分类问题中，经常会碰到类别极度不平衡的情况，这个时候可对样本进行上下采样，让训练数据集的类别接近平衡即可。数据格式是一个dataframe,数据分为两类：多数类别和少数类别，数据量相差大。一般而言一个数据集中负样本数量远远大于正样本，故数据预处理已将多数类别的Label标记为0，少数类别的Label标记为1。以下分别是python实现采样代码：一.下采样下采样则是从多数量的类别中随机抽取样本（抽取
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2023-07-06 22:01:30
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# 使用OpenCV实现图像上采样的完整指南
在计算机视觉中，图像上采样是将低分辨率图像转换为高分辨率图像的过程。今天，我将教你如何在Python中使用OpenCV进行图像上采样。我们将通过以下步骤来实现这一过程：
| 步骤 | 描述 |
|-------|---------------------------|
| 1 | 安装OpenCV
前言 本文介绍一种Qt下进行ROS开发的完美方案，同时给出一个使用TCPROS进行图像传输的一个例子，使用的是ros-industrial的Levi-Armstrong在2015年12月开发的一个Qt插件ros_qtc_plugin，这个插件使得Qt“新建项目”和“新建文件”选项中出现ROS的相关选项，让我们可以直
什么是上采样：中文版维基百科上的解释，“升采样是一种插值的过程，应用于数字信号处理，当一串数列或连续的讯号经过升采样后，输出的结果约略等于讯号经由更高的取样速率采样后所得的序列。”也就是说上采样就是插值，约等于提高了采样的频率。上采样在图像处理中的作用：提高图像分辨率。因为，分辨率是一张图像像素点的个数，经过上采样后，像素点个数提高了，所以，分辨率提高了。上采样的方法：三个常见的插值方法：最近邻插
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2024-04-21 19:03:23
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一、欠采样与过采样过采样和欠采样是针对一组图像数据集来说的，而上采样和下采样是对与单张图片来说的。欠采样（undersampling）：当数据不平衡的时，比如样本标签1有10000个数据，样本标签0有6000个数据时，为了保持样本数目的平衡，可以选择减少标签1的数据量，这个过程就叫做欠采样。过采样（oversampling）：减少数据量固然可以达到以上效果，并且在一定程度上防止过拟合，但...
原创
2021-07-29 11:47:23
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在图像分割中，因为FCN的提出，上采样操作成为了分割中不可或缺的部分。上采样就是将提取到的feature map还原到原始分辨率大小的操作，但是这里要注意的是上采样不是下采样的逆过程，也就是说上采样输出的图像和下采样之前的图像是不一样的。上采样操作主要分为三种方法：1.转置卷积 如上述所说，上下采样不是可逆关系，所以我不太喜欢使用‘'反卷积”这个词，转置卷积是通过卷积运算来实现分辨率
1、 边缘提取算法方法一：一阶微分算子Sobel算子Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，Sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素。Roberts算子Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗，因此边缘的定位不是很准确。Prewitt算子Prewitt算子检测方法对灰度渐变和噪声较多
1.随机采样python代码：import random
sample = random.sample(population, k)解读：random.sample()函数从population中随机选择k个元素作为样本，返回一个列表。其中population可以是一个序列、集合或其他可迭代对象，k为采样数量。2.等距采样python代码import numpy as np
sample
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2023-08-14 12:40:41
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【深度学习基本概念】上采样、下采样、卷积、池化上采样概念
上采样（upsampling）：又名放大图像、图像插值；主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上；上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)；原理
上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之
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2023-08-27 20:34:28
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# 图像采样：Python中的实践与应用
图像采样是数字图像处理中的一个重要概念，它涉及到将连续的图像信号转换为离散的像素值。在Python中，我们可以使用各种库来实现图像采样，如Pillow、OpenCV等。本文将介绍图像采样的基本原理，并展示如何在Python中实现简单的图像采样操作。
## 图像采样的基本原理
图像采样是指将连续的图像信号转换为离散的像素值。这个过程通常包括两个步骤：空
原创
2024-07-17 12:52:19
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# Python图像上采样双线形插值教程
在图像处理中，上采样是增大图像尺寸的一种方式，而双线形插值则是一种常用的算法。接下来，我将教你如何使用Python实现图像的双线形插值上采样。整个实现过程可以按如下步骤进行：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 定义双线形插值函数 |
| 4
# Python 图像上采样的方法详解
图像上采样是图像处理中的一种重要技术，可以用来增大图像的尺寸，同时保留尽可能多的细节。对于刚入行的小白开发者来说，掌握上采样的基本方法是非常重要的。本文将通过详细的步骤说明如何在Python中实现图像上采样的不同方法。
## 1. 整体流程
为了更好地理解如何进行图像上采样，下面是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 06:25:41
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缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地
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2021-06-29 14:00:28
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相关APIpyrUp(Mat,输出Mat,Size(cols2,row2));//放大多少倍pyrDown(Mat,输出Mat,Size(cols/2,rows/2));//缩小多少倍
原创
2021-07-13 18:22:22
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缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示
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2020-10-24 15:19:00
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参考： http:/tps://blog.csdn.net/stf1065716904
原创
2022-08-01 13:37:06
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有些地方还没看懂， mark一下
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effic
图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。原理：首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第
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2024-06-30 04:53:55
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上采样/下采样缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。
放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地
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2023-11-09 14:23:52
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