一、OpenGL的作用OpenGL的好处：手机上做图像处理有很多方式，但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元，或者叫 GPU；GPU 可以集中来处理好一件事情，就是并行地做浮点运算。事实上，图像处理和渲染就是在将要渲染到窗口上的像素上做许许多多的浮点运算。也就是说用GPU来分担CPU的工作，提高工作效率。二、初始化OpenGL项目接下来我们会来讲解如何在Android项目开发过程中加入O
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2024-09-05 08:33:28
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目录一、前言二、数据集三、网络结构四、代码 （一）net （二）train （三）test 五、结果 （一）loss （二）训练可视化 （三）测试结果
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2024-09-04 22:50:57
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第一篇博客当中说了Labview 的优势，其中就有一项就是可以和Matlab和Opencv混合编程，今天就说一下用Labview调用Opencv，当然网上也有人分享出来怎么去做这个动态链接库，但是针对于图像处理的还不多，至少我看到的都是调用windows的动态链接库，其实也都很简单就是把一维的处理变成二维的处理，网上也有不少例程，我在这个过程当中也因为粗心大意遇到一些问题，今天就把这块详细的说一说
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2024-02-23 19:35:46
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文章目录前言一、OpenCV DNN模块1.OpenCV DNN简介2.LabVIEW中DNN模块函数二、TensorFlow pb文件的生成和调用1.TensorFlow2 Keras模型（mnist）2.使用Keras搭建cnn训练mnist（train.py），训练部分源码如下：3.训练结果保存成冻结模型（pb文件）（train.py），训练结果保存为冻结模型的源码如下:4.python
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2024-04-25 13:24:08
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的使用、参数调整原理以及检测结果的标注显示。两套系统均采用模块化设计，代码结构清晰，具备较强的可扩展性，可根据需要更换不同风格的模型或人脸检测分类器。
title: OpenCV-图像几何变换OpenCV-图像几何变换涉及函数：cv.warpAffinecv.warpPerspectivecv.getPerspectiveTransformcv.warpPerspective学习代码如下：```"""
学习将不同的几何变换应用到图像上，如平移、旋转、仿射变换等。
函数: cv.getPerspectiveTransform
变换
OpenCV提供
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2024-03-07 17:18:24
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前言之前每次进行机器学习和模型训练的时候发现想要训练不同模型的时候需要使用不同的框架，有时候费了九牛二虎之力终于写下了几百行代码之后，才发现环境调试不通，运行效率也差强人意，于是自己写了一个基于LabVIEW的机器视觉工具包，让编程变得更简单便捷的同时，还能够使用多种框架和硬件加速。一、工具包内容此人工智能视觉工具包主要优势如下：
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2024-06-03 08:00:36
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前言为什么会有把二者结合这个想法，主要是在接触过这两种工具后，发现它们对图像处理有自己独特的优势，但也有自己的缺点，借助C++，opencv可以实现许多自己想实现的功能，但是在界面设计上得花另一番功夫，Labview的长处就在于它的界面设计简单，控件拖拽所见即所得，与QT有点类似，当然QT的跨平台性是labview比不了的，可是labview在功能实现上的快速性和简洁性也是较大的优势，对labvi
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2024-03-25 22:01:57
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背景前段时间因为要办理一些事情，需要家里人拍 户口本首页 和 个人所在页的照片用来打印，家里父亲已经年过六旬，能学会玩微信已经实属不易，让父亲用手机拍出很正的图片有点太难，户口本首页拍了有5张以上，里面有一张比较清晰，能凑合着用，但还是不正，于是想着能不能旋转一下，让照片变正。因之前对opencv有所了解，就查找相关文档，然后对图片进行处理，3步即可搞定，最后大功告成！！！
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2023-08-18 13:29:17
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0、写在前面最近看了吴恩达老师风格迁移相关的讲解视频，深受启发，于是想着做做总结。1、主要思想目的：把一张内容图片（content image）的风格迁移成与另一张图片（style image）风格一致。（图自论文：A Neural Algorithm of Artistic Style） 方法：通过约束 Content Loss 和 Style Loss 来生成最终的图片。1.0 ac
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2023-10-19 14:54:07
