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将VoTT视频标注的json数据转换为mask二值掩膜图像

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简介:
本项目介绍了一种高效的方法,用于将使用Microsoft VoTT工具创建的视频标注JSON数据转化为mask二值掩模图像,适用于深度学习模型训练。 实现了将由VoTT视频标注生成的json文件转换为数据集,并将其转为二值掩膜图像。提取了json文件中的标注点坐标及图片名称,在原图上绘制出这些标注点,然后将图像转换为二值掩膜图像。

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  • VoTTjsonmask
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    本项目介绍了一种高效的方法,用于将使用Microsoft VoTT工具创建的视频标注JSON数据转化为mask二值掩模图像,适用于深度学习模型训练。 实现了将由VoTT视频标注生成的json文件转换为数据集,并将其转为二值掩膜图像。提取了json文件中的标注点坐标及图片名称,在原图上绘制出这些标注点,然后将图像转换为二值掩膜图像。
  • 8位单色位
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    本资源提供MATLAB环境下实现图像锐化的代码和教程,通过使用不同的掩膜技术增强图像细节。适合需要进行图像处理研究和技术开发的用户。下载后请自行解压查阅详细内容。 在图像处理领域,图像增强是一种常见的技术,用于改善图像的质量、突出细节或强调特定视觉特征。imageintensify.rar 提供了一个基于MATLAB实现的算法,特别针对图像锐化与掩模操作进行了改进。 拉普拉斯金字塔是多分辨率表示方法的一种形式,在1983年由贝尔实验室的研究人员Gary J. LeGendre和William S. Freeman提出。它通过高斯金字塔差值构建而成,可以有效捕捉高频细节。在图像增强应用中,该技术可用于无失真放大或锐化处理。MATLAB代码可能首先将输入图像转换为拉普拉斯金字塔,然后逐层进行处理以强化边缘与细节。 反锐化掩膜是一种流行的图像锐化方法,其原理是通过从原始图象减去经过模糊后的版本再加回原图来增强对比度和清晰度。此过程通常涉及特定的滤波器(如高斯或Prewitt)对图像进行模糊处理后应用反锐化公式。 掩模在图像处理中起着关键作用,表现为二维数组用于选择性地修改图片区域。例如Sobel 或 Prewitt 掩模适用于边缘检测而高斯掩膜则适合平滑效果。在这次案例里,MATLAB程序可能包含自定义设计的滤波器来适应特定锐化或细节增强需求。 imageintensify 文件可能是主程序或者展示示例图像处理结果的部分内容。实际操作时需加载个人图片数据,并运行MATLAB代码以观察并评估算法的效果。 该工具包结合了拉普拉斯金字塔与反锐化掩膜技术,旨在强化图像中的边缘和细节信息,不仅涉及多分辨率分析及滤波器应用等基础理论知识,还包含了实用的MATLAB编程技巧。这对于研究或学习图像增强的人来说具有重要价值。
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