图像处理

注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。 人类的视觉注意力 从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制。 图1 人类的视觉注意力 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是一般所说的注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力资源，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。 这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段，是人类在长期进化中形成的一种生存机制，人类视觉注意力机制极大地提高了视觉信息处理的效率与准确性。 图1形象化展示了人类在看到一副图像时是如何高效分配有限的注意力资源的，其中红色区域表明视觉系统更关注的目标，很明显对于图1所示的场景，人们会把注意力更多投入到人的脸部，文本的标题以及文章首句等位置。 深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。 Encoder-Decoder框架 要了解深度学习中的注意力模型，就不得不先谈Encoder

放太多在置顶不好，就放在这里了。 Javascript相关： 基于jQuery 2.0的源代码分析 Javascript图像处理系列 Java相关： Date Structures and Advance Programing 学习笔记 C++相关： OpenCV 2.4+ C++ 入门系列 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4381645/blog/4560749

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 来源： 新机器视觉 所谓 手眼系统 ，就是人眼镜看到一个东西的时候要让手去抓取，就需要大脑知道眼镜和手的坐标关系。如果把大脑比作B，把眼睛比作A，把手比作C,如果A和B的关系知道，B和C的关系知道，那么C和A的关系就知道了，也就是手和眼的坐标关系也就知道了。 相机知道的是像素坐标，机械手是空间坐标系，所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。 在实际控制中，相机检测到目标在图像中的像素位置后，通过标定好的坐标转换矩阵将相机的像素坐标变换到机械手的空间坐标系中，然后根据机械手坐标系计算出各个电机该如何运动，从而控制机械手到达指定位置。这个过程中涉及到了图像标定，图像处理，运动学正逆解，手眼标定等。 常用的标定方法有：九点标定 九点标定： 九点标定直接建立相机和机械手之间的坐标变换关系。 让机械手的末端去走这就9个点得到在机器人坐标系中的坐标，同时还要用相机识别9个点得到像素坐标。这样就得到了9组对应的坐标。 由下面的式子可知至少需要3个点才能求出标定的矩阵。 （1）、标定，Halcon中进行9点标定的算子 （2）、求解 一些特殊情况的解释： 有些情况中我们看到相机固定在一个地方，然后拍照找到目标，控制机械手去抓取，这种就很好理解。我们也叫做eye-to-hand 还有一种情况是相机固定在机械手上面

　　 　　随着机器人技术的飞速发展，其操控精细化应用是精密制造、科学实验、助老助残与医疗服务等国民经济重要领域的迫切需求。为实现机器人灵巧精细操作任务，对接触力的感知和推理对于精确地控制与环境的交互至关重要。近年出现的视触觉传感器，通过视觉图像对触觉信息的表征，而逐渐成为了热点。典型代表的GelSight传感器被用于研究物体的微观形状和力的检测。其中，弹性体、反射涂层、照明和相机是提高传感器性能的主要挑战。在今年的ICRA（IEEE International Conference on Robotics and Automation）会议中，研究人员针对GelSight传感器的不足，提出了改进。 　　 1. OmniTact传感器——“OmniTact: A Multi-Directional High-Resolution Touch Sensor” 　　本文介绍了一种多方向高分辨率触觉传感器OmniTact。OmniTact被设计用来作为机械手操作的指尖，并使用多个微型摄像机来检测凝胶皮肤的多方位变形。这提供了丰富的信号，通过使用现代图像处理和计算机视觉方法，从中可以推断出各种不同的接触状态变量。与GelSight传感器相比（图1），有类似的高分辨率光学传感原理，但有几个关键的区别：1)该传感器提供多向视野，在曲面上提供高灵敏度。2)在传感器中，硅胶直接接触相机上

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1 需求，给定一个固定长宽的画布，将图片等比例绘制在画布中央 原图相比画布更苗条时，左右留白 原图相比画布更宽广时，则上下留白 2 关键点 关键点在于要绘制在画布的什么位置 OR 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4333262/blog/4520581

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　　机器之心报道 　　 编辑：蛋酱、杜伟、小舟 　　 世界上从来不缺少抠图工具，但始终缺少更完美的抠图工具（尤其是对于手残党来说）。 　　 　　在传统年代，人们能想到最精准的抠图方法，大概是 Photoshop 之类的专业图像处理软件，显然这种处理方式会很繁琐。随着人工智能技术的发展，从业者开始尝试将最先进的机器学习技术融入到图像处理工作之中。这些开源算法最终变成了各种各样的在线抠图程序，最重要的是——它们的操作方法非常简单且完全免费。 　　比如「Remove.bg」，你只需要上传图片，网站就能识别其中的主体并去除背景，最终返回一张透明背景的 PNG 格式图片。尽管在前景与背景之间边界处理上存在瑕疵，但借助 AI 来抠图确实比自己动手要便捷，不是吗？ 　　 　　网站地址：https://www.remove.bg/ 　　近日，一款名为「ObjectCut」的图像处理新工具进入了大家的视野。你甚至不需事先将图片下载到本地，只需要输入图片网址，即可得到一张去除背景后的图片。 　　 　　https://objectcut.com/ 　　 　　使用教程演示。 　　项目作者表示，这一工具所使用方法基于 CVPR 2019 论文《BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection》，并使用了一些相关的公开数据集来进行训练，包括 ECSSD、SOD

Pytorch - torchvision 简介 model datasets transforms 代码实现 简介 torchvision是Pytorch的计算机视觉工具库，是Pytorch专门用于处理图像的库。 model torchvision.models中包含了许多已经训练好的模型，可以通过models直接调用。 模型 AlexNet VGG ResNet SqueezeNet DenseNet … datasets torchvision.datasets中，包含了许多已经被处理过的图片数据集，可以通过datasets直接调用。 数据集 MNIST：手写数字数据集 COCO：用于图像标注和目标检测 LSUN Classification ImageFolder Imagenet-12 CIFAR10 and CIFAR100 STL10 … transforms transforms模块提供了一般的图像预处理方法， 例如 数据中心化 数据标准化 缩放 裁剪 旋转 翻转 填充 噪声添加 灰度变换 线性变换 仿射变换 亮度 饱满度及对比度变换 … 这些方法可以用于对图像的数据增强，又称为数据增广，数据扩增，是对训练集进行变换，使训练集更加丰富，从而使模型具有泛化能力。 具体方法与函数： 裁剪 作用 CenterCrop 从图像中心裁剪图像 RandomCrop

你也在用《计算机视觉：算法与应用》入门 CV 吗？或许你手里的版本已经有点过时了。 机器之心报道，编辑：张倩。 提到计算机视觉领域的入门书，不少人会推荐 Facebook 研究科学家 Richard Szeliski 的《计算机视觉：算法与应用》。这本书的英文版于 2010 年出版，2011 年被翻译成中文在国内面世，成为很多人学习计算机视觉的入门教材。 这本书探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用。在这本书中，作者从科学的角度介绍了基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述，他还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 作为一本被广泛采用的教材，《计算机视觉：算法与应用》非常受初学者欢迎，有人称赞其「为计算机视觉技术的初学者（本科生）提供了广泛的标准计算机视觉问题的坚实基础」。 内容引自知乎用户 @红色石头。原贴链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85618233 还有人表示，这本书「写得很简单，看完后对这个领域有了很好的把握，而且很多内容都有代码，感兴趣的地方自己尝试后，对算法理解也加深了很多」。 内容引自知乎用户 @Recruit (https://www.zhihu.com/people/rui