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目标检测算法R-CNN介绍 作者：高雨茁 目标检测简介 目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。 计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： 1.分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 2.定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 3.检测-Detection：解决“是什么？在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。 4.分割-Segmentation：分为实例的分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。 当前目标检测算法分类 1.Two stage目标检测算法 先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。 任务：特征提取—>生成RP—>分类/定位回归。 常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 2.One stage目标检测算法 不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。 任务：特征提取—>分类/定位回归。 常见的one

初学图像处理，做了一个车牌提取项目，本博客仅仅是为了记录一下学习过程，该项目只具备初级功能，还有待改善 第一部分：车牌倾斜矫正 # 导入所需模块 import cv2 import math from matplotlib import pyplot as plt # 显示图片 def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() # 调整图片大小 def resize(image, width=None, height=None, inter= cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2 ] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else : r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation= inter) return resized # 加载图片 origin_Image =

一、数据增广 在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。在本章节中，我们将对除 ImageNet 分类任务标准数据增广外的8种数据增广方式进行简单的介绍和对比，用户也可以将这些增广方法应用到自己的任务中，以获得模型精度的提升。这8种数据增广方式在ImageNet上的精度指标如下所示。 二、常用数据增广方法 如果没有特殊说明，本章节中所有示例为 ImageNet 分类，并且假设最终输入网络的数据维度为： [batch-size, 3, 224, 224] 其中 ImageNet 分类训练阶段的标准数据增广方式分为以下几个步骤： 图像解码：简写为 ImageDecode 随机裁剪到长宽均为 224 的图像：简写为 RandCrop 水平方向随机翻转：简写为 RandFlip 图像数据的归一化：简写为 Normalize 图像数据的重排， [224, 224, 3] 变为 [3, 224, 224] ：简写为 Transpose 多幅图像数据组成 batch 数据，如 batch-size 个 [3, 224, 224] 的图像数据拼组成 [batch-size, 3, 224, 224] ：简写为 Batch 相比于上述标准的图像增广方法，研究者也提出了很多改进的图像增广策略，这些策略均是在标准增广方法的不同阶段插入一定的操作

目录 Python模块 Python 模块(Module)： 是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句 模块的作用 模块能够有逻辑地组织Python 代码段 模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码 import语句 模块的引入 模块定义好后，我们可以使用import 语句来引入模块，语法如下： import module1 在调用 math 模块中的函数时，必须这样引用： 模块名.函数名 from...import语句 Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下： from modname import name1 from functools import reduce # 这个声明不会把整个functools模块导入到当前的命名空间中，它只会将functools里的reduce单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表 from…import* 语句 把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明： from math import * 第三方模块 在这里举一个第三方模块例子，其他第三方模块在使用时通过查看帮助文档来学习 第一步：安装pillow pip install pillow 第二步：使用该模块完成一系列操作

注： 代码取自网上 1.依赖 php 扩展 php-imagick 2.压缩原理： 1）读取图片内容，对图片进行裁剪或者缩放； 2）再转化为jpg(jpeg)进行数据量压缩：jpg(jpeg)都支持压缩率（GD库也支持） /** * @param $image string 图片内容file_get_contens stream_get_contens * @param $width int 图片宽 阈值 * @param $height int 图片高 阈值 * @param $crop bool 如果图片宽或者高度超过上面的阈值，将进行 true:裁剪 false 缩放 * @return array [string, 'jpg'] 正常返回处理后的图片内容，可以直接存为jpg */ function custom_resize($image, $width, $height, $crop = false) { try{ $imagick = new Imagick(); $imagick->readImageBlob($image); $w = $imagick->getImageWidth(); $h = $imagick->getImageHeight(); if ($w > $width || $h > $height) { if ($crop) {//裁剪

初学图像处理，做了一个车牌提取项目，本博客仅仅是为了记录一下学习过程，该项目只具备初级功能，还有待改善 第一部分：车牌倾斜矫正 # 导入所需模块 import cv2 import math from matplotlib import pyplot as plt # 显示图片 def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() # 调整图片大小 def resize(image, width=None, height=None, inter= cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2 ] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else : r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation= inter) return resized # 加载图片 origin_Image =