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Python 运用非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）。

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简介：
NMS算法在目标检测和目标定位等诸多领域展现出广泛的应用前景。该算法的核心在于非极大值抑制（Non-maximum suppression, NMS），其本质是通过搜索局部极大值，并对非极大值元素进行抑制。具体而言，当算法处理图像时，若某个目标产生多个候选框时，它会选择得分最高的候选框，同时抑制那些对该目标的其他候选框的适用性。例如，在一幅图中存在多个目标时（如果只有一个目标，则直接选取得分最高的候选框）。算法的输入包括图像中所有生成的候选框以及每个候选框对应的得分值，通常可以用一个5维数组（dets）来表示，前四维分别对应四个角的坐标信息，而第五维则代表每个候选框的分数。此外，还需要设定一个阈值（thresh）作为参数。算法的输出则是经过筛选后正确的候选框。

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  • 非最大值抑制的高效算法_论文《Efficient Non-Maximum Suppression》（中文）
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    本文介绍了《Efficient Non-M Maximum Suppression》一文中提出的改进版非极大值抑制算法，旨在提升目标检测任务的速度和精度。 NMS（非极大值抑制）在许多计算机视觉任务中都有广泛应用，例如边缘检测、目标检测等。
     
  • 非极大值抑制(NMS)
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    非极大值抑制（NMS）是一种用于目标检测算法后处理的技术，旨在从多个重叠候选区域中剔除低信心水平的边界框，保留最高置信度的对象框，从而提高检测结果的质量和效率。 对于有相交的部分，选择置信度最高的一个作为最终结果；对于没有相交的部分，则直接保留下来作为最终结果。
     
  • Python中实现非极大值抑制(NMS)算法
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    本文介绍如何在Python编程语言中实现非极大值抑制（NMS）算法，这是一种常用的计算机视觉技术，用于提升目标检测模型的性能。 NMS（非极大值抑制）算法在目标检测与定位领域广泛应用。其基本原理是在候选框集合中搜索局部最大值，并抑制其他非极大值元素。当算法为一个目标生成多个候选框时，该算法会选择具有最高分数的候选框并抑制对同一目标的其他候选框。 适用场景：若一幅图像包含多个对象，则需要使用NMS来处理；如果图中只有一个对象，则可以直接选取分数最高的那个候选框作为最终结果。 输入参数包括由所有候选框及其对应的置信度得分组成的数组（该5维数组可以表示为dets，前4个维度代表坐标值，第5个维度则是每个候选框的得分），以及一个阈值thresh。输出则是一组正确的、经过NMS处理后的候选框。
     
  • 非极大值抑制(NMS)-Python实现
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    本项目提供了一个使用Python语言实现的非极大值抑制（NMS）算法，旨在优化目标检测中的候选框选择过程。通过降低冗余边界框提高准确率和效率。 NMS（非极大值抑制）的Python实现介绍，包括代码示例和相关图片展示。
     
  • 非极大值抑制技术综述（NMS原理、多类别NMS、NMS局限性、改进策略及各类NMS方法）.doc
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    本文全面解析了非极大值抑制(NMS)技术，涵盖其基本原理、在多类别场景下的应用、存在的限制以及针对不同需求的优化策略和具体实现方法。 本段落档总结了NMS技术的相关内容，包括NMS的基本原理、多类别NMS的应用、传统NMS方法的缺陷以及改进这些缺陷的各种思路。此外，还详细介绍了各种不同的NMS实现方式及其特点。文档旨在为读者提供一个全面而深入的理解和应用指南，帮助他们在实际项目中更好地利用这一技术来提高目标检测任务的效果。
     
  • Canny边缘检测方法（高斯滤波、计算梯度及方向、非极大值抑制NMS、双阈值边缘筛选）
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    本文章介绍了Canny边缘检测算法的核心步骤，包括高斯滤波降噪、计算图像梯度和方向、应用非极大值抑制法精简边缘以及利用双阈值技术剔除假边缘。 Canny边缘检测是一种计算机视觉技术用于识别图像中的边缘区域，即颜色变化强度大的地方或像素值突变的地方。 高斯滤波是实现这一目标的第一步，它通过使用一个称为“高斯核”的矩阵来处理原始图像数据，以减少噪声并平滑图像。具体来说： 1. **高斯噪声**：这种类型的噪声在概率密度函数上遵循正态分布（或称作高斯分布），表现为孤立的像素点或者小块，在视觉效果上显得尤为突出。 2. **消除噪音**：通过将整个图像中的每个像素值与其邻域内的其他像素进行加权平均，可以有效地减少由数字化过程引入到图像中的噪声。 1.2 计算二维高斯分布时，通常以中心点为参照（即坐标设为(0, 0)），围绕这个点来构建一个对称的滤波核。此操作有助于平滑处理后的图像，并且可以更准确地突出边缘特征。
     
  • C++/C/Matlab版本的非极大值抑制源码
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    这段内容包含了用C++、C和Matlab三种编程语言实现的非极大值抑制算法的源代码。适用于计算机视觉和深度学习领域，帮助开发者优化检测目标的过程。 非极大值抑制的C++/C/Matlab版本源码可供参考。三种编程语言的代码仅供参考使用。
     
  • 非局部均值去噪算法：Non-Local Means
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    非局部均值（NL-means）是一种先进的图像处理技术，用于减少数字图像中的噪声。该方法通过比较图像中像素块之间的相似性来恢复细节和纹理，同时保持边缘清晰度，相较于传统滤波器提供了更高质量的去噪效果。 在这个项目里，我采用了一种较为基础的方法，并借助积分图像实现了非局部均值滤波器的应用。这两种方法在相关文档中有详细介绍：一种是用于块匹配的非局部均值降噪算法，另一种则是利用该算法去除图片中的噪声。 执行时需要输入三方面的内容： - 需要去除噪音的目标图； - 一个大小为kxk的内核（通常较大）以及wxw的窗口； 对于图像中每一个待处理像素点而言，我们将其周围的区域设定为中心位置，并使用这个较大的窗口进行操作。在该范围内，滑动一个小块（例如3x3或5x5），通过加权求和的方式计算目标像素的新值。 如果采用积分图技术，则可以显著提高算法的执行效率。伦敦大学学院图像处理课程中Lourdes Agapito教授的相关幻灯片演示了这一加速过程的方法。根据维基百科上的相关公式，我们可以进一步优化这个步骤中的运算速度，从而提升整体影像改善的效果。
     
  • Susan角点检测的Python实现（包括边缘检测、重心计算和非极大值抑制）
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    本项目实现了Susan角点检测算法，并用Python语言进行编程。其中包括边缘检测、重心计算以及非极大值抑制等步骤，有助于准确识别图像中的关键特征点。 Susan角点检测的Python实现包括边缘检测、角点检测、重心计算以及非极大值抑制。
     
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