Hello大家好，这篇文章给大家详细介绍一下pytorch中最重要的组件torchvision，它包含了常见的数据集、模型架构与预训练模型权重文件、常见图像变换、计算机视觉任务训练。可以是说是pytorch中非常有用的模型迁移学习神器。本文将会介绍如何使用torchvison的预训练模型ResNet50实现图像分类。模型Torchvision.models包里面包含了常见的各种基础模型架构，主要包
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2023-11-20 11:18:31
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第八章 图像类容分类8.1 K最近邻8.1.1 一个简单的二维例子8.1.2 图像稠密(dense)sift特征)8.1.3 图像分类——手势识别8.1 session 和登录失败8.1.1 Sessions 控制器8.1.2 测试登录功能8.1.3 登录表单8.1.4 分析表单提交8.1.5 显示 Flash 消息8.2 登录成功8.2.1 “记住我”8.2.2 定义 sign_in 方法8.
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2024-05-22 22:33:45
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目录引言一、 K邻近分类算法(KNN)1.1 简单二维示例1.2 用稠密SIFT作为图像特征 1.3 图像分类：手势识别二 、贝叶斯分类器三、支持向量机3.1 使用LibSVM 四、 光学字符识别4.1 训练分类器4.2 选取特征4.3 多类支持向量机 引言 介绍图像分类和图像内容分类算法，这里将介绍一些简单而有效
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2023-07-28 09:50:06
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目录1.二分类(Binary Classification)问题二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，例如判断一张图片中是否有猫。对机器来说，分辨这张图，需要读取这幅图的数字特征。计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵，分别对应红绿蓝三个颜色通道。我们可以定义一个特征向量x，把图片的所有像素值取出来放到这个特征向量里。如果这个图片是64x64的，那么这个特征向量的总维度n=64x64x3=1
遥感影像语义分割过程记录遥感影像语义分割步骤包括前期原始影像，提取样本，制作标签，转换成tensor数据集，选择模型（deeplab），数据喂入训练，新的影像预测。原始影像样本获取主要采用gdal库，在原始影像中随机生成坐标点采用固定尺寸进行裁剪。代码如下：import gdal
import random
def clip_raster(in_put,out_put,xsize=300,ysi
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2024-01-28 14:38:26
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本文以下OpenCV都简写成"cv2"的形式,所有img都默认为一张图片 九、分水岭算法分水岭算法是一种经典且实用的 切割算法 。分水岭算法中有一个核心思想：距离变换。1、距离变换距离变换是指把某点到某个特定区域，一般是二值化图的黑色部分，因为黑色=0，可以代表背景。然后我们定义某一个图像，或者某一个不为零的像素，其到背景0的最短距离的数值替换成像素值，那么整个图片中，越远离背景的地方就越"亮"，
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2024-03-26 16:52:17
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加法加法运算是指将两幅原始图像对应位置处两个像素的灰度值相加得到一个新的灰度值，作为结果图像对应位置处像素的灰度值。设两个像素为p和q，则加法运算可表示为： 式中：f(x)为像素x的灰度值。 注意：由于图像像素的灰度值范围为[0,255]，因此，相加结果如果大于255，则取255。def add(img1,img2):
H1, W1, C1 = img1.shape
# H2, W
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2023-06-09 16:15:58
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文章目录一、直方图1. 原理描述2. 代码3. 结果二、直方图均衡化1. 原理描述2. 代码3. 结果三、高斯滤波1. 原理描述2. 代码3. 结果 一、直方图1. 原理描述直方图是可以对整幅图的灰度分布进行整体了解的图示，通过直方图我们可以对图像的对比度、亮度和灰度分布等有一个直观了解。 图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间（bin）来指定表征像素值的范围，每个小区间
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2023-09-28 11:36:35
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# Python图像算法
## 导言
图像算法是计算机视觉和图像处理领域的重要组成部分，Python作为一门强大的编程语言，也有许多优秀的图像算法库。本文将介绍Python中常用的图像算法，并附上一些代码示例，让读者更好地了解和使用这些算法。
## 图像算法介绍
图像算法包括图像处理和图像识别两个方面。图像处理主要是对图像进行滤波、边缘检测、图像增强等操作；图像识别则是通过机器学习和深度学
原创
2024-06-27 06:15:07
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TV：Total VariationBTV：Bilateral Total VariationOsher等在1992 年提出了总变分（TV）超分辨率重建方法，该方法能够有效地去除噪声和消除模糊，但是在强噪声情况下，图像的平滑区域会产生阶梯效应，同时图像的纹理信息也不能很好地保留。Farsiu等在2004 年提出了双边总变分（BTV）正则化方法，该方法不仅考虑了周围像素与中心像素的几何距离
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2023-12-11 11:40:52
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常用的图像相似度比较有三种哈希算法：1.均值哈希算法 aHash 2.差值哈希算法 dHash 3.感知哈希算法 pHash均值哈希算法 步骤 1.缩放：图片缩放为 8*8 ，保留结构，除去细节。 2.灰度化：转换为灰度图。 3.求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。 4.比较：像素值大于平均值记作 1 ，相反记作 0 ，总共 64 位。 5.生成 hash ：将上述步骤生成的 1 和 0 按顺序
