目录一、膨胀卷积的产生二、膨胀卷积的定义2.1 感受野 (Receptive Filed)2.2 膨胀率/空洞率2.3 例子三、膨胀卷积的的特点3.1 优点3.2 缺点3.3 改进一、膨胀卷积的产生扩张 / 膨胀 / 空洞卷积 (Dilated / Atrous Convolution) (以下统一简称膨胀卷积) 最初旨在解决图像分割问题。早期多用卷积层+池化层堆叠来增加感受野
前言相信从Windows内核转到Linux内核的人最开始都会对Windows的内核调试机制非常怀念，在Linux的远古时代调试内核是非常不方便的，或者需要打kgdb的补丁，或者多用用printk也能把问题解决了。当我刚开始接触虚拟化的时候就意识到这绝对是双机调试的绝佳场景，果然很快就在网上找到了通过QEMU调试Linux内核的文章。之前由于种种原因一直没有时间和机会尝试，最近终于下定决心搞定他，开
上一篇文章介绍了Dockerfile指令详解之一，包括：FROM 指定基础镜像RUN 执行命令COPY 复制文件ADD 更高级的复制文件CMD 容器启动命令ENTRYPOINT 入口点ENV 设置环境变量目录1. ARG 构建参数2. VOLUME 定义匿名卷3. EXPOSE 声明端口4. WORKDIR 指定工作目录5. USER 指定当前用户6. HE
前面介绍的几种滤波器都属于平滑滤波器（低通滤波器），用来平滑图像和抑制噪声的；而锐化空间滤波器恰恰相反，主要用来增强图像的突变信息，图像的细节和边缘信息。平滑滤波器主要是使用邻域的均值（或者中值）来代替模板中心的像素，消弱和邻域间的差别，以达到平滑图像和抑制噪声的目的；相反，锐化滤波器则使用邻域的微分作为算子，增大邻域间像素的差值，使图像的突变部分变的更加明显。本位主要介绍了一下几点内容：图像的一
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2023-10-12 23:20:25
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# Ticks Python 向内：时间序列数据的处理与分析
在数据科学和机器学习领域，时间序列数据的采集和处理是一个非常重要的环节。Python 作为一种强大的编程语言，提供了诸多库来帮助我们高效地处理时间序列数据。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 处理时间序列数据，并特别强调 ticks（时刻）这一概念，最后通过代码示例、流程图和表格来进行详细阐释。
## 什么是 Ticks？
Matplotlib组成元素matplotlib简介官方文档：
https://matplotlib.org/支持图库：
http://matplotlib.org/gallery.htmlMatplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图
[1] python实现膨胀与腐蚀[2] 图像腐蚀与图像膨胀（Python篇）[3] OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀【推荐】膨胀cv2.dilate(img, kernel, 1)腐蚀cv2.erode(img, kernel, iterations=1)开运算开运算：先腐蚀，再膨胀cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel,
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2023-08-04 12:21:23
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形态学操作主要包含：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、顶帽运算（礼帽运算）、黑帽运算等操作其中腐蚀操作和膨胀操作是形态学的基础 腐蚀操作能够将图像的边界点消除，将图像沿着边界点向内收缩，也可以将小于指定结构的部分消除，即可以把图像细化，除去噪声该操作是逐个像素点来决定值，每次判定的点都是结构元中心点所对应的点 函数形式dst = cv2.erode(src
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2023-08-18 15:03:06
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图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程，与图像腐蚀相似，图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果原图像中某个元素被结构元素覆盖，但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同，那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中
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2023-08-21 11:11:18
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此篇文章仅作为知识积累和记录, 懂得都懂, 不懂的,看官网就可以懂涉及到两个工具 CertReq 和 certutil$certpath = "D:\CertRequest"$pfx_files_path = "D:\pfxfiles"$CA = "CA001.contoso.com\ROOTCA01"$certtemplate = "ServersTemplate"$reque
原创
2022-01-29 23:08:26
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在C语言中，用一个指针变量指向一个文件，这个指针称为文件指针。通过文件指针就可对它所指的文件进行各种操作。定义文件指针的一般形式为：FILE *fp;这里的FILE，实际上是在stdio.h中定义的一个结构体，该结构体中含有文件名、文件状态和文件当前位置等信息，fopen 返回的就是FILE类型的指针。注意：FILE是文件缓冲区的结构，fp也是指向文件缓冲区的指针。不同编译器 stdio.h 头
