该软件能够以给定的数学公式及算法生成各种绚烂的数学图像.软件中有两种生成图像的方法： （1）通过一种我自定义的脚本语言生成： 软件中定义一套简单易学的脚本语言,用于描述数学表达式.使用时需要先要将数学表达式写成该脚本的形式,解析脚本代码以生成相应的图像.
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2023-07-14 14:19:42
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# 使用 GAN 生成数字图像的 iOS 应用
## 引言
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种用于生成新数据的深度学习模型。它由一个生成器和一个判别器组成，通过对抗训练的方式不断提升生成器的能力。GAN 在计算机视觉和图像生成领域取得了巨大的成功，能够生成逼真的图像、视频等。
在本文中，我们将介绍如何使用 GAN 在 iOS 应用中生成
原创
2023-09-10 09:55:02
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用生成对抗网络生成数字图像包含多个技术和步骤，本文将着重记录下如何在 Python 环境中实现这一过程。我们将从环境预检开始，一直走到最佳实践，涉及必要的图示和代码。让我们开始吧！
### 环境预检
在动手之前，先确认你的系统环境和硬件配置。以下是需要满足的系统要求及硬件配置表。
| 系统要求 | 版本 |
|------------------|-------
# 生成数字的GAN网络（使用PyTorch）
GAN（生成对抗网络）是一种强大的深度学习模型，可用于生成以假乱真的数据。在本文中，我们将使用PyTorch库来实现一个简单的GAN网络，用于生成手写数字图像。
## 什么是GAN？
GAN是由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成的对抗框架。生成器的任务是生成看起来逼真的数据，而判别器的任务是尽可能准确地区分生
原创
2023-08-01 02:45:17
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GAN学习参考目的 GAN是由Ian Goodfellow于2014年首次提出，学习GAN的初衷，即生成不存在于真实世界的数据。类似于AI具有创造力和想象力。 GAN有两个非常重要的网络（生成器（Generator）和判别器（Discriminator））训练过程 GAN的训练在同一轮梯度反转的过程中可以细分为2步：(1)先训练D；(2)再训练G。注意，不是等所有的D训练好了才开始训练G
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2024-05-01 19:15:26
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人工智能目前的核心目标应该是赋予机器自主理解我们所在世界的能力。对于人类来说，我们对这个世界所了解的知识可能很快就会忘记，比如我们所处的三维环境中，物体能够交互，移动，碰撞；什么动物会飞，什么动物吃草等等。这些巨大的并且不断扩大的信息现在是很容易被机器获取的，问题的关键是怎么设计模型和算法让机器更好的去分析和理解这些数据中所蕴含的宝藏。Generative models(生成模型)现在被认为是
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2024-08-10 12:44:52
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文章目录1 数字图像的意义2 什么是数字图像3 数字图像的显示4 数字图像的分类4.1 二值图像4.2 灰度图像4.3 RGB图像4.4 索引图像5 数字图像的实质6 数字图像的表示7 图像的空间和灰度级分辨率7.1 图像的空间分辨率（Spatial Resolution）7.2 图像的灰度级/辐射计量分辨率（Radiometric Resolution）1 数字图像的意义自然界中的图像都是模拟量，在计算机普遍应用之前，电视、电影、照相机等图像记录与传输设备都是使用模拟信号对图像进行处理。但是，计算机
原创
2021-06-21 15:34:32
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数字图像与数字图像处理图像处理与图像分析的区别低级处理：预处理中级处理：分割检测高级处理：分析描述
原创
2021-08-02 14:11:39
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一、Python语言既是解释性编程语言，又是面向对象的语言，其操作性和可移植性高，被广泛应用于数据挖掘、图像处理、人工智能领域。Python具有语言清晰、容易学习、高效率的数据结构、丰富且功能强大的第三方包等优势。同时，Python语言含有高效率的数据结构，它和其他的面向对象编程语言一样，具有参数、列表表达式、函数、流程控制（循环与分支）、类、对象等功能。Python优雅的语法以及解释性的本质，使
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2023-08-11 20:49:08
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概述引言要使用python，必须先安装python，一般是2.7版本以上，不管是在windows系统，还是linux系统，安装都是非常简单的。 要使用python进行各种开发和科学计算，还需要安装对应的包。这和matlab非常相似，只是matlab里面叫工具箱（toolbox)，而python里面叫库或包。基于python脚本语言开发的数字图片处理包，其实很多，比如PIL,Pillow, open
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2023-10-11 00:16:39
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数字信号与图像处理 包括数字信号采样、fft、恢复、音频和图像的最最基本操作 这些操作用matlab更容易实现，现给出python3.5的实现版本第一题A：试生成一个抽样频率为8k的信号序列，比如Matlab的Sinc波 Sinc或任何函数x 2 等， 说明它是否是声音，可用sound函数。B：编一首你喜欢简单的曲目，利用sound演示。C：读取一个图像并显示;D：利用矩阵块操作改变图像的像素，显
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2023-10-16 09:05:43
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00. 目录文章目录00. 目录01. 色彩管理02.03.04.01. 色彩管理【色彩管理】HSB色彩模式详解【色彩管理】RGB色彩模式详解【色彩管理】CMYK色彩模式详解【色彩管理】Lab色彩模式详解【色彩管理】YUV色彩模式详解【色彩管理】HSV色彩模式详解【色彩管理】YIQ色彩模式详解【色彩管理】HSI色彩模式详解【图像处理】数字图像处理之颜色02.03.04....