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2023-12-09 16:00:06
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模糊集合原理Digital Image Processing》 Rafael C. Gonzalez / Richard E. Woods书中的例子，看以下两个图。 当一个人的年龄超过20岁，那么这个人就不再属于年轻人范畴。这样来说，未免有些太过“残忍”，毕竟，20多岁的人还是“比较”年轻的。这里就出现了一个模糊的定义，“比较”年轻，这个集合既不
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2024-07-31 18:27:49
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图像运算图像运算图像加法运算加号运算符cv2.add图像加权和按位逻辑运算按位与按位或按位非按位异或掩膜图像与数值的运算位平面分解图像加密和解密数字水印 图像运算图像加法运算可以通过加号运算符“+”对图像进行加法运算，也可以通过cv2.add()函数对图像进行加法运算。求得的和很可能超过255。上述两种不同的加法运算方式，对超过255的数值的处理方式是不一样的。加号运算符 “mod(a+b, 2
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2023-09-26 13:09:25
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练习内容为：1. 对于图像进行均值滤波和中值滤波； 2. 对于图像的第二个波段，进行灰度图自适应均衡化，输出为单波段影像； 3. 对于图像的第三个波段进行阈值处理和自适应阈值处理，输出为单波段影像； 4. 对于图像先进行二值化，再进行两种形态学处理。开运算：表示的是先进行腐蚀，再进行膨胀操作；闭运算：表示先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作；输出均为单波段影像； 5. 对于图像进行90°、270°翻转，
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2023-10-12 21:50:24
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分割的原则就是使划分后的子图在内部保持相似度最大，而子图之间的相似度保持最小。 以一个两类的分割为例，把G = (V,E) 分成两个子集A,B,另： A\cup B=V，A\cap B=\phi ，CUT(A,B) = \Sigma_{\mu\in A，v\in B}w(\mu,v) , 其中 w(\mu,v) , 是权重(weight), 最小割就是让上式的值最小的分割。GraphCut该方法把
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2023-08-28 14:51:25
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一.图像平滑1.图像增强图像增强是对图像进行处理，使其比原始图像更适合于特定的应用，它需要与实际应用相结合。对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等，图像增强是进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。图像增强的方法是因应用不同而不同的，研究内容包括：(参考课件和左飞的《数字图像处理》)2.图像平滑图像平滑是一种区域增强的算法，平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等。在图像产生
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2024-02-23 10:46:43
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一.图像加法运算1.Numpy库加法 其运算方法是：目标图像 = 图像1 + 图像2，运算结果进行取模运算。当像素值<=255时，结果为“图像1+图像2”，例如：120+48=168
当像素值>255时，结果为对255取模的结果，例如：(255+64)%255=642.OpenCV加法运算 另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算，方法如下： 目标图像 = cv2.add(图
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2023-08-17 09:13:46
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img = cv2.imread(r'F:\python\work\cv_learn\clipboard.png',1)
cv2.imshow('input',img)
kernel = np.array([[0, -1, 0], [0, 5, 0], [0, -1, 0]])#定义卷积核
imageEnhance = cv2.filter2D(img,-1, kernel)#进行卷积运算
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2023-06-26 14:23:06
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☞ ░ 前往老猿Python博客 ░一、引言图像腐蚀后图像整体就会缩小，而膨胀就会扩大，用膨胀后的图像减去源图像或腐蚀后的图像，或者用源图像减去腐蚀后的图像，都会去除图像前景色中间的部分得到一个图像的轮廓，这些减法运算就是形态学梯度运算。二、形态学梯度运算简介按照减法运算参与对象不同，形态学梯度运算又分为基本梯度运算、内部梯度运算和外部梯度运算三种。2.1、基本梯度运算基本梯度运算是用膨胀后的图
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2023-09-16 11:19:44
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图像分类参考链接1.前言2.K近邻与KMeans算法比较KNN原理和实现过程(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离：(2) 按照距离递增次序排序(3) 选取与当前点距离最小的k个点(4) 确定前k个点所在类别的出现频率(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 1.前言传统的图像分类通常包括以下步骤：特征提取：通过一系列的特征提取算法从图像中提取出代表图像信息的特征向
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2023-08-05 20:06:36
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