图像运算图像运算图像加法运算加号运算符cv2.add图像加权和按位逻辑运算按位与按位或按位非按位异或掩膜图像与数值的运算位平面分解图像加密和解密数字水印 图像运算图像加法运算可以通过加号运算符“+”对图像进行加法运算，也可以通过cv2.add()函数对图像进行加法运算。求得的和很可能超过255。上述两种不同的加法运算方式，对超过255的数值的处理方式是不一样的。加号运算符 “mod(a+b, 2
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2023-09-26 13:09:25
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导语：1998年，Lecun等人在论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition里第一次定义了CNN网络结构，该网络被称为LeNet，成为CNN的开山鼻祖。该模型有1个输入层，2个卷积层，2个池化层，2个全连接层，1个输出层。此处所使用的的数据集，即是Lecun当年用到的数据集，MNIST。这里有一个手写数字识别的可视化网站，借助
如果那一天会来到，要分享的点可能有下面的，东西。1、尺度不变是什么。这个前文有了2、lowe在2004年的论文说了什么，程序复现。找到这个东西 是这个东西，解决了尺度上的问题，也就是原文说的。3、lowe（ Received July 28, 2005; Accepted August 3, 2006 ）全景图像拼接链接：然后在 后来 全景图像的拼接：http://www.do
第四次作业：CNN实战1.数据下载2.数据预处理完成数据下载之后，需要对数据进行一些预处理： 图片将被整理成 224 × 224 × 3 的大小，同时还将进行归一化处理。设置VGG的格式 同时加载图像的数据。将数据拆分为训练集和有效集； 顺便取一小部分数据用来做可视化。在把这几张图片打印出来看看效果：打印图片和对应结果：input_try是5张244x244x3（RGB三通道）的小图片； labl
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2024-04-08 10:36:15
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热力图是一张和原始图片等同大小图，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布，分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大。主要有两种类型的可视化方法，利用GAP层，以及基于梯度传导的方法，具体可参考文档万字长文：特征可视化技术(CAM)https://mp.weixin
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2024-05-24 20:59:01
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前言 本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程，欲详细了解CNN的其它信息可以参考：技术向：一文读懂卷积神经网络。局部连接性和权值共享性。因为对一副图像中的某个像素p来说，一般离像素p越近的像素对其影响也就越大（局部连接性）；另外，根据自然图像的统计特性，某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白了就是卷积核共享，对于一个卷积核将其与给定的图像做卷积就可以提取一种图
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2024-07-31 17:49:44
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Python人脸图像特征提取方法一、HOG人脸图像特征提取1、HOG特征：1) 主要思想：2) 实现方法：3) 性能提高：4) 优点2、HOG特征提取算法的实现过程：二、Dlib人脸图像特征提取1.Dlib介绍2.主要特点三、卷积神经网络人脸图像特征提取1、卷积神经网络简介2、卷积神经网络结构1) 输入层2) 隐含层卷积层池化层输出层一、HOG人脸图像特征提取 1、HOG特征： 方向梯度直方图（H
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2023-12-21 06:32:19
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作者：electech6 1.卷积操作假设有一个55的图像，使用一个33的卷积核（filter）进行卷积，得到一个3*3的矩阵（其实是Feature Map，后面会讲），如下所示： 下面的动图清楚地展示了如何进行卷积操作（其实就是简单的点乘运算）：一个图像矩阵经过一个卷积核的卷积操作后，得到了另一个矩阵，这个矩阵叫做特征映射（feature map）。每一个卷积核都可以提取特定的特征，
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2023-12-15 11:57:42
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运用CNN对ImageNet进行图像分类译者注：本篇翻译自Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever以及Geoffrey E.Hinton的论文 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. 该论文在智能单元专栏文章《CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记1（上）》中有提到，因此打算翻译一下，一
通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程，包括四个步骤： ● 图像输入（InputImage） ● 卷积（Convolution） ● 最大池化（MaxPooling） ● 全连接神经网络（Fully-ConnectedNeural Network）计算。 首先将图片分割成如下图的重叠的独立小块；下图中，这张照片被分割成了77张大小相同
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2024-03-19 11:48:03
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LBP（Local Binary Patterns）是一直直接，且行之有效的图像特征提取算子。其基本思想是：对于图中某个像素(i,j)，取其一定的邻域，例如3*3。对于邻域内的每个像素(p,q)，如果这个像素(p,q)值大于等于中心像素(i,j)值，则将这个(p,q)像素记为1，否则记为0。然后将邻域内所有的1和0，按照一定的顺序，组成2进制串，就构成了中间像素的局部2值特征，或者将此2进制串转换
