在计算机视觉领域，OpenNI（Open Natural Interaction）是一个开源框架，用于与传感器设备交互，如Kinect，以获取和处理深度图像和彩色图像。OpenNI提供了API，使得开发者能够轻松地读取和显示这些图像数据。另一方面，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的图像处理库，它支持多种图像分析和计算机视觉任务。在这个项目中，OpenCV被用来调用OpenPose模型，这是一个实时的人体姿态估计算法，可以识别出图像中人体的关键关节位置。 我们需要了解OpenNI的工作原理。OpenNI通过与硬件设备通信，能够获取到原始的深度图像和彩色图像数据。深度图像是由红外传感器生成的，表示每个像素点在空间中的距离，而彩色图像是RGB摄像头捕获的，用于提供色彩信息。OpenNI提供了接口，使得开发者可以通过编写代码来读取这些图像，并进行进一步的处理，例如显示在屏幕上。 接下来，OpenCV被用于处理OpenNI获取的彩色图像。OpenCV拥有丰富的图像处理函数，可以进行图像预处理，如灰度化、直方图均衡化等，为OpenPose的输入做好准备。OpenPose模型是基于深度学习的，它可以处理多个关键点检测任务，包括人体姿态估计。这个模型能够识别出图像中人物的各个关节，如肩、肘、腕、髋、膝和踝等，并以2D坐标的形式输出。 在调用OpenPose模型时，我们需要先将其集成到OpenCV项目中。这通常涉及到将模型的权重和配置文件加载到内存，然后创建一个推理引擎来运行模型。OpenCV的dnn模块可以方便地实现这一点。一旦模型准备就绪，我们就可以通过OpenCV的`imread`函数读取OpenNI的彩色图像，然后传递给OpenPose进行姿态估计。OpenPose会返回每个关键点的位置，这些信息可以用来绘制关节连线，从而可视化人体姿态。 为了实现这一功能，你需要编写一段代码，大致分为以下几个步骤： 1. 初始化OpenNI，连接到设备，设置数据流（深度和彩色）。 2. 在OpenNI数据流回调函数中，获取深度图像和彩色图像数据。 3. 使用OpenCV的函数显示深度图像和彩色图像。 4. 对彩色图像进行预处理，如调整尺寸以匹配OpenPose模型的输入要求。 5. 使用OpenCV的dnn模块加载OpenPose模型，运行模型并获取关键点坐标。 6. 在原始彩色图像上绘制关键点和关节连线，然后显示结果。 通过这个项目，你可以深入理解OpenNI、OpenCV以及OpenPose在实际应用中的工作流程，同时也能掌握人体姿态估计的实现方法。这不仅有助于提升你的编程技能，还有助于你对计算机视觉领域的深入理解。

C# - 图片抠像 - PP.Matting.HRNET - 含模型 - 完整可运行 。Sdcb.PaddleInference.dll, YamlDotNet.dll,ppmatting-hrnet_w18-human_512 在当今快速发展的信息技术领域，图像处理技术的应用变得越来越广泛，尤其是在图像抠图领域，它为人们提供了丰富多彩的视觉体验。在众多图像抠图工具中，C#作为一种功能强大的编程语言，因其高效性和易用性在图像处理中占有重要地位。C#通过集成不同算法库，可以实现复杂图像的高效抠像处理，尤其是在处理包含复杂背景和人体图像时，能够提供较好的抠像效果。 本文件介绍的项目名为"C# - 图片抠像 - PP.Matting.HRNET - 含模型 - 完整可运行"，其核心内容是使用PP.Matting.HRNET算法进行图像抠像。PP.Matting.HRNET算法是一种深度学习方法，用于提高图像抠像的质量，特别是针对人体边缘的精细处理。在计算机视觉任务中，抠像通常指的是将图像中的前景物体与背景分离，这对于图像合成、虚拟现实和视频编辑等领域至关重要。 在实际应用中，PP.Matting.HRNET算法通过构建一个高分辨率的网络结构，能够在保持边缘细节的同时，更好地保留图像中的人体特征。由于算法的复杂性，开发者往往需要集成预训练模型，并借助特定的库文件来实现算法的运行。项目中提到的"Sdcb.PaddleInference.dll"和"YamlDotNet.dll"就是此类库文件，它们分别用于加载和运行预训练模型以及处理配置文件。