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禾路

禾路

图像处理工程师
擅长:OpenCV、MFC、图像处理、图像增强、图像拼接,图像测量、图像处理工程师,专注图像处理多年,长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富,研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统、树叶测量等均已投入使用。对OpenCV有着深入理解和解析。对OpenCV结合MFC、C#快速开发,解决实际问题有独到见解。 开源框架GreenOpenMFCTemplate受到《学习OpenCV》中文版翻译者于士琪论坛和博客推荐,作为审阅参与到《学习OpenCV3》翻译过程中、成功向OpenCV源码库提交过PR,OpenCV中文论坛版主。...更多
创作文章5

语义分割 Kaggle 比赛项目实战:Carvana Image Masking Challenge

Kaggle 比赛的含金量都比较高,特别是通过Public和Private评分的方法,能够对训模型结果得到直观评价。本课程代码,在“Carvana Image Masking Challenge”项目的private、public榜的成绩分别为 0.99528和0.99546分(满分1.0分) 研究历史比赛非常重要的一点是从中获得解析获得成熟经验,本场Chat基于 Pytorch和fastai 实现语义分割的典型架构,并进一步扩展到环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署等方面内容。 我选择fastai,就是看重其上手容易、效果非凡。特别是基于迁移学习的思想,能够在多种情况下获得"state of the art"的效果,不仅对于打比赛,对于日常工作应用也是非常适合的。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: 1. 基于 Unet 语义分割的基本原理、环境构建、参数调节等 2. fastai环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署 3. Kaggle调参涨分的一些细节。 本文适合具备 Pytorch相关基础,对图像处理感兴趣的人士。学完本文,可以获得基于 Pytorch 和 fastai参加Kaggle比赛、解决实际问题的经验方法。
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自己动手,实现《天气之子》滤镜 REDUX

我在 GitChat 上举办过《自己动手,实现<天气之子>滤镜》的 Chat,销量破百,证明开发者对于“天空替换”的实现是感兴趣的。但是传统图像处理算法进行“天空分割”存在精度问题,导致最终融合的效果普通。 今天,这里的 REDUX 版本将基于 Pytorch 实现天空对象的语义分割,并进一步扩展到环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署等方面内容,最终能够实现远超传统算法的运行效果! 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: 1. 基于 Unet 语义分割的基本原理、环境构建、参数调节等 2. 一种有效的天空分割数据集准备方法,并且获得数据集 3. 基于 OpenCV 的 Pytorch 模型部署方法 4. 融合效果极好的 SeamlessClone 技术 5. 饱和度调整、颜色域等基础图像处理知识和编码技术 本文适合具备 OpenCV 和Pytorch相关基础,对“天空替换”感兴趣的人士。学完本文,可以获得基于 Pytorch 和 OpenCV 进行语义分割、解决实际问题的具体方法。
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基于 OpenVINO、OpenCV 和 Django 实现“天空无缝替换算法”的服务化部署

基于 OpenVINO 的“semantic-segmentation-adas”模型,能够较为精确的分割出天空;使用 OpenCV 的 seamlessClone 等函数,可以实现天空的无缝替换;基于 Django 实现网络化部署。三者结合,实现实现“天空无缝替换算法”的服务化部署。 目前已经上线:[打开地址](http://81.68.242.86:8000/upload) 就可以体验,手机端和 PC 端都可以。本文最为重要的是证明工具链的可行,探索一条道路。在探索过程中,我帮你把坑都标注出来了,这个是最有价值的。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - 学习了解如何调通 OpenVINO Model Server - 了解如何基于 OpenVINO 的“semantic-seg
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自己动手,实现《天气之子》滤镜

我喜欢《你的名字》《天气之子》等动漫,对其中“壁纸式”效果印象深刻。 很久之前,在《你的名字》比较火的时候,有几款实现类似效果的滤镜,当时很惊艳,使用的方法基本是输入正常拍摄的图片,而后进行背景替换,同时对前景进行一些处理。 作为一名图像处理算法工程师,看到好的算法就是想破解;经过一段时间的研究,终于得到了很好的效果,再加上刚出来的《天气之子》提供了很多新图,我们一起来研究实现自己的滤镜。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - 天空分割算法(这个非常重要,用于我们这个滤镜只是“牛刀小试”) - 融合效果极好的 SeamlessClone 技术 - 饱和度调整、颜色域等基础图像处理知识和编码技术 - 相关动漫资讯(O(∩_∩)O) 适合人群: 具备 OpenCV 基础和 C++ 图像处理经验,对这个问题感兴趣的人群。
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基于 OpenVINO 的“人体姿态识别“案例精讲

Intel OpenVINO 可以将 pre-trained deep learning models 部署在多个平台,并充分利用平台特性进行推理加速。无论是官方提供的模型,还是我们使用工具进行转换后的模型,都在 OpenVINO 推理引擎上有很好的性能。 但 OpenVINO 复杂的结构、庞大的内容为学习带来困难,此外深度学习模型如何运用于实际带来许多困扰。本场 Chat,就从 OpenVINO 的例子中,精选出“人体姿态识别“案例,讲如何转化运用。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - 了解“人体姿态识别”问题的来龙去脉 - 学习了解如何调通 OpenVINO 例子 - 了解实际运用场景中对“人体姿态识别”有哪些需求 - 逐步分解构建“人体姿态识别”解决实际问题步骤 - 如何基于实时视频框架提高处理速度 适合人群: 图像处理工作者、图像处理开发者、C++ 开发者
图像识别
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