数据增强主要是这部分代码，transform的一些列api，def load_data(batch_size):
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
transform=t
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2024-10-14 21:08:33
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目标在本章中，我们将尝试理解什么是特征，为什么拐角重要等等解释你们大多数人都会玩拼图游戏。你会得到很多小图像，需要正确组装它们以形成大的真实图像。问题是，你怎么做？将相同的理论投影到计算机程序上，以便计算机可以玩拼图游戏呢？如果计算机可以玩拼图游戏，为什么我们不能给计算机提供很多自然风光的真实图像，并告诉计算机将所有这些图像拼接成一个大图像呢？如果计算机可以将多个自然图像缝合在一起，那么如何给建筑
要求：将下图的 的水果提取出来，去掉logo。使用到的知识，图像采集、灰度化、二值化、特征选择。灰度直方图 首先采集图像，代码如下：read_image (Image, 'C:/Users/LWJ/Desktop/AS_1/各种颜色的水果.jpg')
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle
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2024-05-06 23:55:21
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图像基本操作环境配置地址Anaconda:Anaconda:https://www.anaconda.com/download/Python_whl:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv
资料链接:复制这段内容后打开百度网盘App，操作更方便哦。 链接:https://pan.baidu.com/s/1nBs0RGffKamNNA4O
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2024-03-28 06:27:23
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灰度值0黑，255是白在这两种情况下，无论饱和度、色调、亮度如何变化，都只有黑白色灰度图是在亮度不为零，饱和度和色调为零的情况下，修改红、蓝、绿色的配比而得出的颜色。
彩色图是饱和度、色调、亮度不为零，再搭配红、蓝、绿不同的配比得出的颜色。
灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。
如果是一个二值灰度图象，它的象素值只能为0或1，我们说它的灰度级为2。
用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象
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2024-03-14 22:22:10
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灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255，灰度图像通常在单个电磁波频谱（如可见光）内测量每个像素的亮度得到的。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，易于编程。  
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2023-11-09 09:22:43
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因为OpenCV中自带的灰度共生矩阵的计算使用过程中，经常出现问题；之前在项目中使用了别人基于OpenCV重新编写cl_texture的灰度共生矩阵，但该代码只能在MFC环境下使用，且不能释放内存；现有的网上流行的基于OpenCV的灰度共生矩阵的计算，都是基于C++接口实现的；因为，本人使用的是OpenCV的C接口，所以，在结合前人的代码的基础上，实现了基于OpenCV的C接口的灰度共生矩阵的计算
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2023-09-27 12:52:09
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1、进行图片读取的函数是：cv2.imread cv2.imread函数语法如下：cv2.imread(filename,flag=1) cv2.imread函数的参数解释： &
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2023-11-07 04:51:11
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Task01：Opencv基本了解、图像读取和绘图8 bits（位值）-> 256 levels（分辨率）灰度图像：0黑色-255白色，将灰色分成256级，一层全彩图像RGB：颜色通道（红、绿、蓝），三层，每层的0-255代表该层颜色的亮度像素：VGA：640*480HD：1280*720FHD：1920*10804K：3840*2160打开照片：import numpy as np
imp
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2024-04-25 17:18:35
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Matlab图像处理基础知识Matlab的图片以矩阵的形式存储，矩阵的行列值为图片的行列的色彩值。1图像表达方式：像素索引图像被视为离散单元。如使用I(2,2)可以获取第二行第二列的像素值空间位置：使用连续值，数据存储位置为坐标中点，存储位置可以非默认A=magic(5);x=[19.5,23.5];y=[8.0,12.0];image(A,‘XData‘,x,‘YData‘,y),axis im
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2024-05-04 19:20:22
