一直对OpenGL很感兴趣，但每次找到网上各种教程，跟着教程做总是不知道哪里出错了总是运行不出来，可能是自己有某一步出错了，也可能是这些教程都漏了什么细节没交代。这里终于根据官方教程结合自己的探究总算成功完成了第一步：创建一个窗口。为此，必须把整个步骤详细交代以下，方便作为以后的参考。知识储备：这里是需要熟悉C++，虽然其他语言如C#也是可以通过安装OpenTK来进行OpenGL编程的，但Open
1、测试用例 这里引用矩阵的掩码操作测试用例中的原文(有版权问题的话，请联系删除) 思考一下图像对比度增强的问题。我们可以对图像的每个像素应用下面的公式 上面那种表达法是公式的形式，而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形式。使用掩码矩阵的时候，我们先把矩阵中心的元素（上面的例子中是(0,0)位置的元素，也就是5）对齐到要计算的目标像素上，再把邻域像素值和相应的矩阵元素值的乘积加起来
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2024-05-11 15:57:41
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目录1. Pytorch 学习2. 填充层 Padding Layers2.1 torch.nn.ReflectionPad2d 和 torch.nn.ReplicationPad2d2.1.1 padding 参数2.1.2 python代码例子2.1.2.1 上边的例子复现代码3.非线性激活 Non-linear Activations3.1 torch.nn.ReLU 和 torch.nn
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2023-11-06 21:50:51
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在计算机视觉领域，使用 Python OpenCV 创建 mask（掩膜）是处理图像的一项重要技术。无论是分割、识别对象，还是在特定区域应用滤镜，mask 都是必不可少的工具。本篇文章将带你详细了解如何在 Python OpenCV 中创建 mask 的过程，从环境准备到扩展应用，涵盖了各个环节。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保有合适的环境来运行 Python OpenCV。首先确保
在深度学习的项目中，尤其是在使用 PyTorch 进行模型训练和推理时，创建mask矩阵是一项常见的需求。mask矩阵的正确使用能够帮助我们过滤掉某些数据点，例如在处理变长序列时，避免模型关注到填充的部分，从而提升模型的效果。
### 背景定位
在处理自然语言处理（NLP）任务时，序列的长度通常不是固定的，这就导致了在输入模型时需要填充（padding）部分数据，而这些填充的数据往往是不需要关
# 教你如何使用Python创建图片的mask
## 1. 概述
在本文中，我们将教你如何在Python中创建图片的mask。首先，我们将介绍整个过程的步骤，然后逐步说明每一步所需的代码和操作。
## 2. 步骤
下面是创建图片mask的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取要处理的图片 |
| 3 | 创建
原创
2024-07-02 03:51:41
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精通人脸识别05：OpenCV--矩阵的掩膜操作1.什么是掩膜掩膜其实就是一个矩阵，然后根据这个矩阵重新计算图片中像素的值。矩阵的掩膜操作——根据掩膜重新计算每个像素的像素值，掩膜mask 也称做kernel首先我们从物理的角度来看看mask到底是什么过程。 在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜（也称作“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域
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2024-06-04 06:21:42
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在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架，它提供了灵活的张量操作方式，能够高效地处理各种计算任务。而创建 mask 矩阵在模型训练中有着广泛的应用，比如处理自然语言处理中的填充序列、图像分割中的区域掩码等。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 PyTorch 中创建 mask 矩阵，帮助我们更好地理解与应用这一技能。
### 适用场景分析
在某些特定场景中，我们可能需要对输入数据的某
导入torch，查看torch版本import torch
print(torch.__version__)输出结果：1.12.1+cu113张量在pytorch中，张量（tensor）是最基本的数据结构。零维张量—》标量，维度为0，一个单独的值,只有大小，没有方向一维张量—》向量，维度为1二维张量—》矩阵，维度为2三维张量—》三维数组，维度为3零维张量tensor = torch.tensor(
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2024-10-08 09:59:32
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# Python 创建一个 Mask 的科普文章
在数据处理中，尤其是在图像处理和计算机视觉领域，"mask"（掩码）是一个重要的概念。掩码通常用于隐藏或突出特定的数据区域。本文将介绍如何在Python中创建和使用掩码，并提供相关的代码示例。
## 什么是 Mask？
Mask 是一种二进制图像，它与原始图像具有相同的尺寸，但其像素值通常要么为0（表示不选择该区域），要么为255（表示选择该
原创
2024-08-23 08:55:56
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前言1. 项目环境编码环境：Visual Studio Code程序框架：.NET 6.0 目前在Mac OS上使用C#语言官方提供了编译Visual Studio for Mac，但是根据官方发布的通知后续将不再支持该软件更新，后续将全部转移到Visual Studio Code平台，所以在此处我们演示使用Visual Studio Code进行演示。而代码的运行与配置使用dotnet指令实现
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2024-08-29 16:33:53
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文章目录一、准备工作1.下载VS2.下载OpenCV二、系统环境配置三、VS 新建项目与配置1. 新建一个空项目2. opencv环境配置3. 测试成功 一、准备工作1.下载VS首先到官网下载对应版本的Visual Studio，这里我下载的是VS2015版的。 下载完后，按照一般方法安装即可！2.下载OpenCV同样，在OpenCV官网在下对应版本的opencv。这里我下载的是opencv3.
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2024-08-29 21:08:52
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 1.OpenCVSharp的简介概念：OpenCVSharp是C#的计算机视觉库，直接封装了很多OpenCV的方法，降低处理图像的难度Mat：表示一个类，是Matrix的缩写，表示矩阵的大小存储的地址，这里用来存储图像 Mat有很多类型，可以创建空类型，也可以直接来存储图像的地址。Mat的构造函数：/
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2024-03-17 08:58:47
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1： 输出一个Mat对象的像素自定义一个Mat 对象，然后输出像素值（像素值基本都在 0 – 255 之间 ，图像为三通道）代码public static void F1()
{
Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义一个三通道颜色（红色）
Mat m = new Mat(100, 100, Ma
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2024-04-03 14:56:41
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OpenCvSharp中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？contours里边的数据结构是怎样的？hierarchy到底是什么鬼？先从opencv中的findContours函数原型看起：findContours( InputOutputArra
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2024-03-19 17:00:21
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一：形态学操作（morphology operators）- 膨胀与腐蚀图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的集合，主要是基于集合理论基础上的形态学数学形态学基本的四个操作 : 腐蚀，膨胀，开，闭膨胀和腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段膨胀原理： 跟卷积操作相似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心点为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素
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2024-08-29 11:26:26
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本篇博客记录学习OpenCV-Python模板匹配的相关知识。使用模板匹配在一幅图像中查找目标。学习到的函数有： cv2.matchTemplate()， cv2.minMaxLoc()。原理模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。 OpenCV 为我们提供了函数： cv2.matchTemplate()。如同 2D 卷积，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一
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2023-11-10 01:46:40
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OpenCvSharp从入门到实践-（06）创建图像
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2023-12-15 09:43:14
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OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现 使用方式如下：
[python]
view plain
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1. import cv2
2.
3. img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
4. gray = cv2.c
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2024-05-22 21:39:52
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1.什么是Blob？ 像素是图像中的一组连接像素，它们共享一些公共属性（例如灰度值）。在上面的图像中，暗连接区域是斑点，而斑点检测的目标是识别和标记这些区域。这个算法说白了就是检测图像的斑点，“一坨一坨”的异于周围背景的东西，代表的是一些“不同”的区域。2. Blob检测是如何实现的？ simpleblob
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2024-03-20 22:23:36
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