Las formas comunes de lidiar con la mala conducta o la mala conducta incluyen

Las prácticas comunes en la manipulación de imágenes que conducen a comportamientos inapropiados o inadecuados incluyen la fabricación deliberada de datos sobre imágenes que no están incluidas en el experimento; el uso de software de imágenes para alterar parte de una imagen en papel y el uso de software para agregar nuevas imágenes;

Procesamiento de imágenes, la tecnología que utiliza computadoras para analizar imágenes y lograr los resultados deseados. También llamado procesamiento de imágenes. El procesamiento de imágenes generalmente se refiere al procesamiento de imágenes digitales. Las imágenes digitales se refieren a grandes conjuntos bidimensionales capturados con cámaras industriales, cámaras de video, escáneres y otros equipos. Los elementos de la matriz se denominan píxeles y sus valores se denominan valores en escala de grises. La tecnología de procesamiento de imágenes generalmente incluye tres partes: compresión, mejora y restauración de imágenes, comparación, descripción y reconocimiento.

Pasos generales del procesamiento del algoritmo de imágenes

1. Recolección de imágenes, la forma más directa es muestrear el objeto medido a través de una cámara, especialmente una cámara industrial. Aquí también necesitamos diseñar la selección de cámaras, fuentes de luz, lentes, etc. Esta es una ciencia relativamente compleja, porque la calidad de la imagen capturada afectará directamente la complejidad del algoritmo de imagen posterior, y una buena calidad de la imagen capturada reducirá en gran medida la complejidad del algoritmo.

2. Después de obtener la imagen, necesitamos diseñar un algoritmo de imagen, que se divide en muchos pasos:

Preprocesamiento de la imagen, como filtrado de imágenes, mejora de imágenes, etc. , el propósito del preprocesamiento de imágenes es eliminar el ruido puntual y evitar algunos factores de interferencia;

La aplicación de algoritmos de imagen, como: si está haciendo algoritmos de detección de bordes, utilizará algunos operadores astutos, como Si desea realizar la segmentación de imágenes, utilizará algunos algoritmos de agrupación de imágenes, por ejemplo, si desea realizar la detección de objetivos, la mayoría del trabajo relacionado con el diseño de redes de etiquetas, por ejemplo, si desea hacer coincidir puntos característicos, necesita un algoritmo; para extraer puntos característicos de la imagen, como el algoritmo SIFT, para lograr nuestro propósito.

3. Escritura de código. Una vez diseñado el algoritmo, es necesario implementarlo, incluido qué lenguaje de programación elegir, como c, matlab, python, etc. y qué biblioteca de algoritmos elegir, como opencv, opengl, almohada, etc. Si eres muy bueno, puedes escribir tu propio algoritmo sin la ayuda de otras bibliotecas de algoritmos, pero no se recomienda porque lleva más tiempo.

4. Una vez escrito el algoritmo, es necesario realizar mucho trabajo de prueba para probar la viabilidad del algoritmo. A través de la depuración continua, se alcanza un estado estable, realizando así el algoritmo completo.

5. Escriba sus propias instrucciones de algoritmo o hojas de flujo de algoritmo. Si desea escribir un artículo, puede agregar algunos experimentos comparativos.