2018-07-17 15:34:54 JRRRJ 阅读数 2388
  • Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集

    Mask R-CNN是一种基于深度学习的图像实例分割方法,可对物体进行目标检测和像素级分割。 本课程将手把手地教大家使用VIA图像标注工具制作自己的数据集,并使用Mask R-CNN训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。 本课程有三个项目案例实践: (1) balloon实例分割 :对图像中的气球做检测和分割 (2) pothole(单类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑进行检测和分割 (3) roadscene( 多类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行检测和分割 本课程使用Keras版本的Mask R-CNN,在Ubuntu系统上做项目演示。 本课程提供项目的数据集和python程序文件。 下面是使用Mask R-CNN对roadscene进行图像实例分割的测试结果: 下图是使用Mask R-CNN对pothole进行单类物体图像实例分割的测试结果: 下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行多类物体图像实例分割的测试结果:

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刚开始涉及到图像处理的时候,在OpenCV等库中总会看到mask这么一个参数,非常的不理解,在查询一系列资料之后,写下它们,以供翻阅。
什么是掩膜(mask)
数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程,在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。
图像掩膜与其类似,用选定的图像、图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。
光学图像处理中,掩模可以是胶片、滤光片等。数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像。数字图像处理中,图像掩模主要用于:

①提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0。
②屏蔽作用,用掩模对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计。
③结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。
④特殊形状图像的制作。

掩膜是一种图像滤镜的模板,实用掩膜经常处理的是遥感图像。当提取道路或者河流,或者房屋时,通过一个n*n的矩阵来对图像进行像素过滤,然后将我们需要的地物或者标志突出显示出来。这个矩阵就是一种掩膜。

2019-12-30 14:32:04 qq_38261075 阅读数 15
  • Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集

    Mask R-CNN是一种基于深度学习的图像实例分割方法,可对物体进行目标检测和像素级分割。 本课程将手把手地教大家使用VIA图像标注工具制作自己的数据集,并使用Mask R-CNN训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。 本课程有三个项目案例实践: (1) balloon实例分割 :对图像中的气球做检测和分割 (2) pothole(单类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑进行检测和分割 (3) roadscene( 多类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行检测和分割 本课程使用Keras版本的Mask R-CNN,在Ubuntu系统上做项目演示。 本课程提供项目的数据集和python程序文件。 下面是使用Mask R-CNN对roadscene进行图像实例分割的测试结果: 下图是使用Mask R-CNN对pothole进行单类物体图像实例分割的测试结果: 下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行多类物体图像实例分割的测试结果:

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2019-04-15 12:00:32 weixin_41010198 阅读数 1097
  • Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集

    Mask R-CNN是一种基于深度学习的图像实例分割方法,可对物体进行目标检测和像素级分割。 本课程将手把手地教大家使用VIA图像标注工具制作自己的数据集,并使用Mask R-CNN训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。 本课程有三个项目案例实践: (1) balloon实例分割 :对图像中的气球做检测和分割 (2) pothole(单类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑进行检测和分割 (3) roadscene( 多类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行检测和分割 本课程使用Keras版本的Mask R-CNN,在Ubuntu系统上做项目演示。 本课程提供项目的数据集和python程序文件。 下面是使用Mask R-CNN对roadscene进行图像实例分割的测试结果: 下图是使用Mask R-CNN对pothole进行单类物体图像实例分割的测试结果: 下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行多类物体图像实例分割的测试结果:

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在图像处理中,经常会碰到掩膜(Mask)这个词。那么这个词到底是什么意思呢?下面来简单解释一下。

一、什么是掩膜

首先我们从物理的角度来看看mask到底是什么过程。
在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。
图像掩膜与其类似,用选定的图像、图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。

用选定的图像、图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理中,掩模可以足胶片、滤光片等。
数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像

二、掩膜的用法

数字图像处理中,图像掩模主要用于:
2.1 提取感兴趣区:用预先制作的感兴趣区掩膜与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0;
2.2 屏蔽作用:用掩膜对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计;
2.3 结构特征提取:用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩膜相似的结构特征;
2.4 特殊形状图像的制作。

三、掩膜运算的一个小实例

以图和掩膜的与运算为例:
原图中的每个像素和掩膜中的每个对应像素进行与运算。比如1 & 1 = 1;1 & 0 = 0;
比如一个3 * 3的图像与3 * 3的掩膜进行运算,得到的结果图像就是:
在这里插入图片描述