此外，"ppmatting-hrnet_w18-human_512"则是PP.Matting.HRNET模型的特定版本，用于执行高精度抠像。 项目文件列表中的"App.config"通常用于存储应用程序的配置信息，而"Form1.cs"、"Form1 Designer.cs"、"Program.cs"则包含了程序的主界面和入口点代码，这些是构建桌面应用程序的基本文件。"抠像-PP.Matting.HRNET.csproj"是项目的配置文件，它定义了项目构建和运行的相关设置。"Form1.resx"用于管理资源文件，比如图像、字符串等本地化资源。"obj"和"bin"文件夹则分别用于存放编译过程中的中间文件和最终生成的可执行文件。 在"C# - 图片抠像 - PP.Matting.HRNET - 含模型 - 完整可运行"项目中，开发者可以利用C#语言结合上述提到的算法和库，无需依赖于绿幕等硬件设备，即可实现高质量的图像抠像。这不仅提高了图像处理的灵活性，也降低了成本，特别是在需要对大量图像进行快速处理时。 值得注意的是，项目的实现除了需要正确的代码逻辑之外，还需要一个稳定的运行环境，包括安装有.NET框架以及相应的库依赖。此外，由于该项目使用了预训练的深度学习模型，因此需要一定的硬件资源，比如支持CUDA的GPU，以加速模型的推理过程。 "C# - 图片抠像 - PP.Matting.HRNET - 含模型 - 完整可运行"项目提供了一种高效的图像抠像解决方案，利用深度学习技术，能够实现无绿幕背景下的高质量图像抠像，对于需要进行图像编辑和处理的专业人士而言，这无疑是一个非常实用的工具。

在IT行业中，易语言是一种基于汉语词汇的编程语言，它以直观的中文语法设计，使得编程变得更加简单易懂。在本场景中，我们关注的是如何使用易语言来“提取出swf文件”，这是一种与图形图像处理相关的技术。SWF文件是Adobe Flash用于存储动画、多媒体内容和交互式应用程序的标准格式，常用于网页设计和游戏开发。 我们要理解SWF文件的结构。SWF文件是由一系列的指令和数据块组成，包含了图形、声音、动作脚本等元素。提取SWF文件通常意味着我们需要从一个包含它的容器或者打包文件中将其解压出来。 在易语言中，我们可以使用文件操作命令来实现这一目标。"GetSWF.e" 文件可能是一个易语言编写的程序，用于执行这个提取过程。程序名暗示了其功能，"Get"表示获取，"SWF"则是指我们关注的目标文件类型。而"Digtal.wpj"可能是易语言的工作项目文件，包含了项目的源代码、资源等信息。 为了提取SWF文件，易语言程序可能会包含以下步骤： 1. 打开包含SWF文件的容器：这可能涉及到读取文件或流，使用如“打开文件”或“创建文件流”等命令。 2. 遍历文件内容：通过循环读取文件的每个字节，查找SWF文件的标识符，通常是“FWS”或“CWS”（加密的SWF）。 3. 定位SWF文件位置：一旦找到标识符，就可以确定SWF文件在容器中的起始位置和大小。 4. 提取SWF数据：利用“读取文件”或“读取文件流”命令，将SWF文件内容复制到一个新的缓冲区或直接写入新的SWF文件。 5. 关闭文件和释放资源：完成提取后，需要关闭打开的文件，并释放占用的内存或资源。 在图形图像源码开发中，这样的操作可能用于处理包含多个SWF文件的大型项目，或者用于分离和独立分析某个特定的SWF文件。易语言提供的这些基本文件操作命令，结合对SWF文件格式的理解，可以构建出高效且实用的工具。 对于初学者，学习这个过程有助于深入理解文件系统的操作，以及二进制数据的处理。而对于专业开发者，这样的工具可以用于更复杂的应用，比如SWF反编译、内容分析，甚至是SWF文件的编辑和修复。 "提取出swf文件-易语言"这个主题涵盖了文件操作、二进制数据解析、易语言编程技巧等多个IT知识点，对于提升编程技能和理解多媒体内容处理有很好的实践价值。

