Questions tagged «image-processing»

计算机视觉和图像处理之间有什么区别？例如，在对象识别中，计算机视觉和图像处理的作用是什么？

17 terminology  computer-vision  image-processing  education 

为什么我们首先需要在2D卷积中翻转内核？这有什么好处？那么，为什么我们不能把它放倒呢？ http://www.songho.ca/dsp/convolution/convolution2d_example.html 输入 核心 输出 “首先，在水平和垂直方向翻转内核，即阴影框”

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为什么拉普拉斯变换在图像处理卷积中不受欢迎？大多数教科书只转换傅立叶变换。

12 history  image-processing 

我在该网站上看到了一些有关Deep Dream的问题，但是似乎没有一个人真正谈论DeepDream的工作。据我所知，它们似乎已经改变了目标函数，并且还改变了反向传播方式，因此它们不更新权重而是更新输入图像。 我想知道是否有人确切知道Google做了什么。他们在他们的一篇文章中提到在进行优化时强加贝叶斯先验，由此我可以想象得到让神经网络为每个标签吐出图像并不那么困难-我们可以简单地设置标签，然后相应地优化输入向量。 但是，深梦的有趣之处在于它是逐层执行的，因此，我不太确定它如何逐层强调细节。 当然，提供图像会给您每个神经元的价值，但是我们如何利用这些信息来夸大原始图像中的细节呢？我一直在努力寻找有关此问题的详细文章。 参考：此处vzn回答了类似的问题：https ://cs.stackexchange.com/a/44857/49671 通过该链接，可以在此处实现Deepdream的实现：http ://auduno.com/post/125362849838/visualizing-googlenet-classes 除非它不提供此处讨论的夸张功能，否则：http：//googleresearch.blogspot.com/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html 它们都显示特定类和特定层的可视化，并说： 除了确切规定我们要网络放大的功能以外，我们还可以让网络做出决定。在这种情况下，我们只需向网络提供任意图像或照片，然后让网络分析图片。然后，我们选择一个图层并要求网络增强检测到的内容。

12 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks  image-processing  computer-vision 

拍摄照片时，您如何通过算法检测给定的照片，太阳是否在照耀？ 例子 来自此摄像头的山顶示例： 显然，阳光明媚。 在另一个示例中，它远不那么明显： 通过尝试识别中心小教堂上的小教堂尖顶，可能很容易就能发现是否有雾。但是，对图像处理了解甚少，如果有一种（组合的）算法可以可靠地判断是否有阳光，我会感到惊讶。

11 algorithms  image-processing 

我正在尝试从航拍照片中识别出水道（例如Google Maps）。地方政府通常使用GIS数据来说明水路（以及道路，建筑物等）的位置，但是其中的水数据通常有些不准确，我们也许可以使用航拍图像对其进行改进。因此，我们已经有了一些并不总是值得信赖的数据。 我知道如何对数据进行一些基本的图像处理（不幸的是，我这里还没有显示示例图像，我试图想象如何做到这一点，尚无可用的代码）： 我可以使用图像中的水道收集一些颜色值集，并找出哪些像素最接近这些颜色，可能还适用于其他类型的要素（草，道路，建筑物等）。如果我设置一个“足够接近”像素的阈值，则会得到一组可能是水道的像素（但会产生很多噪点）。 我可以将图像转换为灰度图像，并使用标准的边缘检测算法来找出边缘在哪里。再次，这给了我一组具有相似边界的像素，但是会产生噪点，边缘也会过分思考和/或存在间隙。 我想要的输出是一组概述可能的水路的多边形。 直观地讲，我想使用检测到的边缘来创建多边形，并使用颜色信息来确定其中哪些是水，这可能要利用我们已经拥有的政府数据。 有没有一种已知的方法可以将边缘检测算法的结果转化为一组漂亮的封闭多边形？如果有更好的方法，或者还有其他有关如何解决此问题的技巧？

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