莲花山图像库到2008年为止有3927130个位置点，636748幅图像（视频），而且数目还在不断增加，其中13个子集一般作为算法评估的基准，如一般场景、事件和活动、航拍图像、热门目标、一般目标、人脸和姿态、视频剪辑、文字、自然图像的2.1D分层表示等。......
2023-06-28
LabelMe图像库：高质量的图像数据资源
【摘要】：LabelMe［24］是MIT计算机系人工智能实验室创建的一个允许在线标记和图像资源共享的通用注释工具。注释的结果保存在XML文件格式中，这样的注释可植入并容易扩展。LabelMe是一个不断拓展的标记图像库，有11845幅静态图片，18524组图像序列。图像库中包含111490个多边形组成的目标区域，其中44059个是用在线工具标注的，67431个是离线标注的。其一个重要优势在于包含WordNet，可以在WordNet树的不同级别查询目标。
LabelMe［24］是MIT计算机系人工智能实验室创建的一个允许在线标记和图像资源共享的通用注释工具。该工具提供多边形绘图、图像查询和浏览图像库等许多功能，图像库和所有的注释都可以免费使用，并且支持几乎所有的浏览器，甚至可以支持Javascript标准图形接口。注释的结果保存在XML文件格式中，这样的注释可植入并容易扩展。
LabelMe是一个不断拓展的标记图像库，有11845幅静态图片，18524组图像序列（每组序列至少存在一个标记目标）。图像库中包含111490个多边形组成的目标区域（2006年年底统计），其中44059个是用在线工具标注的，67431个是离线标注的。其一个重要优势在于包含WordNet，可以在WordNet树的不同级别查询目标。
LabelMe与其他图像数据集的主要区别是：LabelMe中的目标是一类而并非个体信息，识别一个目标的类别信息，不但需要同类的不同个体的多张图像，而且需要不同的观察条件；在真实场景中标记目标，使得目标检测具有很强的背景干扰，适合训练基于复杂背景的图像目标识别系统；高质量、在线标注，不仅保证了资源同享而且更多细节信息（如边界框、多边形或分割掩膜）对目标识别和图像分析非常有帮助；许多不同的目标类和大量不同场景的图像，可以面向更多图像识别的应用场合，通过改变目标种类、场景样式、距离远近、背景复杂度等，在分析不同的环节和参数对识别效果的影响时，是非常有用的；LabelMe是个公开的图像库，采用许多非版权图像，大多数是利用手提式数码相机拍摄的，也有许多利用网络摄像头获取的视频，具有开放性和动态性。
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Corel-10K数据库含有100个图像类别，包括桥梁、瀑布、草原、国旗、邮票、食物、汽车、灯塔等，图7-6展示了Corel-10K数据库的一些图像类别，从图7-6也可以看出纹理特征广泛存在于自然界和日常生活中。Corel-10K数据库的每个类别有100个样本图像，因此该数据库一共有100×100=10 000个样本图像，大部分图像的分辨率为187×126或192×128。......
2023-06-29
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2023-06-28
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为了评估本章所提出方法的性能，本节在标准的CUReT彩色纹理图像数据库和KTH-TIPS彩色纹理图像数据库上开展实验。因此，KTH-TIPS纹理库一共含有810个样本图像。在开展实验时，对CUReT和KTH-TIPS这两个彩色纹理图像数据库的实验设置如下：在CUReT纹理库上进行实验时，从每个纹理类别随机挑选N2=46个样本作为训练数据，每个纹理类别剩下的92-N2=46个样本作为测试数据。......
2023-06-29
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2023-11-20
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灰度图像灰度图像按照灰度级的数目来划分。只有黑白两种颜色的图像称为单色图像，如图5.3所示的即为标准单色图像。图5.3标准单色图像图5.4标准灰度图像图5.4是一幅标准灰度图像。图5.5 256色标准彩色图像转换成256级灰度图像图5.6 24位真彩色图像转换成256级灰度图像许多24位真彩色图像是用32位存储的，这个附加的8位叫做“Alpha通道”，它所表示的Alpha值常用来表示像素产生的特技效果。......
2023-10-22
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研究现状：图像拼接技术详细阅读
而Richard Szeliski也成为了图像拼接领域的奠基人，这套理论已经成为了一个经典理论体系，现在许多人依然在这套理论基础上做进一步研究。因此M.Brown提出的理论大大地推动了图像拼接技术的发展，也将全景图拼接技术研究推向高潮。......
2023-06-28
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