今天教同学们用AI中的基本形状，结合扭曲、变换效果和渐变，来创建一杯写实的牛奶和超有质感的燕麦饼干。 我们开始吧！ 我们开始吧！1、画一个脆脆的巧克力曲奇饼干第一步首先画一个250*250px大小的圆，用椭圆工具(L)，同时按住Shift键来画圆。 给圆形填充沙滩黄色，选择“效果——扭曲和变换——粗糙化” 大小调至1%，勾选“相对” 然后将“细节”值调至5，勾选“平滑”。 点击“确定”
转载
2024-05-21 14:16:20
0阅读
局部预处理可以分为二种，一种是平滑，一种是梯度算子。本文主要记录平滑。 平滑的目的在于抑制噪声或者其他小的波动，这等同于在傅里叶变换域抑制高频部分。但是平滑也会模糊所有的带有重要信息的明显边缘。故而具备保持边缘作用的平滑方法得到了更多关注。常见的有基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑、基于统计学习方法的中值平滑，具备保持边缘的双边滤波、导向滤波等。OpenCV提供函数cv2.filter2D()
问题描述1、给定图像的采用低通滤波进行平滑处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用ILPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留90%，95%，99%进行处理； (3) 注意观察振铃效应。 2、给定图像的采用高通滤波进行锐化处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用LHPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留20%、10%、5%进
转载
2023-08-10 15:29:52
247阅读
作者：易执 Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法，希望能对你有所帮助！ 一、数据读取的优化读取数据是进行数据
转载
2023-11-03 12:03:26
116阅读
“水彩”效果可以实现用水彩风格绘制图像，当边缘有明显的色调变化时，该效果会使颜色更加饱满。 上图中，左边是原图，右边是应用了“水彩”效果后的结果。我们选中需要处理的对象，选择“效果”-“艺术效果”-“水彩”，可以打开“水彩”效果设置对话框。 在这个对话框中，我们可以设置“水彩”效果的相关参数：画笔细节：设置画笔在图像中刻画的细腻程度。取值范围为1~14。细腻程度
转载
2024-09-02 08:44:07
64阅读
## Python 中的噪音平滑与均值平滑
在数据分析和信号处理的领域，噪音是一个普遍存在的问题。噪音会干扰信号，使得从数据中提取有用信息变得更加困难。为了解决这个问题，数据科学家通常会使用平滑技术来减小噪音的影响。本文将介绍一种常用的平滑方法——均值平滑，及其在Python中的实现。
### 什么是均值平滑？
均值平滑是一种简单有效的平滑技术。其基本思想是将信号中每一个数据点替换为其周围数
一、图像平滑二、均值滤波三、方框滤波四、高斯滤波五、中值滤波 从头开始study，每日积累！ 一、图像平滑什么是图像平滑？ 图像平滑是指受传感器和大气等因素的影响，遥感图像上会出现某些亮度变化过大的区域，或出现一些亮点(也称噪声)。这种为了抑制噪声，使图像亮度趋于平缓的处理方法就是图像平滑。图像平滑实际上是低通滤波，平滑过程会导致图像边缘模糊化。 图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主
转载
2023-08-21 09:27:12
123阅读
摘要: 所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们的窗口宽度是有限 ...所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们
转载
2024-06-18 12:26:25
50阅读
一、图像平滑处理简介图像平滑处理属于图像空间滤波的一种，用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于图像预处理任务中，例如在(大)目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节，以及桥接直线或曲线的缝隙。模糊处理后的图像，可以通过阈值处理、形态处理等方式进行再加工，从而去除一些噪点。平滑滤波器包括线性滤波器和非线性滤波器，平滑线性空间滤波器的输出(响应)是包含在滤波器模板邻域内的像素的简单平均值。
转载
2023-10-12 13:19:52
92阅读
数据库平滑扩容数据库平滑扩容1. 扩容方案剖析1.1 扩容问题1.2 停机方案1.3 停写方案1.4 日志方案1.5 双写方案（中小型数据）1.6 平滑2N方案（大数据量）2. 平滑2N扩容方案实践2.1 实现应用服务级别的动态扩容2.1.1 MariaDB服务安装2.1.2 MariaDB双主同步2.1.3 KeepAlived安装与高可用配置2.1.4 搭建应用服务工程2.2 实现数据库的秒
转载
2024-08-26 00:03:55
67阅读
