卷积：一个特殊卷积所实现的功能由其卷积和的形式决定，这个核本质上是一个大小固定，由数组参数构成的数组。数组参数的参考点位于数组的中心。数组的大小称为核支撑。 Filter2D 对图像做卷积 void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst,
const CvMat* kernel,
CvP
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2024-07-09 20:47:20
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Convolution 卷积<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />卷积是本章所讨论的很多转换的基础。抽象的说，这个术语意味着我们对图像的每一个部分所做的操作。从这个意义上讲，我们在第五章所看到的许多操作可以被理解成普通卷积的特殊情况。一个特殊的卷积所实现的功能是由所用的卷积
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2024-08-08 10:44:26
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卷积运算和卷积核 图像运算中经常会碰到卷积运算这个讲法, 初看不知道具体含义, 其实非常简单, 工作原理如下: 首先提供一个小的矩阵, 一般是3*3
原创
2023-11-30 13:56:23
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概述OpenCV在使用卷积进行图像处理过程种，如何处理边缘像素与锚定输出两个技术细节一直是很多人求而不得的疑惑。其实OpenCV在做卷积滤波时会对图像进行边界填充，实现对边缘像素的卷积计算的支持，不同填充方式与不同锚定点会得到图像卷积输出不同的结果。边界填充我们首先来看一下OpenCV种支持标准卷积边缘填充做法，OpenCV支持的有如下几种卷积边缘填充算法：常量边界BORDER_CON
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2024-09-12 19:18:41
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上篇文章中我们讲了5层网络的前向传播的代码实现，有前向就有反向，本文就让我们同样使用C++和Opencv来实现反向传播的代码吧~如上图所示，误差信息的反向传播过程可以分为以下5步：1. Softmax-->Affine2. Affine-->S43. S4-->C34. C3-->S25. S2-->C1公式推导我们前文已经详细讲过，核心
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2023-11-25 07:09:16
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OpenCV学习笔记——卷积运算卷积运算卷积算子介绍代码实现1(for循环卷积遍历，我也称其为手搓法)代码实现2(OpenCv函数实现) 卷积运算卷积算子介绍1、卷积核的大小一般是奇数，这样子它才是和图像中心对称的。 2、卷积核所有元素之和一般应该等于一。此处是为了维护图像的能量守恒(亮度) 3、有时候我们的卷积核也可以不为一，如果大于一的话，那么图像会比原来更亮，如果小于一的话会比原来更暗。
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2024-06-19 15:38:22
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一、简单理解卷积的概念1.1卷积的定义：定义任意两个信号的卷积为这里的*代表卷积的运算符号， 是中间变量，两个信号的卷积仍是以t为变量的信号。类似地，离散的信号的卷积和：1.2 卷积的计算步骤：（1）将上面的 、 中的自变量t换为 ，得到 、 ；（2）将函数 以纵坐标为轴折叠，得到折叠信号 ；（3）将折叠信号 沿 轴平移t，t为变量，从而得到平移信号 ,t<0时左移，t>0时右移；（4
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2024-06-07 19:20:58
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1. dlib2. openCV3. numpy4. pyqt5 and pycharm 1. dlibDlib是一个机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法。Dlib官网地址Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。Dlib是开源的、免费的. 特点是： + 文
文章目录1 简介2 传统机器视觉的手势检测2.1 轮廓检测法2.2 算法结果2.3 整体代码实现2.3.1 算法流程3 深度学习方法做手势识别3.1 经典的卷积神经网络3.2 YOLO系列3.3 SSD3.4 实现步骤3.4.1 数据集3.4.2 图像预处理3.4.3 构建卷积神经网络结构3.4.4 实验训练过程及结果3.5 关键代码4 实现手势交互5 最后 1 简介? Hi，大家好，这里是丹成
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2023-09-25 16:45:17
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用Python和OpenCV人脸检测神经网络检测人脸 现在，我们都知道人工智能正在变得越来越真实，它日益填补人类和机器之间的能力差距。它不再是一个花哨的词。多年来，它在许多领域取得了许多进步，其中一个领域是计算机视觉领域。谈到计算机视觉，它的目标是训练机器像人类一样观察和识别世界。并且还收集足够多的知识以执行图像和视频识别，图像分析和分类，媒体娱乐，自然语言处理等。卷积神经网络随着时间
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2023-11-28 20:06:02
