虑了颜色特征，而RC考虑了空间特征。我们上一篇文章介绍的LC算法就是仅考虑了颜色特征。 HC算法和LC算法本质上是没有什么区别的， 但上篇LC算法我们给出代码处理的是灰度图，而HC算法是在LAB颜色空间处理的彩色图。 RC以后再说。 此外我建了一个微信交流群，号主我比较菜，不过群里有厉害的哈哈，欢迎大家进群一起学习昂。 加微信【yanshilin21...

FT算法原理 FT算法出自论文： Frequency-tuned salient region detection FT算法实现也非常简单，该方法从频率角度分析图像。 图像在频率域可以分成低频部分和高频部分。低频部分反映了图像的整体信息，如物体的轮廓，基本的组成区域。高频部分反映了图像的细节信息，如物体的纹理。显著性区域检测用到的更多的是低频部分的信息。 在实际进行计算时，FT方法使用窗口5*5的高斯平滑来实现对最高频的舍去。像素的显著性可以用下面公式计算： 其中，Iu为图像的平均特征，使用Lab颜色特征，后一项为像素p在高斯平滑后的Lab颜色特征，||.||为L2范式，即计...

【手撕算法】AC显著性检测算法 算法原理 论文名称： Salient Region Detection and Segmentation AC算法同样是计算每个像素的显著值，但却不是基于全局对比度，而是基于一定尺度的感知单元的。而且整个AC算法是融合了多个不同尺度的感知单元计算的显著值得到的最终显著图。 如上图，R1为当前像素，计算当前像素的显著值，需要计算该像素LAB三个通道的特征值与R2区域（上图为5*5）所有像素特征值的均值的差。 而R2区域的半径是可变的，算法设定R2区域的大小范围： MinR2 = Min(Width, Height) / 8 最小为1/8 Ma...

图像修复系列资料 通过图像分割和显著性检测这两个系列，我认为在开始写算法之前先放一篇综述整理会更好一些。 综述整理文会包含对该系列大体的介绍，介绍将会分析哪几个经典算法，以及在学习这些算法时我所参考的所有文章资源，我觉的一个算法靠一篇文章绝对无法使大家学会，所以大家可以看看我参考的那些博客，会事半功倍。 图像修复综述 首先辨别一下图像修复，图像复原，图像补全这仨的关系。 图像修复偏重修复划痕之类的这种小破损，而图像补全则偏重修复大块的缺损（包括物体移除之类的），图像复原则是提高图像的成像质量。 本系列的算法主要是图像修复/图像补全这种修复图像的算法。 图像修复(image res...

该算法出自Criminisi的论文 Region Filling and Object Removal by Exemplar-Based Image Inpainting 该算法只要思路是利用图片的已知区域对待修复区域进行填充。而填充的顺序是根据计算优先级确定的，填充的基本单位是自定义大小的像素块。 先来看一下论文中比较重要的两个图片， 图一介绍了填充的基本原理： 将图像分为已知区域（source region）和待填充或移除区域（target region），填充从target region的边界开始，以边界点p为中心，设置块的大小，形成像素块（图b），然后在已知区...

PatchMatch图像修复算法 PatchMatch算法出自Barnes的论文 PatchMatch: A Randomized Correspondence Algorithm for Structural Image Editing PatchMatch 算法就是一个找近似最近邻（Approximate Nearest neigbhor)的方法，要比其他ANN算法快上10倍+。 将下面的图理解了，就基本理解了整个算法。 看上图时，我们以蓝色为主颜色。A代表原图像，矩形框代表待修复的patch块，要修复patch_A块就需要在B（也是原图）中搜索一个最合适的块patc...

FMM算法出自Telea的论文 An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method opencv的inpaint函数就是采用了Telea的基于FMM的图像修复算法，本文基于opencv的inpaint函数，该函数源码位于（我的）： opencv\sources\modules\photo\src\inpaint.cpp FMM算法基于的思想是，先处理待修复区域边缘上的像素点，然后层层向内推进，直到修复完所有的像素点。 下面以灰度图为例，我们只需要计算出像素新的灰度值即可。对于彩色图像，...

