# 深度学习中的图片数据处理：轴的概念与应用
深度学习已成为计算机视觉领域的重要工具，图像数据在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着至关重要的角色。对于图像数据的处理，了解其轴的概念是非常关键的。本文将深入探讨这一主题，并提供相关的代码示例。
## 一、理解图像的轴
在深度学习中，图像通常表示为多维数组（即张量）。对于一张普通的彩色图片，其维度通常为三维，分别对应高度、高度和颜色通道数。具体
原创
2024-08-15 08:53:59
58阅读
深度图介绍就是将深度信息(Z坐标值)保存在了一张贴图上的R通道上，因为R通道的值范围是[0, 1]，所以我们可以用ndc空间下的Z坐标值做下处理就能变成[0, 1]范围了（ (Zndc+1)*0.5 ） 如何查看深度图1) 使用Frame Debug查看，Window -> Analysis -> Frame Debugger注意要设置Camera的深度图模式属性：m_Cam
转载
2024-09-25 15:04:44
97阅读
工业机器人一般遇到的是四轴，六轴，其实也有其他类型，首先分析一下各种轴数是如何定义出来的： 一轴 - 可以拿起一个对象，并沿直线移动 两轴 - 可捡起一个物体，抬起它，它的水平和垂直移动，并将其设置或呈现 - 一个X / Y平面上 - 不改变对象的方向 三轴 - 可以捡起一个物体，抬起它，它的水平和垂直移动，并将其设置或呈现 - 触手可及的机器人在X，Y，Z空间的任何地方 - 在不改变
色彩深度一般聊起图片的深度，指的都是图片的色深，即色彩深度来自色彩深度-百度百科 色彩深度在计算机图形学领域中表示在位图或者视频帧缓冲区中储存1像素的颜色所用的位数，它也称为位/像素（bpp）。色彩深度越高，可用的颜色就越多。色彩深度是用“n位颜色”（n-bit colour）来说明的。若色彩深度是n位，即有2的n次方种颜色选择，而储存每像素所用的位数就是n。总结一下，色彩深度（Color Dep
转载
2023-10-15 08:36:23
385阅读
# 深度学习与图片处理的入门指南
深度学习在图像处理领域的应用越来越广泛，作为一名新手开发者，掌握基本流程十分重要。本文将为你详细介绍如何进行深度学习的图片处理，包括每一步的代码和注解，帮助你理清思路和实现方法。
## 整体流程
以下是我们进行深度学习图片处理的基本流程：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备环境 |
| 2
原创
2024-10-16 06:00:35
41阅读
写在前面旧坑未填，再开新坑，罪过，罪过 :)更新日志：5.12 发现kaggle有个新赛程感觉蛮有意思，选题为图像匹配和三维重建 5.13 调研，收集资料 &nb
转载
2024-07-11 02:39:06
53阅读
# 深度学习图片预测：一种新兴的技术趋势
在当今快速发展的科技时代，深度学习已经成为了计算机视觉领域的重要工具。通过大量的数据和复杂的算法，深度学习模型可以从图像中提取信息并进行预测。本文将介绍深度学习在图片预测中的应用，并通过实例代码来演示这一过程。
## 什么是深度学习图片预测？
深度学习图片预测是一种通过神经网络分析和理解图像的技术。它可以用于多个领域，如医学影像诊断、自动驾驶、安防监
图像的缩小（c++实现）图像的缩小（或称为下采样、降采样）是指在通过对像素点的映射，以达到缩小图片分辨率的操作，最核心的一点就是设置一个缩放比例，按比例找到相应的映射即可。 matlab代码如下：%Image为原图像，m,n为原图像宽高，New为缩小后的图像
M = 0.5; %缩小倍数
m1=m*M;n1=n*M;
for i=1:m1
for j=1:n1;
Ne
在这篇博文中，我们将探讨如何通过深度学习技术实现对图像的自动化标签处理，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析及预防措施。
绘图过程如下，是我们建立备份策略所需的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份] --> B{数据类型}
B -->|训练数据| C[备份训练数据]
B -->|测试数据| D[备份测试数据]
# 图片识别与深度学习
在数字化时代，图片识别已经广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析和社交媒体等多个领域。图片识别的核心技术之一是深度学习。深度学习通过构建神经网络来识别和分类图像中的对象。本文将简要介绍深度学习在图片识别中的应用，以及一个简单的代码示例，帮助读者理解这一技术。
## 深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的结构与功能进行工作。神经网络由多个层次的节点（
原创
2024-10-20 06:29:42
136阅读
