总共分三步：压缩，灰度化，均值化，求哈希值。1.压缩 void secondMethod(char* filename, char* savename)
{
//const char* filename2 = filename.c_str();
//const char* savename2 = savename.c_str();
//第一幅图像的参数
IplIm
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2024-03-18 22:11:48
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一、全体成员 经过了上一篇的膨胀、腐蚀以后，我们就可以用他们组合起来，形成了更多的形态效果，这样就不会太多的改变原来图像的大小，总结了一下，主要包含开运算、闭运算、顶帽、黑帽、形态学梯度、形态学角点、细化、填充这些方面。1.开运算对图像进行先腐蚀后膨胀的操作就是图像的开运算。它的功能是有利于移走黑色前景下的白色小物体。2.闭运算对图像进行先膨胀后腐
第一部分，opencv 3.0 以后的接口：主要解释的函数有：1、单相机标定 ①、 Rodrigues 罗德里格斯变换 ②、projectPoints 计算世界坐标系中的点在相机相平面的投影点。 ③、CalibrateCamera 单相机标定 ④
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2024-03-24 10:41:47
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池化层很久之前已经介绍了,这里回顾复习一下。池化层一般是夹在卷积层中间，用于数据压缩和参数压缩，减少过拟合，提高所提取特征的鲁棒性，同时可以提高计算速度。池化通常有两种——MAX和AVERAGE。最常用的是最大池化，下图是Max池化的一个示例：想象一下，对于一些像素很大的图片，在每个区域进行最大池化操作，那么数字越大，代表越容易被探测到，就可以作为该区域的特定特征。所以最大化运算的实际作用就是，如
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2024-05-21 16:21:16
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python+opencv+opencv-contrib 人脸识别1.环境安装 ①python3.7 ②opencv ③opencv-contrib2.准备样本 大概准备5-6个人的人脸图，每个人大概10-20副图 这里我上网百度随便找了爱情公寓里面的人当材料，如若侵权，立刻删除3.训练样本def encode_face(path_name):
# grab the paths to th
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2024-06-22 15:22:59
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经常需要把用opencv写的程序拿到没有装opencv的电脑上去运行和演示，要让opencv程序脱离opencv环境，一般有两种方法： 一种是动态链接opencv，即把相应的dll拷贝到exe所在目录，然后一起拿到目标电脑上去运行；另一种是将相应dll中的函数打包进exe，然后直接拷贝exe到目标电脑上去运行，即静态编译。 这里以VS2008+opencv2.4.6编写的win32控制台程
warpAffine 是图像处理中比较常见的一种变换，可以将图像校正或对齐。对于线性插值方式，OpenCV 首先将坐标映射保存成两张图，然后调用 remap 函数。第二步是比较耗时的部分，并且 warpPerspective 亦采用此处理。remap 通过构建查找表来存储系数乘积，这样减少了乘法运算次数。由于篇幅过长，将文章分成 warpAffine 和 remap 两部分。
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2024-05-24 08:49:29
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实验手册有云： 前向传播时，输出特征图Y中某一位置的值的输入特征图X对应池化窗口的最大值。计算公式为 如何理解？ 输出中，n表示特征图号，c是通道号，h是行号，w是列号，kh∈[1,K],kw∈[1,K]，k是池化窗口的长、宽大小。 上网查询，很容易得知最大池化的过程： （图源：卷积神经网络——池化 ...
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2021-10-29 19:22:00
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池化层但实际图像里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会导致同一个边缘对应的输出可能出现在卷积输出Y中的不同位置，进而对后面的模式识别造成不便。在本节中介绍池化（pooling）层，它的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。二维最大池化层和平均池化层同卷积层一样，池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口（又称池化窗口）中的元素计算输出
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2023-08-20 15:46:29
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1 问题在深度学习的卷积网络过程中，神经网络有卷积层，池化层，全连接层。而池化层有最大值池化和均值池化两种情况，而我们组就在思考，最大值池化和均值池化有什么区别呢？两者的模型准确率是否有所不同？2 方法这是所有的代码，主要改变卷积层中的最大值池化和均值池化的相关代码即可。也就是maxpool2d和avgpool2d的应用。class MyNet(nn.Module): #
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2023-10-01 17:47:42
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线程的创建方法： 1、继承Thread 2、实现Runnable 3、实现callable 4、线程池 多线程实现之Callable与Runnable的使用： 区别1：Callable有返回值，Runnable没有返回值。 区别2: Callable会抛出异常，Runnable不会抛出异常。 区别3: 实现接口不一样 第3种 实现callable接口 Callable 实现是，用futureTas
1、什么是池化？我们之所以使用卷积后的特征，是因为图像具有“静态型”的属性，也就意味着在一个图像区域的特征极有可能在另一个区域同样适用。所以，当我们描述一个大的图像的时候就可以对不同位置的特征进行聚合统计（例如：可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 or 最大值）这种统计方式不仅可以降低纬度，还不容易过拟合。这种聚合统计的操作就称之为池化，或平均池化、最大池化。2、池化的作用？（1）保留主
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2024-01-29 12:59:31
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1、池化池化是缩小高、长方向上的空间的运算。以下图为例： 图1 Max池化处理顺序
对图1左侧的数字按照stride=2进行2*2的Max池化是的处理顺序。其中"Max池化"是获取最大值的运算，“2*2”表示目标区域的大小。右侧图像中是取出了每个2*2区域中的最大元素。将stride设置
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2024-06-07 13:41:19
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池化层池化层的目标是对输入图像进行下采样（即缩小），以便减少计算量、内存使用量和参数数量（从而降低过拟合的风险）池化层中的每个神经元都连接到位于一个小的矩形接受视野中的上一层中有限数量的神经元的输出。必须定义其大小、步幅和填充类型。但是，池化层没有权重。它所做的工作就是使用聚合函数（例如最大值或均值来聚合输入）池化层通常独立地作用于每个输入通道，因此输出深度与输入深度相同除减少计算量、内存使用量和
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2023-11-27 21:55:59
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池化 在通过卷积层获得特征(feature map) 之后 ,下一步要做的就是利用这些
原创
2023-02-17 16:59:15
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将第一层卷积层和最末层权值乘以负一，除最末层的所有偏置量也都乘以负一，这样的话，你把所有最大池化改成最小池化，结
原创
2023-10-31 14:15:46
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python_day_6一. 回顾上周所有内容一. python基础Python是一门解释型. 弱类型语言print("内容", "内容", end="\n") 打印语句变量: 程序运行过程中产生的中间值. 存储在内存中.供后面的程序调用变量的数据类型: int, 整数str, 字符串bool, True,False 5. 命名规则: 由数字,字母,下划线
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2023-08-22 21:18:20
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为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来代表这个区域的特征。一般池化（General Pooling）池化作用于图像中不重合的区域（这与卷积操作不同），过程如下图。我
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2024-08-03 16:26:36
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均
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2023-08-01 15:10:45
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前言 卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的另外一个操作——池化操作，其原理，并以小白视角，完成池化从0到1的numpy实现。1 作为小白入坑篇系列，开始今天的算子池化，错过其他算子的请关注公众号所向披靡的张大刀后台领取。 池化一词开始视觉机制，指的是资源的合并、整合，英文为pooling，中文直译过来即
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2023-12-09 14:14:56
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