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为什么会有把二者结合这个想法，主要是在接触过这两种工具后，发现它们对图像处理有自己独特的优势，但也有自己的缺点，借助C++，opencv可以实现许多自己想实现的功能，但是在界面设计上得花另一番功夫，Labview的长处就在于它的界面设计简单，控件拖拽所见即所得，与QT有点类似，当然QT的跨平台性是labview比不了的，可是labview在功能实现上的快速性和简洁性也是较大的优势，对labview
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2023-12-18 12:59:41
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简介使用TensorFlow实现快速图像风格迁移（Fast Neural Style Transfer）原理在之前介绍的图像风格迁移中，我们根据内容图片和风格图片优化输入图片，使得内容损失函数和风格损失函数尽可能小和DeepDream一样，属于网络参数不变，根据损失函数调整输入数据，因此每生成一张图片都相当于训练一个模型，需要很长时间训练模型需要很长时间，而使用训练好的模型进行推断则很快使用快速图
作者：英特尔物联网行业创新大使 王立奇目录1.1 什么是LabVIEW1.2 准备开发环境1.2.1 安装LabVIEW编辑1.2.2 安装OpenVINO1.2.3 安装Visual Studio 2022 Community1.2.4 安装Ultralytics并导出YOLOv8模型1.3 为LabVIEW调用编写OpenVINO dll
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2024-05-13 12:23:05
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文章目录解决问题创新点算法损失函数判别器实验结果总结 论文： 《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks Jun-Yan》 代码： https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 解决问题大多图像迁移，需要成对图
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2024-08-13 10:42:11
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这里写目录标题Abstract1. Introduction2. Related Work3. Method3.1. Network Architecture3.2. SANet for Style Feature Embedding3.3. Full System4. Experimental Results4.1. Experimental Settings4.2. Comparison w
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2024-03-24 10:45:58
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图像风格迁移已经属于比较成熟的领域了，现在连实时的风格迁移都不成问题。之前一直想出一篇这样的文章，但无奈于大部分开源项目配置起来非常麻烦，比如 luanfujun/deep-photo-styletransfer 项目，需要安装 CUDA、pytorch、cudnn等等，配置完一天都过去了。不过最近我发现一个非常好的开源应用项目，那就是OpenCV的DNN图像风格迁移。你只需要安装OpenCV就可
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2024-01-09 14:05:19
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风格迁移导语本节学习来源斯坦福大学cs20课程，有关本节源代码已同步只至github，欢迎大家star与转发，收藏！cs20是一门对于深度学习研究者学习Tensorflo...
原创
2021-08-03 09:55:52
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风格迁移应用非常有趣，通过风格迁移也可以看到深层网络如何在不同层次提取特征。可以看到，不只是颜色发生了变化，
原创
2022-09-16 14:05:52
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Neural Style Transfer (NST) 是深度学习一个非常有趣的应用，如下图所示，它将“content” image © 与“style” image (S)融合成“generated” image (G)。生成的G由C的内容与S的风格组合而成。这里我们讲解其算法原理与tensorflow的具体实现过程。算法原理基本思想是分别从内容和风格图像中提取内容和风格特征，并将这两个特征重新
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2024-01-02 08:39:35
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风格迁移又称风格转换，直观的说就是给输入的图像假滤镜，但是又不同于传统滤镜。风格迁移基于人工智能，但是每个风格都是由真正的艺术家作品训练。只要给定原始图片，并且选择艺术家的风格图片，就能把原始图片转换成相应的艺术家风格的图片。风格迁移的要求：1：要求生成的图片在内容，细节上尽量与输入图片相似。2：要求生成图片在分割上尽可能与风格图片相似。因此我们定义两个损失函数 content loss 和 st
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2024-01-02 17:03:04
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