学习要求¶
学习如何编写一个完整的深度学习程序手动推导卷积层与池化层的计算过程学习重点¶
学会构建CNN网络 一、前期工作准备部分¶
1、设置GPU¶
In [1]:import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision
device = torch.devic
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2024-10-08 20:24:27
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1.用霍夫变换检测直线和圆霍尔夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。原理：在原始图像坐标系下的一个点（直线）对应了参数坐标系下的一条直线（点）。OpenCV提供了如下三种霍夫变换相关的函数： HoughLines：检测图像中的直线。 HoughLinesP：检测图像中的直线段。 HoughCircles：检测图像中的圆。HoughLinesP(image, rho, theta,
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2024-03-01 12:02:09
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**电脑图片文字如何识别？**电脑图片文字识别的方法你知道吗？在生活中遇到图片文字不能编辑不能复制，需要用到图片上的文字的时候特别烦恼，要自己手动输入是多么耗时的一件事，一下子降低了工作效率，那么要怎么样将图片上的文字识别成可编辑文字呢？其实图片文字的识别方法很简单，现在有很多OCR文字识别软件，是专门处理图片文字识别的问题。只需要借助这样的工具，就可以轻松的将图片上的文字识别成可编辑。本文要给大
如题，现在还写不出啥高级的识别，识别车道都还是在截取的目标范围内只有左右各一条车道线才识别是个对的 因为直线拟合的部分用的是最小二乘拟合的，所以想都想得到结果就是 拟歪来 目前还没想到好点的办法，想到了再改改把import cv2
import numpy as np
#读取图像及灰度图像处理
img=cv2.imread('load.png')
p=np.zeros_like(img,np.u
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2024-04-08 13:49:13
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python应用LSD opencv这个LSD https://github.com/primetang/pylsd是封装好的，不知道哪儿改参数，原始的LSD检测前会将图片缩小至80%，当图片很小是，之后检测的线会减少。可以直接用opencv-python里面的createLineSegmentDetector()函数，用help查看用法，再根据需要修改参数。我这边选择检测前不缩放，那么_scal
霍夫变换函数检测条纹图像中的黑色条纹边缘检测在图像处理中经常用到，目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，即存在亮度跳跃的区域。Matlab中有edge函数来实现这个功能，利用传入参数的不同可以使用不同的算子，比如Prewitt、Canny等，通过这个函数返回的是一个二值图像矩阵。我们再利用这个矩阵作霍夫变换找到图像中的条纹。1、读入图像figure;
[I,map] = imread(filena
# 使用 Python 的 PIL 库识别线条
在图像处理和计算机视觉中，识别线条可能是一个基本的任务。Python 提供了一个强大的库——Pillow（PIL的后继者），可以帮助我们进行图像处理。本文将引导一些刚入行的小白，了解如何通过 Python 的 Pillow 库来识别线条。接下来，我们将逐步介绍整个工作流程，使用代码示例，并附上相应的注释。
## 工作流程概述
我们可以将整个流程
原创
2024-09-04 03:32:24
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在图像处理领域，线条和边缘的识别是一项基本且重要的任务。利用 Python 的 PIL (Pillow) 库，我们能够轻松地从图像中提取和识别线条。本文将详细探讨如何在该过程中进行版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南与性能优化，帮助你掌握使用 Python PIL 识别线条的技巧。
## 版本对比
在使用 PIL 进行线条识别的过程中，不同版本的 PIL 库在功能和性能上有显著差异
毛刺，在金属加工过程中无处不在。不论你采用多么高级的精密设备，它都会伴随产品一起诞生。主要是材料的塑性变形而在被加工材料加工边缘生成的一种多余的铁屑，尤其是延展性或者韧性较好的材质，特别容易出现毛刺。 毛刺类型主要有飞边毛刺、尖角毛刺、飞溅等不符合产品设计要求的一种突出的多余的金属残余部分。对于这个问题，到目前为止还没有一种有效的方法能够在生产过程中将其杜绝，所以为了保证产品的设计要求，工程师们
2023.8.5 文章目录1、OpenCV安装2、图片的读入、保存3、Canny算法边缘检测4、ROI mask5、霍夫变换6、离群值过滤7、最小二乘拟合8、直线绘制9、视频流读写 1、OpenCV安装conda管理虚拟环境与否看自己 pip install opencvimport cv2
print(cv2.__version__)查看该库是否安装成功2、图片的读入、保存import cv2
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2024-08-19 20:36:51
190阅读
版本：OpenCv 2.4.9 + Qt 4.8.5
使用OpenCV的以下函数
HoughLines 和
HoughLinesP 来检测图像中的直线.
原理说明：
霍夫线变换：
霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法.是用霍夫线变换之前, 首
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2024-05-09 08:18:00
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作者：yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用，比如拍照识物，还有手机的AI拍照，在学术界，每年也有很多图像分类的比赛，本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型，然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线，读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验（&n
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2024-05-10 07:47:00
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&nbs
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2024-03-28 09:11:40
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文章目录一、图像识别＆经典数据集1、Cifar数据集2、 ImageNet二、CNN三、卷积神经网络常用结构1、卷积层2、池化层（２）实现四、经典CNN模型1、LeNet-5 模型（1998）（１）模型（２）代码示例2、CNN模型正则表达3、Inception-v3模型（１）Inception结构（２）Inception模块实现五、ＣＮＮ迁移学习1、迁移学习介绍2、TF实现迁移学习（１）获取数据
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2024-01-11 20:13:54
291阅读
一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare／文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型， 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_prepare
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2024-08-08 15:46:22
183阅读
在python3下用PIL做图像处理 Python Imaging Library (PIL)是python下的图像处理模块，支持多种格式，并提供强大的图形与图像处理功能。目前PIL的官方最新版本为1.1.7，支持的版本为python 2.5, 2.6, 2.7，并不支持python3，但有高手把它重新编译生成python3下可安装的exe了。这一非官方下载地址http://www.lf
图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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一、创建图片描述符1.1 下载创建图片描述符的项目demo链接1.2 下载好后，存储到D盘，或其他盘里** 注意：** 把你想要的图片放到项目的目录里。1.3 安装依赖 node.js 在cmd中执行操作命令node app.js -i <path-to-the-img/image-name.jpg/png>1.4 具体执行流程为下图1.5 在这之后，您将在新生成的output文件夹
face_recognition人脸识别模块的使用教程文章目录：一、face_recognition模块介绍二、face_recognition模块的使用和案例介绍 为什么要用这个，当然是简单快捷，封装API易于使用，准确率还行，还开源，当然是不二之选啦一、face_recognition模块介绍face_recognition基于dlib实现，用深度学习训练数据，模型准确率高达99.38%gi
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2024-07-01 16:40:05
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我们直观上看到的一张图片里面的字符是很整齐的，但把图片放大，你就可以发现直观上看到的图片都是由一个个像素点组成的，比如下面这图片
很清晰的看到是“like3944”8个字符，但放大之后却是这样的
这样我就可以根据其每个像素点的颜色轨迹来进行图像字符识别！
算法原理是首先第一步把所有有可能出现的字符以节点的方式全部存储
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2024-05-11 17:23:19
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