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
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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在 C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(五)2D卷积分离计算 中，基于可分离卷积的性质，先计算x维度卷积，再将y维度卷积计算过程打乱并重组，完成了两个维度的向量化计算。本篇以先计算y维度卷积，后计算x维度卷积的顺序计算2D高斯卷积。代码实现代码实现void Conv2D_Fuse(float* pSrcSlice, int iDim[2], float* pKernel, int iKern
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2024-03-28 10:03:42
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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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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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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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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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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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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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（一）首先是对于边缘的填充（避免有些像素卷积不了）C++ void copyMakeBorder（
Mat src, // 输入图像
Mat dst, // 添加边缘图像
int top, // 边缘长度，一般上下左右都取相同
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2024-02-10 16:29:25
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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
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>
Keras入门（四）之利用CNN模型轻松网站验证码 一文看懂YOLO v3https://www.zhihu.com/collection/366298672opencv : https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen/blob/master/Question_01_10/answers_py/answer_1.py&nbs
啰嗦开场白读本科期间，信号与系统里面经常讲到卷积(convolution)，自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理，里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习，更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，在图像领域取得了非常好的实际效果，已经把传统的图像处理的方法快干趴下了。啰啰嗦嗦说了这么多卷积，
以下所有注释均为：代码在上，解释在下首先：from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf第一句表示的是： 使用tensorflow.examples.tutorials.mnist来加载 input_data（就是运用mnist数据库）def weight_variable(sha
反卷积/转置卷积：Transposed convolution介绍1. 上采样（UpSampling）2. 正向卷积的实现过程3. 用矩阵乘法描述卷积4. 反卷积4.1 反卷积操作4.2 反卷积输入输出尺寸关系 Transposed convolution称为转置卷积，也被称作: "分数步长卷积(Fractionally-strided convolution)“和"反卷积(Deconvolut
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2024-10-25 13:17:28
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