图像分类 目标：已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。 图像分类流程输入：输入是包含N个图像的集合，每个图像的标签是K种分类标签中的一种。这个集合称为训练集。学习：这一步的任务是使用训练集来学习每个类到底长什么样。一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型。评价：让分类器来预测它未曾见过的图像的分类标签，把分类器预测的标
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2024-03-29 14:14:13
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2018.10.23 Update:最近好多同学问我怎么采集数据，怎么实现最基础的定位，我整理了一个基础的WiFi， iBeacon采集端和KNN实现的python定位方法，放在Github上给萌新们参考，地址请戳在这里 时间过得真快，三四年过去了。也就是我做室内定位已经好几年，不成器，没做出什么成果。不过踩了不少坑，在这里做个总结，如果有人翻到这篇博客，就当科普也好，如果恰好你也是这个
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2024-05-09 22:18:33
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本博文涉及以下：五目录：
Zero：导入数据集
一、检测人脸
二、检测狗狗
三、从头实现CNN实现狗狗分类
四、迁移VGG16实现狗狗分类
五、迁移ResNet_50实现狗狗分类
六、自己实现狗狗分类 五、使用ResNet_50来区分狗的品种 现在你将使用迁移学习来建立一个CNN，从而可以从图像中识别狗的品种。你的 CNN 在测试集上的准确率必须至少达
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2024-04-16 14:19:46
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最基本的使用方法如下，假设我们需要拟合的点集存放在两个向量X和Y中，分别储存着各离散点的横坐标和纵坐标，则在MATLAB中直接键入命令 cftool(X,Y) 就会弹出Curve Fitting Tool的GUI界面，点击界面上的fitting即可开始曲线拟合。 MATLAB提供了各种曲线拟合方法，例如：Exponential, Fourier, G
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2024-04-20 15:26:47
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1. 背景有时候会遇到一些疑难杂症，并且监控插件并不能一眼立马发现问题的根源。这时候就需要登录服务器进一步深入分析问题的根源。那么分析问题需要有一定的技术经验积累，并且有些问题涉及到的领域非常广，才能定位到问题。所以，分析问题和踩坑非常锻炼一个人的成长和提升自我能力。如果我们有一套好的分析工具，那将是事半功倍，能够帮助大家快速定位问题，节省大家很多时间做更深入的事情。2. 说明本篇文章主要介绍各种
原创
2021-05-02 21:16:57
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直方图一直是直观的表达方式，很清楚的告诉你图像在空间域的分布，从抽象到具体，对图像的处理有很大的帮助，这里介绍常见的操作方式，拉伸方式，线性拉伸，分段拉伸，高斯拉伸等等，还有直方图均衡化，直方图匹配，主要是操作。希望可以帮助刚接触的人。一、直方图对比度增强步骤：选择图像主窗口中的Enhance菜单—>Interactive Stretc
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2024-09-23 18:48:39
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目录1 简介2 网络结构网络结构的特点使用多个3*3叠加的原因使用1*1的卷积核3 VGGNet网络的参数参数和计算量的对比4 VGGNet的训练超参数的设置图片的处理5 VGGNet的测试将全连接换成全卷积多重裁剪评估方式5 VGGNet实验结果5.1 单尺度评估5.2 多尺度评估5.3 多重裁剪评估5.4 多个网络结合5.5 多种方法的对比 1 简介VGGNet由牛津大学的视觉几何组
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2024-09-02 17:30:28
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本文分享《信息搜索与人工智能》大作业的实现。题目的实现过程全在PPT，下面结合进行说明。题目描述：任选某类图像为训练样本，编程实现其基于 SML 算法的类模型。要求图像的 GMM 为 6 个分量，类模型的 GMM 为 10 个分量。两级 GMM 模型 的初值均由 k-means 算法获得。1、实现过程总述图像特征抽取先用混合高斯模型拟合一组含有共同语义类的图片（就是说我们的数据集，是按类别一批一批
通常我们在Word插入的图片，只能作简单的编辑，如果需要将图片处理为特殊形状，比如五角形、波浪、脸形等形状时，怎么办？一般朋友都是通过Photoshop等图形软件处理后，再复制到Word中。其实可以采用一种极为简便的方法，对插入的图片进行任意裁剪，而且能够添加一些特殊效果，方法如下： 单击绘图工具栏上的“自选图形”按钮，从弹出的自选图形
但在文件的定位过程中，还有一些细节需要注意，这主要包括文件扩展名的分析、目录和包的处理。
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2022-11-23 00:32:16