matlab图像处理 基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）的姿态估计算法用于估计飞行器或其他物体的姿态（即旋转状态），通常在惯性测量单元（IMU）和其他传感器的数据基础上进行。以下是该算法的基本原理： 1. 系统动力学建模 首先，需要建立姿态估计的动态系统模型。通常使用旋转矩阵或四元数来描述姿态，然后根据物体的运动方程（通常是刚体运动方程）建立状态转移方程。这个过程可以将物体的旋转运动与传感器测量值联系起来。 2. 测量模型 在 EKF 中，需要建立测量模型，将系统状态（姿态）与传感器测量值联系起来。通常，使用惯性测量单元（IMU）来获取加速度计和陀螺仪的测量值。这些测量值可以通过姿态估计的动态模型与姿态进行关联。 3. 状态预测 在每个时间步，通过状态转移方程对系统的状态进行预测。这一步通过使用先前的姿态估计值和系统动力学模型来预测下一个时间步的姿态。 4. 测量更新 在收到新的传感器测量值后，使用测量模型将预测的状态与实际测量值进行比较，并根据测量残差来更新状态估计。这一步通过卡尔曼增益来融合预测值和测量值，以更新系统的状态估计值。

VESA显示流压缩（DSC）标准是一种算法规范，主要用途是压缩和解压图像显示流。该标准包括对压缩视频比特流的语法和语义规范，能够实现实时压缩、传输、解压缩和显示功能。DSC标准是专为实时系统设计的，因而对数据处理速度有较高要求。DSC标准并不指定传输层，而是由使用该标准的实用系统来遵循合适的传输规范，保证DSC流从源端成功传输到目的地。 DSC标准可以被应用在多种显示流接口中，这些接口可以是有线的，也可以是无线的。适用的场景包括但不限于移动应用主处理器与显示面板模块之间的接口、计算机图形输出与显示监视器之间的接口，以及消费电子源设备与电视等显示设备之间的接口。简而言之，DSC标准为不同设备间的显示流提供了一种有效的压缩和解压缩机制。 该标准由视频电子标准协会（VESA）制定，版本号为1.2a，发布日期为2017年1月18日。在本标准的内容用途部分，强调了其在压缩视频比特流方面的规定作用。在文档的摘要部分，列出了知识产权相关的声明，包括商标和专利信息。此外，文档还对支持本标准的单位和个人表示感谢，并记录了该文档的修订历史。 从技术角度来说，DSC标准对图像处理和色彩空间转换技术的应用非常关键。因为图像在压缩过程中需要优化数据以减小体积，同时还需要尽量保持原有的视觉质量。色彩空间转换是图像处理中的一个重要方面，它涉及到将图像从一种色彩空间转换到另一种，例如从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间。而DSC标准则在此过程中确保了色彩的准确转换和图像的高质量还原。 VESA DSC标准的应用领域非常广泛，不仅限于个人电脑和笔记本电脑的显示系统，还包括移动设备、电视等消费电子，以及专业图形处理设备。DSC技术能够支持高分辨率和高帧率的视频内容的高效传输，是未来显示技术发展的一个重要方向。 此外，由于DSC标准是一个开放的标准，它鼓励了不同制造商和开发者之间的协作，推动了整个显示行业的技术进步。制造商们可以根据DSC标准设计兼容的显示硬件，而软件开发者则可以编写相应的软件来支持DSC技术的应用，如驱动程序和图像处理软件等。这样一来，用户就可以享受到更加丰富、更加高质量的视觉体验。 VESA显示流压缩（DSC）标准是当今显示技术中的一项关键性技术，它不仅提供了高效的数据压缩方法，而且为未来的显示技术发展奠定了基础。随着技术的不断演进和普及，DSC标准在图像显示领域的应用将越来越广泛，为用户带来更加优质、更加高效的视觉体验。

项目细节： 首先载入源图像，并进行尺寸预处理。 载入源图像image并作拷贝为org，将image按原始h,w的比例大小设置为高度为500的图像。 进行边缘检测和轮廓检测 在灰度化->边缘检测->轮廓检测后，将轮廓按轮廓的面积进行排序（注意这里默认是顺序的即从小到大，我们需要从大到小排序，所以reverse = True），取面积最大的前5个轮廓，并用多边形逼近（cv.approxPolyDP）的方法将轮廓近似出来，因为检测的轮廓有圆形有长矩形，我们需要的检测的目标轮廓是四边形（类似于矩形）。所以我们经过筛选得到我们需要的四边形的坐标。 坐标的透视变换 由多边形逼近轮廓的方法得到的坐标 是每个轮廓逆时钟方向的各个顶点的坐标，而我们想要顺时针方向的各个顶点的坐标，所以需要先对轮廓坐标重新排序。接着需要求出四边形轮廓的高和宽，来创建一个dst数组：该数组为[[0,0],[width-1,0],[width-1,height-1],[0,height-1] 。将四边形轮廓坐标和dst输入到cv.getPerspectiveTransform 函数里，得到透视变换的M矩阵。