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摘要: 图像的增强与复原 一、图像的灰度直方图 1、灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中该灰度级的像素个数。即:横坐标表示灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。 2、数字图像的描述 1)黑白图像 是指图像的每个像素只能是黑或者白,没有中间的过渡,故又称为2值图像。2值图像的像素值 阅读全文
posted @ 2019-11-27 20:14 19l92y11p26 阅读(657) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、图像几何位置变换 几何变换:对图形的几何信息经过几何变换后产生新的图形。 图形变换的两种形式: 1.图形不变,坐标系改变; 2.图形改变,坐标系不变 1、二维几何变换: 1)、设二维图形变换前坐标为(x,y,1),变换后为(x*,y*,1) 1. 二维变换矩阵 注意:T2D可看作三个行向量,其中 阅读全文
posted @ 2019-11-27 18:27 19l92y11p26 阅读(299) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、数字图像处理:模拟图像->数字化->采样->量化->像素坐标(x,y)f(x,y)(0~255) 1、数字图象是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图象行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。 每个像素包括两个属性:位置和灰度。 对于单色即灰度图象而言,每个象素的亮度用一个数值 阅读全文
posted @ 2019-11-27 17:01 19l92y11p26 阅读(827) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引自:https://www.zhihu.com/question/58200555/answer/621174180 https://blog.csdn.net/weixin_45069761/article/details/106758895 为了从两个方面限制梯度: 当预测框与 ground 阅读全文
posted @ 2019-11-18 11:41 19l92y11p26 阅读(490) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引自:https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/10979545.html 统计学习方法第一节 《统计学习方法》中7种常用的机器学习分类算法,包括感知机,KNN,朴素贝叶斯,决策树,逻辑斯谛回归与最大熵模型,SVM,boosting。 一、统计学习 学习:Herb 阅读全文
posted @ 2019-11-16 15:23 19l92y11p26 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引自:https://blog.csdn.net/qq_26826585/article/details/87967520 阅读全文
posted @ 2019-11-15 09:39 19l92y11p26 阅读(129) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引自:https://www.cnblogs.com/Mrzhang3389/p/10127356.html import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from collections import Orde 阅读全文
posted @ 2019-11-08 16:11 19l92y11p26 阅读(5224) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 转自:https://www.cnblogs.com/jiyou/p/11272650.html 1.首先导入需要使用的包 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo # 默认的resnet网络,已预训练 model 阅读全文
posted @ 2019-11-07 15:25 19l92y11p26 阅读(668) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、找出重复的元素 int getDuplication(const int* numbers, int length){ if(numbers == nullptr || length <= 0) return -1; int start = 1; int end = length - 1; wh 阅读全文
posted @ 2019-10-31 10:35 19l92y11p26 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26332365 任务 这里的任务是图像到图像的翻译。如果大家看过去年一篇cvpr的论文,叫pix2pix的话,对这个任务就比较熟悉。就算你们不知道pix2pix,之前有一个很火的,可以把线条画变成猫的网页应用,就是用的pix2pix的 阅读全文
posted @ 2019-10-29 16:53 19l92y11p26 阅读(882) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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