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这次来见证神经网络是如何通过简单的形式将一群数据用一条线条来表示。或者说，是如何在数据当中找到他们的关系， 然后用神经网络模型来建立一个可以代表他们关系的线条。注：本节程序上下是连贯的，分开只为方便解说。一、建立伪数据：# coding=gbk
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
#建立伪数据集
x = torch.unsqueeze
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2024-03-22 15:48:15
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## Python如何进行图像配准
图像配准是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它涉及到将两幅或多幅图像对齐，以便进行进一步的分析或处理。图像配准在医学影像、卫星图像、三维重建等领域都有广泛的应用。本文将探讨如何使用Python进行图像配准，提供相关代码示例和流程图。
### 一、图像配准的概念
图像配准的核心任务是找到一个变换函数，使得一幅参考图像（固定图像）和一幅待配准图像（移动图像）能
你需要完成一个图像识别的任务，主要使用的模型是KNN算法。使用的数据集是cifar-10，是图像识别领域最为经典的数据及之一。具体的数据可以从以下的链接下载： https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html， 下载之后把是数据集解压在当前的工程的根目录下。你即将要完成的几个任务是：读取图片文件、展示图片、并做部分采样。采样的原因主要是为了节省训练的时间，因为
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。2018年3月，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了论文《What Do We Understand About Convolutional Networks?》，对卷积网络的技术基础、组成模块、现状和研究前景进行了梳理
什么叫做PSNR？Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比，一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。通常在经过影像压缩之后，输出的影像都会在某种程度上与原始影像不同，为了衡量经过处理后的影像品质，我们通常会参考PSNR值来衡量某个处理程序能否令人满意。它是原图像与被处理图像之间的均方误差相对于的对数值（信号最大值的平方，n是每个采样点的比特数），它的单位是dB。M
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2024-08-02 16:52:01
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# OpenCV Python图像物体识别详解
图像物体识别是计算机视觉中的一个重要任务，它的目标是识别和检测图像中存在的物体。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析、特征识别等领域。本篇文章将介绍如何使用OpenCV与Python进行图像物体识别，涵盖基础概念、环境配置、核心代码示例、处理流程等内容。
## 一、图像物体识别的基础
图像物体识别的基本概念包括以下
原创
2024-10-31 11:05:44
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文章目录幂次变换核磁共振图像代码实现遇到问题附代码： 幂次变换幂次变换，点运算的一种，运算公式为s=crγ，其中，c和γ是正常数。当γ<1，此时扩展低灰度级，压缩高灰度级，在正比函数上方，使图像变亮；当γ>1，此时扩展高灰度级，压缩低灰度级，在正比函数下方，使图像变暗。核磁共振图像是利用核磁共振（nuclear magnetic resonance，简称NMR）原理，依据所释放的能量在
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2024-07-15 15:34:54
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一、名词1.1 连续，离散和数字图像1.1.1 连续图像是指定义域和值域都是连续的图像1.1.2 离散图像是指定义域是离散的图像1.1.3 数字图像是指定义域和值域都是离散的图像；一般常见的表达形式就是矩阵1.2 亮度图像：记录了明亮度信息的2D图像1.3 深度：物体的立体信息维度1.4 透视投影：2D亮度图像是3D场景的透视投影，是一个深度信息丢失的投影过程，主要保留的是亮度信息1.5 静态图像
作者 | 小白了解图像分割当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。什么是图像分割？想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？首先，我们会看道路两旁，以确定接近的车辆等环境对象，然后我们会对接近的车辆的速度做出一些快
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2024-09-25 07:17:04
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1.打开Xcode,新建一个项目2.Single View Application是最适合初学者的模板3.填写该应用相关信息4.搭建UI界面项目创建完毕后，自动帮我们做了很多配置，也自动生成了很多文件还自动添加了开发所依赖的框架项目中这么多文件，哪些是影响着UI界面的呢？在iOS5之前，苹果使用xib文件来描述UI界面，在iOS5之后，苹果采取了更加强大和先进的storyboard文件来描述界面（