题目：Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving（自动驾驶）1）核心观点：基于视觉得深度检测效果不好，很大程度上是因为数据的表达形式，也就是格式选择不对。（这篇的角度很新颖很奇特，因为还是网上没什么参考资料，就又自己强行翻译理解了）
今天在Leetcode上看到一个旋转图片的算法，想出几种解决方案之后，便将其实际应用于真实图片的操作，在此将过程分享出来，希望对你有所帮助！本篇博客只涉及90度及其倍数的角度旋转。0x01.图片旋转算法概述给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像，将图像顺时针旋转 90 度。例如： 给定 matrix =[
[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]
],使其变为:[
转载
2024-10-01 08:00:30
72阅读
因PDF资源在微信关注：人工智能前沿讲习回复“
超分辨”获取文章PDF
1、主题简介图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题，在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上，取得了目前最优的性能和效果。本篇综述给出了一个统一的深度学习视角，来回顾最近的超分技
转载
2024-07-18 20:04:15
83阅读
# 深度学习采集图片
## 1. 引言
随着计算机技术和图像处理算法的不断进步，深度学习在图像识别和处理领域取得了巨大的成功。然而，深度学习需要大量的标注数据来训练模型，因此采集大规模的图片数据成为了一个重要的任务。本文将介绍如何使用深度学习技术采集图片，并提供相应的代码示例。
## 2. 采集图片的流程
采集图片的流程可以分为以下几个步骤：
### 2.1 设置采集目标
在进行图片采
原创
2023-08-27 11:55:16
139阅读
一.超分辨率的定义超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可以分为两类：从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像。从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。深度学习中主要是基于单张低分辨率的重建方法（Single Image Super-Resolution，SISR）。SISR是一个逆
图像去噪任务是图像恢复任务中的一个经典任务，在2022年的eccv中有一篇非常有趣的关于图像去噪的文章"Deep Semantic Statistics Matching (D2SM) Denoising Network"我个人觉得值得拿出来讲一讲。作者首先对当前深度图像去噪模型进行了分类，其一是经典的基于重构的深度模型，以去噪自编码为例，这类模型通常以修复结果和干净图像的MSE为优化目标，做图像
文章目录DeepLabV1的引入1.语义分割任务中存在的问题2.DeepLabV1的优势3.网络结构1.largeFOV2.网络搭建细节3.MSc(Multi-Scale) DeepLabV1的引入1.语义分割任务中存在的问题在论文的引言部分(INTRODUCTION)首先抛出了两个问题（针对语义分割任务）: 1.信号下采样导致分辨率降低 2.空间“不敏感” 问题（具有不变性）解决办法： 对于第
在深度学习的快速发展中，图片压缩这一任务正在受到越来越多的关注。使用深度学习算法进行图片压缩，可以大幅度减少存储占用和传输带宽。本文将详细说明如何构建一个基于深度学习的图片压缩解决方案，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证、以及故障排查的方面。
## 环境预检
首先，我们需要确认我们的系统环境满足要求。以下是系统要求的基本信息：
| 项目 | 规格
最近在项目中需要做图片的旋转功能，我研究了一下。下面来总结下图片旋转在各个浏览器的支持情况一、图片旋转的方案1）css3实现图片旋转功能：支持的浏览器有chrome，firefox；opera是不支持的。 具体代码为：-moz-transfrom:rotate(90deg);-webkit-ransfrom:rotate(90deg);上述代码的意思就是将图片顺时针旋转90度，其实可以旋转任意的
# 深度学习的图片预处理
## 引言
深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用，其中图片预处理是深度学习任务中的重要一环。在本文中，我将向你介绍如何进行深度学习的图片预处理。首先，我们来看一下整个流程的步骤。
## 流程步骤
以下是深度学习的图片预处理流程的步骤：
```mermaid
journey
title 图片预处理流程
section 数据采集
secti
原创
2024-02-16 09:15:57
178阅读