1、【for instance】例如，比如，拿...来说 2、【inflate】美[ɪnˈflet]vt.& vi.使充气（于轮胎、气球等）; 膨胀（使）; 通货膨胀（使）; 物价上涨;【inflation】n.通货膨胀; 膨胀; 夸张; 自命不凡; 3、【adjust】美[əˈdʒʌst]t.& vi. 适应，调整，校正（改变…以）; 调准（望远镜等），对准，
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2023-10-30 19:34:30
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# Python绘图：刻度向内的应用
Python是一种功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析和可视化。借助于像Matplotlib和Seaborn等绘图库，开发者可以轻松地创建各种类型的图表，帮助更好地理解数据。在这篇文章中，我们将探讨如何在Matplotlib中设置刻度向内，并通过代码示例帮助读者更好地掌握这一技巧。
## 1. 刻度向内的含义
在图形绘制中，刻度向内指的是坐标轴上的刻度
原创
2024-09-03 03:41:29
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# Python中的膨胀算法
在计算机科学与图像处理领域，膨胀（Dilation）是一种基本的图像处理操作。它通常用于二值图像的形态学处理，通过扩大对象的边界来增强图像的某些特征。在本篇文章中，我们将探索膨胀的概念，展现怎样用Python实现这一过程，并通过代码示例来帮助大家理解。
## 1. 什么是膨胀？
膨胀是形态学操作的一部分，主要用于处理二值图像。它的基本思想是用结构元素“扩展”图像
形态学操作预备知识（卷积）膨胀和腐蚀的应用范围膨胀 dilate ()腐蚀 erode ()开运算 (Opening)闭运算(Closing)形态梯度(Morphological Gradient)顶帽(Top Hat)黑帽(Black Hat)示例（提取表格） 预备知识（卷积） 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×
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2023-11-30 17:04:03
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膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba击中X，我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。用公式表示为：D(X)={a | Ba↑X}=X B，如图1所示。图1中X是被处理的对象，B是结构元素，不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a，Ba击中X，所以X被B膨胀的结
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2023-11-09 04:30:01
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腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作，比如下面的一副16*16的灰度图。它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为： 我们定义一个5*5的结构元素，该结构元素用5*5的矩阵表示，其中为1的单元，表示该单元在结构元素中有效，另外还定义一个锚点，坐标为(2,2)，在单元格中用蓝色表示。腐蚀/膨胀的操作就是用结构元素
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2023-11-14 10:21:28
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图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.其中膨胀类似与 '领域扩张' ,将图像的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大.腐蚀类似 '领域被蚕食' ,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小.1. 图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 注释：0：黑色，1： 白
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2023-11-24 02:37:53
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形态学-梯度运算：图形学中的梯度概念实际上表示的是像素值变化迅速的地方，而图像中的边界恰恰是像素值变化迅速的地方。因此梯度运算就是求出图像中的边界。因为对图像进行膨胀操作会使得边界处的白色区域增多，对图像进行腐蚀操作会使得边界处的白色区域减少，因此使用膨胀后的图片减去腐蚀后的图片，就会得到图像的白色边界。 cv::Mat image = cv::imread("/home/cenm
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2023-11-30 15:47:48
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摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法。作者： eastmount 。本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法，基础性知识希望对您有所帮助。1.基础理论2.图像腐蚀代码实现3.图像膨胀代码实现一. 基础知识（注：该部分参考作者论文《一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法》）图像的膨胀（Dilation）和腐蚀（
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2023-08-02 22:25:18
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