原创
2021-09-05 11:00:22
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00. 目录文章目录00. 目录01. 色彩管理02.03.04.
01. 色彩管理【色彩管理】HSB色彩模式详解【色彩管理】RGB色彩模式详解【色彩管理】CMYK色彩模式详解【色彩管理】Lab色彩模式详解【色彩管理】YUV色彩模式详解【色彩管理】HSV色彩模式详解【色彩管理】YIQ色彩模式详解【色彩管理】HSI色彩模式详解【图像处理】数字图像处理之颜色
原创
2022-03-14 17:09:38
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打印pytorch每层参数。采用的是直接在层中加入txt的写入。需要修改的文件位置：./site-packages/torch/nn/modules/Conv2D v = F.conv2d(input, self.weight, self.bias, self.stride,self.padding, self.d
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2023-05-31 22:21:29
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# Python 数字图像处理生成mask
在数字图像处理中，生成mask是一项非常常见的操作。Mask通常用于标记图像中的特定区域，或者用于将某些区域进行屏蔽、遮挡或者突出显示。Python提供了丰富的图像处理库，如PIL(Python Imaging Library)、OpenCV等，可以帮助我们实现各种图像处理任务，包括生成mask。
## 什么是Mask
在数字图像处理领域，Mask
原创
2024-06-19 03:42:40
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说明：教程《数字图像处理》（第三版），何东健主编。 第一章结构图： 1.1数字图像处理及其特点图像是重要的信息1.1.1数字图像与图像处理分类：根据存储方式和表现形式，图像分为模拟图像和数字图像。区别：模拟图像中，图像信息是以连续形式存储和表现的；而计算机处理的只能是数字图像。关系：模拟图像——>经过数字化设备处理——>数字图像表示：数字图像常用二维矩阵
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2023-08-13 09:20:43
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最近开始学习数字图像处理，使用matlab实现，下面我就来记录笔记和体会，一方面是给大家提供参考，另一方面是防止我忘记了。复习一下：1.数字图像是用一个数字矩阵来表示的，数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。2.数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一个是图像到图像的处理（如图像的灰度转换，图像增强等），另外一个是图像到非图像的一种表示，比如图像的测量。3.数字图像处理的研究
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2024-01-16 22:30:41
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GAN生成对抗网络是近几年来最酷的技术，可以做到影像生成。 GAN中的生成器是输入任意一个向量，输出一张图像。输入向量的每个值可能代表着输入图像的某个特征。GAN不但有生成器，还有一个判别器。输入一张图像，然后对这张图像进行评价这张图像是否真实。 生成器和判别器不断对抗而进化，生成器为了骗过生成器而不断生成更逼真的图像，而判别器也会不断进化使得能够判断出生成器生成的图片。 首先初始化生成器和判别器
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2024-06-19 06:10:20
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图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作。在进行图像算法前，对图像进行滤波预处理往往会带来更好的效果。大家在用美图秀秀美颜皮肤时是否想过其中的工作原理，或者在Photoshop中是否使用过模糊这个功能？这其中都应用到了图像滤波的原理。图像滤波原理很简单，掌握了其中的卷积操作，也会对卷积神经网络的学习有一定帮助。滤波有很多类型，包括线性滤波和非
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2024-01-05 13:28:40
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三原色：R , G , B.（RGB等混在一起是白色）之所以是这三种是因为研究发现人的视觉相关的神经部分对此三种颜色最敏感。 亮度：假设光是无色的，则它的属性仅仅是亮度或数值。（0黑-255白） 色调：人主观感知的主要颜色。 饱和度：相对的纯净度或一种颜色混合白光的数量。纯譜色（没有混入白光）是全饱
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2018-11-02 02:01:00
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