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一种自动去除图片背景的方法及系统
本发明涉及图片背景去除技术领域,提供了一种自动去除图片背景的方法及系统,方法包括：S1：抹去待去除背景图片中的内部细节；S2：提取所述待去除背景图片中的物体线条；S3：获取物体线条的外部轮廓,并把外部轮廓描绘出来；S4：将外部轮廓内部颜色填充为白色,将外部轮廓外部颜色填充为黑色；S5：当待去除背景图片不包括alpha图层时,创建新的alpha图层,当待去除背景图片包括alpha图层时,重写alpha图层数值,将alpha图层赋值为任意一个其他图层的数值,其中,由于在alpha图层中255代表不透明,0代表透明,设置后外部轮廓内部的图像显示出来,外部轮廓外部的图像不显示,即成功去除图片背景。能够全自动去除图片背景,无需人工操作。
用于识别镜头脏污的方法、处理器及家用电器
本发明实施例提供了一种用于识别镜头脏污的方法、处理器及家用电器,属于检测识别技术领域,所述方法包括：获取所述图像采集装置实时检测的图像；对所述图像进行边缘检测,以获取检测结果；根据所述检测结果确定所述图像中边缘像素点的个数；根据所述图像中边缘像素点的个数确定所述图像所对应的摄像头的脏污状态。本发明实施例能够利用图像识别摄像头是否脏污,识别方法简单快捷。
模板信息获取方法、设备及计算机可读存储介质
本发明提供了一种模板信息获取方法、设备及计算机可读存储介质,所述方法包括：根据模板图像创建若干层金字塔图像,并提取每一层金字塔图像的梯度信息形成用于图像识别的模板信息,且所述提取每一层金字塔图像的模板梯度信息形成用于图像识别的模板信息,包括：根据当前层金字塔图像中每一像素点的梯度幅值,生成当前层梯度幅值中值,并根据所述当前层梯度幅值中值生成高阈值和低阈值；根据所述高阈值和低阈值获取边缘位置点,并根据所述边缘位置点生成当前层金字塔图像的梯度信息。通过每一层金字塔图像自动生成用于确定边缘位置点的列表,可大大提高模板信息的精度,进而提高匹配定位点进度。
一种实时固体燃料料层厚度的测量方法
本发明涉及燃烧测量技术领域,具体公开一种实时固体燃料料层厚度的测量方法,包括如下步骤：(1)拍摄固体燃料燃烧图像获取燃烧图像；(2)将燃烧图像转化为特征图像；(3)分割特征图像得到二值化图像；(4)识别二值化图像中燃烧火线位置；根据火线位置计算燃料料层厚度。本发明的测量方法是一种非接触式实时固体燃料厚度测量方法,对燃烧过程没有影响,设备成本低,采用普通的相机进行火焰拍摄即可,不受料层孔隙率影响,对厚度直接测量,方法误差更小,鲁棒性更佳,且能够获得料层高度空间分布情况,对高温燃烧领域的应用具有重要意义。
图像风格迁移模型的训练方法、装置及电子设备
本申请提供了一种图像风格迁移模型的训练方法、装置及电子设备,方法包括：获取原始图像和真实图像；将原始图像输入图像风格迁移模型的生成器,得到风格化图像；提取风格化图像中目标对象的第一边缘区域,以及真实图像中目标对象的第二边缘区域,根据第一边缘区域和第二边缘区域,训练生成器和图像风格迁移模型的判别器,并将训练后的生成器作为图像风格迁移模型。本申请中,模型的训练过程可以仅以边缘区域为输入,使得模型可以仅处理边缘区域的特征,降低了计算量。另外,训练过程可以更加聚焦于图像风格迁移过程中的边缘区域融合,使得边缘区域的细节纹理的变化可以轻易的被捕捉,提高了图像风格化结果的边缘区域修复效果。
腓骨切割自动停刀装置、计算机设备、系统和介质
本申请提供的一种腓骨切割自动停刀装置、计算机设备、系统和介质,包括：获取模块,用于依据医学影像及术前规划方案以确定腓骨直径,并在切割过程中,分别记录切割初始位置,当前切割位置和对应的当前切割力,并不断更新最大切割力；阈值模块,用于依据切割力曲线、当前切割位置、当前切割力、依据腓骨直径、及最大切割力确定实时动态的切割阈值；判定模块,用于判断当前切割力与最大切割力的比值是否超过当前的切割阈值；若是,则判断当前切割位置距离初始切割位置是否大于预设系数乘以腓骨直径；若是,则停止切割。本申请可以避免在塑形过程中血管被破坏,极大地提高手术成功率,同时通过增加力反馈信号,可以极大地提高控制系统的鲁棒性。
语义分割模型训练方法、语义分割方法、装置及电子设备
本公开提供了一种语义分割模型训练方法、语义分割方法、装置及电子设备,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习技术,具体可用于3D视觉场景下。具体实现方案为：在训练语义分割模型时,通过使用3D语义分割与2D语义分割一致性损失函数,使得3D分割结果与2D分割结果尽可能一致,从而利用3D信息来引导2D的语义分割,进而能够提升训练的模型的精度与鲁棒性。
一种叠层衍射成像的大视场隐藏提取方法及系统
本发明涉及一种叠层衍射成像的大视场隐藏提取方法及系统。该隐藏方法包括：搭建反射式叠层成像系统；所述反射式叠层成像系统包括空间光调制器以及电荷耦合器件；将掩盖图像以及原始图像进行编码,生成多张视觉密钥图像,并将每一张所述视觉密钥图像分割为多张分割后的视觉密钥图像；按照叠层成像图像采集顺序,将多张所述分割后的视觉密钥图像依次加载至所述空间光调制器的不同像素位置处,并在加载每张所述分割后的视觉密钥图像的同时,利用所述电荷耦合器件采集所述分割后的视觉密钥图像对应的衍射图；置乱所述衍射图,生成置乱后的隐藏图像；所述置乱后的隐藏图像为隐藏所述原始图像的图像。本发明能够实现实时编码以及实时隐藏。
一种基于概率分配的超像素方法
本发明公开了一种基于概率分配的超像素方法,包含六个步骤：步骤一：给定输入图像,均匀分配初始的超像素块中心处像素点,遍历图像,逐一计算像素点的特征和标准化参数；步骤二：在各超像素块周围一定范围内,计算像素点对应该超像素块的分配概率；步骤三：将像素点分配至对应分配概率最大的超像素块中；步骤四：更新超像素块中心处像素点,计算其内所有像素点的统计特征,重新计算分配概率；步骤五：迭代步骤三和步骤四达到指定步数；步骤六：后处理,合并孤立超像素块。本发明采用软分配的方式得到划分结果,通过分配概率融合像素点信息与图像局部信息,提升了超像素块分割的边缘拟合能力。
一种检测方法、装置、计算机设备和存储介质
本公开提供了一种检测方法、装置、计算机设备和存储介质,其中,该方法包括获取目标环境中的第一点云数据以及目标对象的目标几何特征；基于目标几何特征从第一点云数据中筛选属于目标对象的第一目标点云数据,并对除第一目标点云数据之外的第一点云数据进行对象分割,得到除目标对象以外的其他对象的第二目标点云数据；基于第二目标点云数据和第一目标点云数据,确定每个其他对象与目标对象的位置关系信息；基于位置关系信息,从其他对象中筛选位于目标对象上,并且超出目标对象至少预设距离的第一障碍物。本公开实施例利用目标几何特征,能够准确地分割出目标对象的第一目标点云数据和其他对象的第二目标点云数据,进而准确地分辨出第一障碍物。

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