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计算机视觉 （opencv与卷积） 代码如下： 一： 使用VideoCapture类读取摄像机与视频VideoCapture cap(0);//0为主摄像头1和2可以添加与USB相连的摄像头，也可添加路径使用其他video
while (true) {
Mat frame;//创建Mat
cap >> frame;//读取摄像头存入fram
OpenCV 图像卷积2.1 图像卷积2.2 均值滤波2.3 中值滤波2.4 高斯模糊2.5 Sobel算子2.6 拉普拉斯算子2.7 Canny边缘检测算法2.8 双边滤波2.9 锐化滤波 最近因项目需要加上自己的兴趣，需要用一些opencv相关的东西，虽然之前零零碎碎学习过一些，但是很久不用就忘了，打算写篇文章总结一下学习的过程以及一些常用的函数。类似的博文有很多，但还是觉得自己总结一编印象
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2024-07-10 11:12:00
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卷积操作再说图像梯度之前我们先解释一下卷积操作。 卷积操作有很多种，我们以最简单的为例子。 假设卷积核是3x3的，然后我们在要操作的图像里面，选定一个位置，在他周围圈出来一个3x3的矩阵，卷积核与这个矩阵对应的位置相乘，然后得到的9个数，这9个数再相加，最终得到的值赋值为源图像中选定的这个中心位置的值。用这个方法，更新完源图像中的所有位置。（边缘的位置，圈3x3的矩阵的时候，超出图像外面的补为0）
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2024-03-27 07:26:22
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博客适用人群：opencv的初学者及以上特点1：博客以opencv4.5.0为例，支持opencv3和opencv4的任意版本特点2：编译的opencv包含了contrib，同时支持cuda和eigen特点3：一次配置，长期使用（博客有错误或者不详细的地方，欢迎留言，看到消息就回复）详细的流程（见目录）如下：目录1、下载源码2、使用CMake编译3、VS2017编译4、设置环境变量5、opencv
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2024-05-14 08:32:30
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作者：hudongloop卷积看了也使用了不少时间了，最近在知乎上如何理解深度学习中的deconvolution networks看到一个关于卷积的，感觉不错，因此有把那篇讲卷积的文章A guide to convolution arithmetic for deep learning看了一遍。首先是卷积和反卷积的输入和输出形状（shape）大小，受到padding、strides和核的大小的影响
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2024-03-04 09:32:45
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1.卷积概念首先我们先说一下卷积卷积一词最开始出现在信号与线性系统中，其物理意义是描述当信号激励一个线性时不变系统后发生的变化。（1）连续时间信号的卷积： 对连续时间信号而言，卷积是一种特殊的积分运算。 它的过程就是一个函数固定不动，另一个函数先以y轴为对称轴反转，然后不断执行相乘，积分，滑动。（2.）连续时间信号离散化后的卷积： 其中x(n)和h(n)是参与运算的离散时间信号。 在这个定义中，卷
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2024-08-08 14:25:22
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介绍卷积的作用和原理的文章很多，此处就不再赘述，以防自己的理解不够而误解了别人。此篇文章主要是介绍C++实现卷积的三种操作。需要注意的是，‘same’和‘full’只是将被卷积的矩阵做了相应尺寸的0填充后再进行‘valid’卷积即可。此处默认步长1。三种卷积操作的示意图：Valid：Same：Full：源码：#include <iostream>
#include <map>
在工科的领域中，特别是图像处理，信号处理，都会广泛使用到卷积这门技术。由卷积的定义，可以知道卷积就是两个函数经过反转、位移再进行相乘后的积分。可以看做加权求和，一般用于提取特征，消除噪声。 在深度学习中，卷积可以提取图像的纹理信息，从底层的边缘结构提取信息再到深层的结构纹理语义结构信息，标准卷积我们在图像处理中作卷积运算时，卷积的输入和输出只存在空间维度的关联性，而不存在通道维度的关联性。因此在输
猫狗识别一直都是模式识别的入门级数据集，因为其数据易采集，贴近生活，数据特征与图像规模的关联并不是特别大，预处理时图像特征容易保存，很多初学者都是以此作为提升使用各种分类器熟练度的数据集。本次实验也是想通过使用这个数据集来测试卷积网络与支持向量机相结合的效果，数据集本生并没有特殊的意义。 卷积网络是神经网路家族一个长老级的存在，在视觉，图像等领域都有广泛的应用，其本身价值在于通过卷积计算可以有效地
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2024-01-14 17:49:16
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1 卷积的定义卷积的数学定义是两个函数f(x)与g(n-x)在x轴上的积分，其公式如下：这个公式和概率论中的概率函数表达式很相似，只不过这个概率是由两个函数组成，也可以理解成是一个新的事件由两个独立事件组合而成，这样一来，卷积的意义就很明显了，它代表了一个事件（函数）在另一个事件（函数）的影响下的概率（积分变化）。2 图像处理的特征图像在做处理和分析时，往往是根据图像的高阶特征，很多低级特征是不需
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2024-03-17 13:25:24
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