Opencv 超级傻瓜配置，一套完美完成，超良心制作 opencv安装包下载 已经下载好的可以跳过。 官网去下载opencv的函数包，官网地址：https://opencv.org/ 点击箭头releases,跳到如下页面： 进入后点击Windows，进入如下页面，点击下载，路径自己随便改。 下载完毕后是个这个： 安装，直接点击exe解压就行，地址放别的地不建议c盘，比较大： 配置环境变量 opencv包下载好解压完毕后，就需要在你的计算机里包含这个程序包了，具体意义我也说不清楚，就叫配置环境变量。 1：打开电脑高级系统设置 2：选择环境变量 3：选择Path，选择编...

之前在做一个单目测距的小项目，大概需要就是用单目相机，对一个特定的目标进行识别并测算相机与该目标的距离。所以便去网上找了一堆教程，这里给大家总结一下，希望给小白们一个参考。 首先是基本需求了： opencv自然要会的，这咱就不多说了，会一点就行 需要一个摄像头，我用的是一个畸变很大的鱼眼免驱动摄像头，大家用电脑上的那个自带摄像头也可以的，就是不方便。 需要MATLAB进行相机标定 需要一个编程环境，我的是VS2017，至于VS怎么配置opencv，可以参看CSDN博文《VS2017配置Opencv4.10教程》： https://blog.csdn.net/qq_43667130/...

大一时曾按着CSDN教程按好了ubuntu+win10双系统，在宿舍里昏天黑地得干了一天，电脑重启无数次，心情经历了无比得崩溃。我相信每个经历这个过程得同学心理素质一定会有所提升的。之后帮同学安过一次也比较顺利。但在放寒假前win10系统因为我删C盘文件而崩溃了，后来重装系统后把Ubuntu系统给覆盖了。再重新装时本以为会很顺利，因为驾轻就熟嘛，但结果是我不慌不忙的按了好几次，历时三天都没有安好！所以我急眼了，现在我系统完美安装，一定要写篇推文来帮大家扫清一下前行的障碍。 第一步，为ubuntu系统分空间 我们安装系统，肯定要为他腾出个空间来啦，我是从机械硬盘中压缩出了100G的空间，如果...

计算机视觉学着学着，就自然而然的歪到机器学习，深度学习这一块儿了，因为单纯的图片处理是不能满足一些要求的，没学深度学习时，有时觉的它简单，因为不就按着套路来嘛。但它又不简单，因为里面涉及的知识真不是一下就可以说清楚的。 所以既然说不清楚，我这个小辣鸡就不说了，小白们也不要妄想可以一下就学会，今天只和大家谈一谈我从听说深度学习，到我第一次完成一个像样的模型训练的过程，希望可以为小白们提供参考。 第一次听说 有关机器学习，最简单的一种大概就是KNN算法了，我是在全国大学生电子设计大赛备赛时老师给我们介绍的，赛前押题时，老师给我们略微介绍了一下这个最最最简单的机器学习算法，这个算法大概就是物以...

跟大家分享一些opencv的书籍和网站。 都是我从入门到现今四处收集到的，曾经因为命令行操作不当把磁盘给清空了，但幸好电子书都找回来了，然后我就都上传到网盘存起来了。 今天拿来分享给大家，有了这些根本不需要去买任何实体书了（除非特别喜欢看实体书哈）。 书籍 先给大家贴个图： 大部分是我到处搜集来的，还有一些是花钱在某鱼上买来的，今天把下载链接分享给大家（如果失效了可以公众号【opencv视觉实践】后台回复【视觉电子书】获取） 链接：https://pan.baidu.com/s/1LOEmjg_ton9xU8dCez1BlQ 提取码：7cog 1：《Opencv3编程入门...