接着将用M矩阵对原图像做透视变化，其中得出的warped的大小为（width，height），这样透视变换就做完了。 简单点说：首先读取两个坐标数组，计算变换矩阵；然后根据变换矩阵对原图进行透视变换，并输出到目标画布， OCR识别 在OCR识别之前要对待识别的图像进行预处理，即灰度二值化，接着利用ocr指令来识别。 源码： import cv2 as cv import numpy as np import pytesseract def order_point(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32") s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] diff = np.diff(pts,axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect def four_point_transfer(image,pts): rect = order_point(pts) (tl,tr,br,bl) = rect width1 = np.sqrt((tr[0]-tl[0])*(tr[0]-tl[0])+(tr[1]-tl[1])*(tr[1]-tl[1])) width2 = np.sqrt((br[0]-bl[0])*(br[0]-bl[0])+(br[1]-bl[1])*(br[1]-bl[1])) width = max(width1,width2) #python中有max函数和np.max函数，前者是比较两个数值的大小取最大值，后者是取出数组的最大值 height1 = np.sqrt((tr[0]-br[0])*(tr[0]-br[0])+(tr[1]-br[1])*(tr[1]-br[1])) height2 = np.sqrt((tl[0]-bl[0])*(tl[0]-bl[0])+(tl[1]-bl[1])*(tl[1]-bl[1])) height = max(height1,height2) dst = np.array([[0,0],[width-1,0],[width-1,height-1],[0,height-1]],dtype="float32") M = cv.getPerspectiveTransform(rect,dst) warped =cv.warpPerspective(image,M,(width,height)) return warped def resize(image,height=None): if height is None: return image else : h,w= image.shape[:2] #shape:h,w,channel image[h(row),w(col),channel] r = height/h width = int(w*r) #关于size函数参数的一般是（宽，高） image = cv.resize(image,(width,height),interpolation=cv.INTER_AREA) #还有resize(img,(宽，高)),即先列后行 return image #利用cv.bounding()得到x,y,width,height #其它情况一般都是先行后列（高，宽） #如shape得到参数,或者roi区域内部参数，建立新的Mat 都是先行后列 image = cv.imread("E:\opencv\picture\page.jpg") orig = image.copy() image = resize(image,height=500) ratio = orig.shape[0]/500 #边缘检测 image_gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) image_gray = cv.GaussianBlur(image_gray,(5,5),0) image_edge = cv.Canny(image_gray,75,200) #轮廓检测 image_contours = cv.findContours(image_edge.copy(),cv.RETR_LIST,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1] countours = sorted(image_contours,key=cv.contourArea,reverse=True)[:5] for c in countours: arc = cv.arcLength(c,closed=True) approx = cv.approxPolyDP(c,arc*0.02,True) if len(approx) == 4: screen_shot = approx break cv.drawContours(image,[screen_shot],-1,(0,0,255),2) warped =four_point_transfer(orig,screen_shot.reshape(4,2)*ratio) cv.imshow('warped_window',resize(warped,height=650)) warped =cv.cvtColor(warped,cv.COLOR_BGR2GRAY) scan = cv.threshold(warped,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)[1] cv.imwrite("E:/opencv/picture/scan.png",scan) cv.imshow("scan ",scan) scanstring = pytesseract.image_to_string(scan) print(scanstring) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 在这个图像处理案例中，主要涉及了以下几个关键技术点： 1. 图像预处理： - **图像尺寸预处理**：通过`resize`函数调整图像尺寸，确保图像高度为500像素，保持原图像的宽高比例。这一步骤是为了统一处理不同大小的图像，使其适应后续的处理算法。 - **灰度化**：使用`cv.cvtColor`函数将彩色图像转换为灰度图像，简化图像特征，便于边缘检测和轮廓识别。 - **边缘检测**：采用Canny算法`cv.Canny`进行边缘检测，识别图像中的边界，帮助分离文字区域。 2. 轮廓检测与筛选： - **轮廓检测**：使用`cv.findContours`找出图像中的所有轮廓，`cv.RETR_LIST`确保获取所有独立的轮廓，`cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE`压缩轮廓信息以节省内存。 - **轮廓排序与筛选**：按照轮廓面积进行降序排序，选择前五个最大的轮廓，这是因为文字区域通常比背景区域的面积更大。通过`cv.approxPolyDP`进行多边形逼近，去除非四边形轮廓，保留类似矩形的四边形轮廓，以精确选取文本区域。 3. 坐标变换与透视变换： - **坐标排序**：将轮廓坐标按照顺时针方向重新排序，这是为了满足`cv.getPerspectiveTransform`函数的需要，它需要按顺序的顶点坐标。 - **创建dst数组**：dst数组定义了目标四边形的四个顶点，即一个标准的矩形。 - **计算透视变换矩阵**：利用`cv.getPerspectiveTransform`得到将四边形轮廓坐标转换为dst矩形的透视变换矩阵`M`。 - **执行透视变换**：通过`cv.warpPerspective`函数，应用M矩阵对原图像进行透视变换，生成warped图像，使文字区域变为标准矩形。 4. OCR识别： - **预处理**：将warped图像转为灰度图像并进行二值化，使用`cv.threshold`和`cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU`进行自动阈值设定，提高文字识别的准确性。 - **OCR识别**：使用`pytesseract.image_to_string`对二值化后的图像进行文字识别，将图像转换为可读的文本字符串。 总结来说，这个案例展示了如何通过OpenCV库进行图像处理，包括尺寸调整、边缘检测、轮廓识别、坐标变换以及最终的OCR文字识别。这些步骤是图像分析和自动化文本提取的关键技术，常用于文档扫描、图像识别和信息提取等领域。