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初次接触图像类的代码编辑，有很多新奇的东西值得去探讨研磨，在opencv 代码库编辑环境下，初次认知了图像代码处理的最基本的知识。1.矩阵和图像的关系在opencv 中，Mat 一个矩阵即为生成了一个图像，可对这个矩阵进行Imshow(),imread()等图像处理。以单通道的灰度图为例，矩阵中每一个数值对应图像中一个像素点的灰度值，矩阵中这些数值的有序排布就构成了一个图像。Mat m1 = Ma
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2024-03-02 10:11:58
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学习openCV也有一段时间了，今天想着怎么把图片显示在MFC上，就开始百度找案例和方法，结合了许多大神的博客，总结了他们的东西，完成了自己想要的东西，把自己做的过程贴出来，仅供参考。1.建立MFC工程文件2，由于以后的代码会用到CvvImage类，而opencv2.3以后就去掉了对它的支持，这里先介绍添加CvvImage支持的方法，直接能用的可以略过这一步。点“头文件”和“源文件”，单击右键，新
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2024-08-22 07:24:28
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图像载入、显示、保存函数： 1 图像载入函数:imread() Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径（绝对路径和相对路径） flags是int类型的变量
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2024-07-27 14:45:33
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# MySQL ID用INT好还是用UUID好
在设计数据库表的时候，我们总会遇到一个重要的问题：应该使用INT类型的自增ID还是UUID类型的随机ID？这个问题困扰着很多开发者，因为每种类型都有其优缺点。在本文中，我们将探讨使用INT和UUID作为MySQL ID的优缺点，帮助您在设计数据库时做出更明智的选择。
## INT类型的自增ID
首先让我们来了解一下INT类型的自增ID。INT类
原创
2024-05-13 05:23:00
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跟着 Github 学习 Restful HTTP API 设计近几年提供 HTTP API 服务的公司越来越多，许多公司都把 API 作为产品重要的一部分，作为服务提供出去。而微服务的兴起，也让企业内部开始重视和频繁使用 HTTP API 。好的 HTTP API 设计容易理解、符合 RFC 标准、提供使用者便利的功能，其中经常被拿来作为教科书典范的当属 Github API。这篇文章就通过 G
js用cdn好还是用本地的好 一、总结 一句话总结： 二、js脚本加载方式：本地加载与cdn云加速加载那个速度更快？ 或参考：js脚本加载方式：本地加载与cdn云加速加载那个速度更快？_zouk‘s blogs-博客https://blog..net/edison_03/arti
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2020-01-10 18:42:00
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目录一、灰度直方图二、图像掩模的应用三、直方图均衡化1.直方图均衡化2.自适应的直方图均衡化 一、灰度直方图概念： 灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。（百度百科）灰度直方图即对图像中的所有像素点灰度值
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2024-10-09 09:05:51
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图片是由像素点矩阵组成的，对图片的操作即为对像素点矩阵的操作。只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个像素点的颜色。1：读入正常图片进行图片灰度处理import cv2，copy, math
#读入原始图像
i
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2023-06-30 14:16:47
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目录一、彩色图灰度化1、主要函数cvtColor()介绍 2、代码3、效果二、通道分离1、向量介绍2、总代码3、效果三、单通道(灰度图)反差处理1、单通道向量访问2、代码 3、效果四、多通道(彩色图)反差处理（彩色图的反差处理）1、多通道向量访问2、代码3、效果总代码一、彩色图灰度化1、主要函数cvtColor()介绍 彩图灰度化要用到cv2.cvtColor() 颜
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2024-02-26 16:55:36
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什么是直方图什么是直方图? 直方图是对数据的集合 统计 ，并将统计结果分布于一系列预定义的 bins 中。 这里的 数据 不仅仅指的是灰度值 (如上一篇您所看到的)， 统计数据可能是任何能有效描述图像的特征。 先看一个例子吧。 假设有一个矩阵包含一张图像的信息 (灰度值 0-255):如果我们按照某种方式去 统计 这些数字，会发生什么情况呢? 既然已知数字的 范围 包含 256 个值, 我们可以将
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2024-04-29 23:27:42
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