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2024-09-06 10:55:55
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4f系统实现边缘提取基于傅里叶光学中的4f系统（所有系统参数自定），实现光学图像的边缘提取。研究：1）理论推导出边缘提取算子尺寸与空间复滤波器间空间分布的关系，可利用严格的公式进行推导；2）给出空间复滤波器的振幅和位相分布；3）找一些图片，验证滤波器在边缘提取的效果。第一部分 边缘提取算子对应空间复滤波器的理论推导假设算子对应的矩阵为，要变换到N×N的屏幕上，则算子的(1,1)点处在屏幕的位置，则
这里不再重复什么是CNN，参考了两篇博文，总结记录了在学习CNN过程中的几点疑惑。CNN做的就是下面3件事：1. 读取图片：把由一个个像素点组成的图片转换为计算机能读懂的0~255数字组成矩阵图。2. 提取特征：这是最关键的一步：此过程是由几个卷积核组成的卷积过程。这里需要解释下，在卷积的过程中，会不止一个过滤器（也叫卷积核），因为每个过滤器的参数不同，提取的特征也不同（而大小和个数由人为指定）。
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2023-10-12 23:19:58
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毫无疑问，上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹，她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而，我们生活在数字图片的年代，我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。在这篇文章中，我将带着你了解一些基本的图片特征处理。data massaging 依然是一样的：特征提取，但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理，但同时数据清
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2023-08-04 11:14:47
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三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer#
简介
近年来，深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节，我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较》(写的非常好，学NLP必看博文)，这里一方面对博文进行一定程度上的总结，并加上一
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2024-07-31 17:53:24
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https://antkillerfarm.github.io/CNN进化史计算机视觉 6大关键技术：图像分类：根据图像的主要内容进行分类。数据集：MNIST, CIFAR, ImageNet物体定位：预测包含主要物体的图像区域，以便识别区域中的物体。数据集：ImageNet物体识别：定位并分类图像中出现的所有物体。这一过程通常包括：划出区域然后对其中的物体进行分类。数据集：PASCAL, COC
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2024-05-23 11:14:08
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一、准备模型在这里，我们利用已经训练好的Googlenet进行物体图像的识别，进入Googlenet的GitHub地址，进入models文件夹，选择Googlenet 点击Googlenet的模型下载地址下载该模型到电脑中。模型结构在这里，我们利用之前讲到的网络模型绘制网站画出Googlenet的结构图如下：在这里，pad就是给图像补零，pad:2就是补两圈零的意思；LRN就是局部相应归一化，利用
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2024-05-16 10:50:41
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基于深度学习的图像识别模型研究综述摘要：深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其目的在于训练计算机完成自主学习、判断、决策等人类行为并建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人类大脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。本文从图像识别背景入手，针对深度学习在图像识别领域中的不同处理方法及模型的发展进行介绍。关键词： 深度学习；图像识别；神经网络Abstract: Deep learning
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2024-06-03 18:58:00
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关于图像处理——运用CNN实现数字手写体识别的调研 目录关于图像处理——运用CNN实现数字手写体识别的调研前言关于图像处理关于CNN正文数据处理特征提取（Feature Extractor）卷积层设计池化层设计分类器（Multi-classifier）输入层设计隐层设计输出层设计后向传播的实现（Backward）算法实现主程序部分CNN-训练部分前向传播（Forward）特征提取（Feature
# PyTorch实现CNN提取图像特征
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）因其在图像分类、物体检测和图像生成等任务中的出色表现而备受关注。本文将探讨如何使用PyTorch实现CNN模型来提取图像特征，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是卷积神经网络？
卷积神经网络是一类深度学习模型，专门用于分析图像及其特征。CNN通过局部连接、权重共享和多层结构来减少参数的数量，从而提高模型的