Any to Icon是龙二推荐的一款强大的ICO图像转换器，能将常见的图片格式转换为Windows ICO图标，转换过程中可以改变颜色和尺寸，支持256色及真彩色图标，功能上比SimplyIcon要好 Any to Icon 是一款图像转换器 它能转换BMP, JPEG, GIF, PNG, PCX, PSD, TGA, WMF, WBMP, XPM, XBM 和CUR格式转换为Windows图标。您可以通过拖拉从Windows 资源管理器或其他文件夹添加文件和文件夹。您也可以从剪贴板粘贴位图，通过改变颜色和尺寸创建自定义的图标。可以把256色图标转换为真彩色图标和及相反。 并且，您可以将图标库分成单个图标。Any to Icon让您从文件夹和图库提取图标和把它们放入您选择的目标文件夹。此款软件有向导和命名行界面，多个文件同时执行时非常简便。您可以从因特网上搜索图像，并把它们转换为桌面图标，应用到软件等等。 支持格式： ICO — Windows 图标 CUR — Windows 指标 BMP — Windows 位图 GIF — Compuserve 图形交换格式 JPG — JPEG JFIF 图像 PNG — 可携式网络图像 PCX — ZSoft 出版者画笔图像 PSD — Adobe Photoshop 图像 TGA — Truevision Targa 图像 WMF — Windows 图元文件 EMF — Enhanced Windows Metafile WBMP – 无线位图 XBM — X 位图 XPM — X 像素映射 ICL, EXE, DLL, SCR, IL, NIL 和其他图标库

半自动图像分割标注 用点击与边框做为SAM的提示 手动标注 按住左键拖动鼠标，像绘图一样标注多边形 （每隔0.15 s 一个点） 标注调整 多边形调整 删除点或者调整多边形的遮挡关系 多边形可视化 预览语义分割/实例分割的掩膜 标注导出 支持的转换格式 ISAT标注导出为MSCOCO、 YOLO、 LabelMe及VOC (包含 XML)格式 界面语言切换 软件提供了中文与英文两种界面，可以随时切换。

数据集是一个大规模的虹膜图像数据集，由中国科学院自动化研究所（CASIA）创建。该数据集包含来自 1000 名受试者的 20000 幅虹膜图像，每名受试者提供 20 幅图像。这些图像使用IKEMB-100 双眼虹膜相机采集，分辨率为 640×480 像素。数据集的特点：规模大：包含 1000 名受试者的虹膜图像，是首个公开的千人级虹膜数据集。图像质量高：使用先进的 IKEMB-100 相机采集，图像清晰，适合用于虹膜特征提取。多样性丰富：图像中存在多种类内变化，如眼镜佩戴、镜面反射等，增加了数据集的复杂性和实用性。虹膜识别算法研究：可用于开发和验证虹膜识别算法，包括图像预处理、特征提取、特征匹配等。分类与索引方法开发：适合用于研究虹膜特征的独特性，开发新的分类和索引方法。机器学习与深度学习：为深度学习模型（如卷积神经网络）提供丰富的训练数据，提升模型的准确性和鲁棒性。数据集为虹膜识别研究提供了宝贵的资源，帮助研究者深入探究虹膜特征的独特性和多样性，推动虹膜识别技术在生物特征识别领域的应用和发展。

"道路病害检测数据集：包含5万3千张RDD图像，多类型裂缝与坑槽的精准识别，已划分训练验证集，支持YOLOv5至v8模型直接应用，Yolov8模型map值达0.75，高清1920x1080分辨率",道路病害检测数据集 包含rdd一共 5w3 张 包含：横向裂缝 0、纵向裂缝 1、块状裂缝 2、龟裂 3 、坑槽 4、修补网状裂缝 5、修补裂缝 6、修补坑槽 7 数据集已划分为训练集 验证集 相关YOLOv5 YOLOv6 YOLOv7 YOLOv8模型可直接使用的 Yolov8map值 0.75 1920*1080 ,道路病害检测; RDD数据集; 横向裂缝; 纵向裂缝; 块状裂缝; 龟裂; 坑槽; 修补网状裂缝; 修补裂缝; 修补坑槽; 数据集划分; YOLOv5; YOLOv6; YOLOv7; YOLOv8模型; Yolov8map值; 分辨率1920*1080,基于道路病害识别的多模式裂缝数据集（含YOLOv5-v8模型应用）