四、小结

1.图像中,各种位运算,比如与、或、非运算与普通的位运算类似。
2.如果用一句话总结,掩膜就是两幅图像之间进行的各种位运算操作。

(感觉这里的mask就像是一个和原图像一样大的卷积核,但是这个)

mask是用于部分或完全隐藏对象或元素的部分的图形操作。 将mask应用于图形对象的效果就好像将图形对象通过遮罩涂在背景上,从而完全或部分地遮盖了图形对象的各个部分,而遮罩内的图像不变化。在图像处理中常用来提取ROI区域,具体可以看下图。

可以看出途中保留的区域是,两个圆做位运算之后剩下的
在这里插入图片描述

图1 使用mask提取ROI区域

从上图中使用两个圆形运算做mask:
(1)第二个图是取两个圆的异或
(2)第三个图取两个圆的并集
(3)第四个图取两个圆的交集
最后和原图进行掩膜操作,形象的说就是将mask放在原图上然后在上面刷黑漆,mask区域图像不变,其他区域被涂黑了。

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
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2018-10-29 18:45:30 lgyuWT 阅读数 1245
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    Mask R-CNN是一种基于深度学习的图像实例分割方法,可对物体进行目标检测和像素级分割。 本课程将手把手地教大家使用VIA图像标注工具制作自己的数据集,并使用Mask R-CNN训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。 本课程有三个项目案例实践: (1) balloon实例分割 :对图像中的气球做检测和分割 (2) pothole(单类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑进行检测和分割 (3) roadscene( 多类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行检测和分割 本课程使用Keras版本的Mask R-CNN,在Ubuntu系统上做项目演示。 本课程提供项目的数据集和python程序文件。 下面是使用Mask R-CNN对roadscene进行图像实例分割的测试结果: 下图是使用Mask R-CNN对pothole进行单类物体图像实例分割的测试结果: 下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行多类物体图像实例分割的测试结果:

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选定的图像,图形或物体,对待处理的图像进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理中,掩模可以做胶片、滤光片等。数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像。

数字图像处理中,图像掩模主要用于:

  1. 提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图想相乘,得到感兴趣图像,感兴趣内图像值保持不变,而区外图像值都为0.
  2. 屏蔽作用,用掩模对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数计算,或进队屏蔽区做处理统计。
  3. 结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和图像中与淹没相似的结构特征。
  4. 特殊形状图像的制作。用选定的图像、图形或物体,对待处理的图像进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖特定的特定图像或物体称为掩模或模板。

掩模是一种图像滤波的模板,实用掩模经常处理的是遥控图像。当提取道路或者河流,或者房屋时,通过一个n*n的矩阵来对图像进行像素过滤,然后将我们需要的地物或者标志突出显示出来。这个矩阵就是一种掩模。

2016-12-05 17:27:18 jinxiaonian11 阅读数 68695
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    Mask R-CNN是一种基于深度学习的图像实例分割方法,可对物体进行目标检测和像素级分割。 本课程将手把手地教大家使用VIA图像标注工具制作自己的数据集,并使用Mask R-CNN训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。 本课程有三个项目案例实践: (1) balloon实例分割 :对图像中的气球做检测和分割 (2) pothole(单类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑进行检测和分割 (3) roadscene( 多类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行检测和分割 本课程使用Keras版本的Mask R-CNN,在Ubuntu系统上做项目演示。 本课程提供项目的数据集和python程序文件。 下面是使用Mask R-CNN对roadscene进行图像实例分割的测试结果: 下图是使用Mask R-CNN对pothole进行单类物体图像实例分割的测试结果: 下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行多类物体图像实例分割的测试结果:

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刚开始涉及到图像处理的时候,在opencv等库中总会看到mask这么一个参数,非常的不理解,在查询一系列资料之后,写下它们,以供翻阅。
什么是掩膜(mask)
数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程,在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。
图像掩膜与其类似,用选定的图像、图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。
光学图像处理中,掩模可以是胶片、滤光片等。数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像。数字图像处理中,图像掩模主要用于:

①提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0。
②屏蔽作用,用掩模对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计。
③结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。
④特殊形状图像的制作。

掩膜是一种图像滤镜的模板,实用掩膜经常处理的是遥感图像。当提取道路或者河流,或者房屋时,通过一个n*n的矩阵来对图像进行像素过滤,然后将我们需要的地物或者标志突出显示出来。这个矩阵就是一种掩膜。

图像的知识

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