在癌症检测中，上皮组织发出的双光子激发荧光（TPEF）信号可以用于识别上皮细胞的形态功能变化。二倍频（SHG）信号主要显示细胞外的胶原蛋白结构，而三倍频（THG）可以清楚...

介绍 图像是视觉对象的二维表示，例如照片、绘画或素描。在数字成像中，图像存储为像素值数组，其中每个像素代表图像亮度和颜色的样本。每个像素的颜色可以由一个或多个通道表示，...

Python中的图像处理基础图像处理是一种对图像执行操作以从中提取信息或增强图像的方法。图像处理是当今计算机视觉中最热门的话题之一，因为它被认为是计算机视觉、OCR 和其...

任务描述· 使用 Python 代码自己创建图像。· 拍摄 2 张图像，裁剪两张图像的一部分并交换它们。· 拍摄 2 张图像并将它们组合成一张图像。例如拼贴画。首先，我们...

序言在之前的文章中，我介绍了傅里叶变换，这次我将介绍另一种图像处理方法，边缘检测。在openCV中，有很多函数可以让我们找到图像的边缘，在这篇文章中，我将挑选出比较有代表...

我们将以对比度增强开始第二部分。6、对比度增强某些类型的图像（如医学分析结果）对比度较低，很难发现细节，如下所示： xray ＝ imread（＂images／...

介绍在这篇文章中，我们将学习如何执行图像处理。在整篇文章中，我们使用到的库是Scikit Image。基础知识1、什么是图像？图像数据可能是文本之后最常见的数据。那么，电...

研究人员宣布成功开发出一种强大的新型光学芯片，这种芯片每秒可以处理近20亿张图像，为下一代深度学习系统提供了更快、更节能的神经网络。它能够在0.57纳秒内对每个字符进行分...

机器视觉（Machine Vision）是人工智能领域中发展迅速的一个重要分支，目前正处于不断突破、走向成熟的阶段。一般认为机器视觉“是通过光学装置和非接触传感器自动地接...

介绍OpenCV – 开源计算机视觉。它是计算机视觉和图像处理任务中使用最广泛的工具之一。它被用于各种应用,如面部检测、视频捕捉、跟踪移动物体、对象公开。如今应用在 Co...

介绍正如IDC所指出的，数字信息将飙升至175 ZB，而这些信息中的巨大一部分是图片。数据科学家需要（预先）测量这些图像，然后再将它们放入人工智能和深度学习模型中。在愉快...

介绍数字图像处理由涉及在计算机上处理图像的各种技术和方法组成。对图像进行各种类型的操作，构成数字图像处理。了解图像实际上是什么图像基本上是二维信号。信号函数是 f（x，y...

边缘匹配＋单直线，通过直线拟合模块获得直线的特征值（直线角度和直线点坐标）。匹配作为粗定位使用，直线拟合模块根据粗定位自动改变位置；对于目标比较固定的情况，可不采用粗定位...

金翅导读图像处理是诸多计算机领域中最为活跃的一个领域，人们在图像领域研究出了很多适用的算法，但由于底层的图像预处理算法处理的数据量大，用一般的软件来实现会比较慢，并且对于...

本文我们将讨论使用Python中的OpenCV库进行图像处理的一些基本操作。图像处理是对图像进行的技术操作与分析,比如为了得到增强的图像或提取一些有用的信息而进行的一系列...

import cv2 as cvgpu_frame = cv．cuda_GpuMat()screenshot = cv．imread('media/drip．pn...

简介人脸识别和目标检测这样的术语听起来觉得很酷，但是当涉及到从头开始实现它们时，每个初学者都会觉得困难，这些技术实际上并没有那么难实现，一旦你掌握了其基本原理，那么实现它...

dvg－utils是一组工具，可以帮助你使用OpenCV快速构建图像和视频处理管道。在不同的平台和设备上进行计算机视觉和深度学习的实验带来了许多挑战，尤其是当你希望与团队...

车道线检测算法分为传统图像处理方法和深度学习方法。本文详细介绍用传统图像处理方法来解决车道线检测问题,后文的算法源于Udacity无人驾驶课程的项目,仅做参考。

以前照相没有像现在这样那么容易的,而在现在你只需要一部手机,就可以免费拍照,而在上一代人之前,业余艺术家和真正的艺术家拍照的费用非常昂贵,并且每张照片的成本也不是免费的。...