目录前言正文2D卷积低通滤波模糊平均高斯模糊中值模糊双边滤波cv.bilateralFiltercode 前言目标是： 1、学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 2、使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积） 首先，明确低通滤波(LPF)帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF(高通滤波) 帮助我们找到图像的边缘。正文2D卷积效果图codeimport cv2 as cv
import nump
转载
2024-03-30 20:31:49
67阅读
目录什么是图片平滑？怎么做到图像平滑？1.邻域平均法（又名均值滤波法）2.中值滤波法3.高斯滤波法 4.双边滤波法什么是图片平滑？目前，大多数数字图像系统中，输入光图像都是通过扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行存储、处理和传输等，最后形成多维图像信号。在这一系列复杂过程中，图像数字化设备、电气系统和外界影响将使得图像噪声的产生。——《数字图像处理》陈天华编著所以图像平滑一般指消
转载
2024-04-29 10:36:58
265阅读
Goal在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 函数应用各种线性滤波器来平滑图像，例如：blur()GaussianBlur()medianBlur()bilateralFilter()Theory笔记下面的解释属于 Richard Szeliski 的 Computer Vision: Algorithms and Applications 一书和 LearningOpenCV平滑，也称为模
转载
2024-04-23 16:31:04
52阅读
文章目录1 训练曲线--震荡的非常厉害2 Savitzky-Golay 滤波器--平滑曲线3 python 绘制训练曲线--插值法 曲线平滑处理4 python 绘制训练曲线--基于Numpy.convolve曲线平均滤波5 用python自己绘制训练曲线 1 训练曲线–震荡的非常厉害上一篇文章用python自己绘制训练曲线震荡的非常厉害（下图绿色曲线），而tensorboard的曲线比较平滑（
转载
2023-08-07 14:39:17
256阅读
窗口对象pandas 中有3类窗口，分别是滑动窗口 rolling 、扩张窗口 expanding 以及指数加权窗口 ewm 。滑窗对象要使用滑窗函数，就必须先要对一个序列使用 .rolling 得到滑窗对象，其最重要的参数为窗口大小 window 。In [95]: s = pd.Series([1,2,3,4,5])
In [96]: roller = s.rolling(window =
转载
2024-01-12 11:03:15
189阅读
如果要对当前的Nginx服务器进行版本升级，应用新模块，如果用户访问量比较大的时候，如果需要在不影响客户的情况下进行升级的话，这时候就得考虑平滑升级了。 平滑升级的过程，Nginx服务器接受到USR2信号后，首
原创
2015-10-31 00:59:15
7583阅读
点赞
位姿平滑时间控制方案方案一：划分将两帧之间的33ms左右的时间划分为更小的块（暂定10ms）在收到最新一帧后，计算上一帧与新一帧之间的3个中间帧，并在下一帧到来前每10ms更新一次这样在整体添加了一帧的延迟但这么做不会平滑突发的噪音帧，只增加帧数，保留了异常抖动方案二：均值滤波新一帧显示位姿=α*上一帧位姿+β*新一帧位姿（α+β=1）插值方式四元数插值与均值（姿态平滑）最终方案（结合版）有了延时
转载
2023-11-03 13:17:49
72阅读
二维卷积（图像滤波）与一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)等进行滤波。LPF有助于去除噪声，模糊图像等。HPF过滤器有助于在图像中找到边缘。OpenCV提供了一个函数cv.filter2D()来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。一个5x5平均滤波内核如下:操作如下:将该内核保持在一个像素之上，将该内核之下的所有25个像素相加，取其平均值，
转载
2023-06-16 15:59:40
236阅读
一.平滑重启 (version >= 0.7.53)1.启动/web/nginx/bin/nginx2.停止/web/nginx/bin/nginx -s stop3.重载/web/nginx/bin/nginx -s reload4.测试/web/nginx/bin/nginx -t推荐将nginx注册为linux服务更方便控制，参考： 二.信号控制TERM, INT 快速关闭 QUIT
转载
2024-04-04 19:12:13
129阅读
由于高频某些点的波动导致高频曲线非常难看，为了降低噪声干扰，需要对曲线做平滑处理，让曲线过渡更平滑。常见的对曲线进行平滑处理的方法包括： Savitzky-Golay 滤波器、插值法等。Savitzky-Golay 滤波器：对曲线进行平滑处理，通过Savitzky-Golay 滤波器，可以在scipy库里直接调用，不需要再定义函数。
转载
2023-10-21 21:04:07
18阅读
