pytorch基础二索引与切片Indexing 直接索引： 采样索引... 任意维度维度变换.view( ) 合并维度Squeeze \ unsqueeze 删减 \ 增加维度expand / repeat 维度扩展Transpose / t / permute 转置 索引与切片Indexing 直接索引以下方程序为例 ，首先创建的 tensor -> (4,3,28,28) 分别为bat
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2024-01-04 07:32:01
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斑点检测(LoG,DoG) [上]
维基百科，LoG，DoG，DoH
在计算机视觉中，斑点检测是指在数字图像中找出和周围区域特性不同的区域，这些特性包括光照或颜色等。一般图像中斑点区域的像素特性相似甚至相同，某种程度而言，斑点块中所有点是相似的。如果将兴趣点的特性形式化表达为像素位置的函数，那么主要有两类斑点检测方法:差分方法。这类方法主要基于函数在对应像素点
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2023-06-06 15:00:52
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前面说过,图像特征点检测包括角点和斑点,今天来说说斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力. 视觉领域的斑点检测的主要思路是检测出图像中比周围像素灰度打或者比周围区域灰度值小的区域,一般来说,有两种基本方法 1.基于求导的微分方法,这成为微分检测器 2.基于局部极值的分水岭算法,OP
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2024-06-17 19:12:47
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1. 什么是斑点斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。同时有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学与生物领域，我们需要从一些X光照片或细胞显微照片中提取一些具有特殊意义的
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2024-05-17 12:42:52
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目录目标：检测工具器件圆圈处是否缺失，False:NG, TRUE:PASS1.CogPMAlignTool目标定位2.CogFixtureTool中心点坐标3.CogBlobTool斑点工具4.CogResultAnalysisTool5.高级脚本判断6.VS进行C#的界面要求展示目标：检测工具器件圆圈处是否缺失，False:NG, TRUE:PASS运用工具：1.CogPMAlignTool目
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2024-05-15 11:05:36
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文章目录5.1 理解斑点检测5.1.1 分割5.1.2 Canny边缘检测5.1.3 轮廓分析 5.1 理解斑点检测斑点是我们可以根据颜色辨别的区域。也许斑点本身有独特的颜色，或者背景有。与“物体”一词不同，“斑点”一词不一定意味着有质量和体积的东西。例如，表面的变化，如污渍，可以是斑点，即使他们有微不足道的质量和体积。光学效果也可以是斑点。例如，镜头的光圈会产生散焦球或失焦高光，使得光线或闪亮
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2024-05-24 11:20:28
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Blob，这里译为斑点，可以理解为一幅图像中的显著区域。由于其代表的是一个连通区域，在图像匹配中相比于单纯的点具有更高的稳定性。本文将介绍OpenCV中集成的一个简单检测器，SimpleBlobDetector。在此之前，先理解几个算法中会用到的重要概念。Circularity，圆度 圆度是一个反映图形接近于完美圆的程度，其范围为(0,1)。如果该值越接近于0，则该图形越接近一个无限拉长的矩形；如
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2023-11-20 08:25:53
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·主要思路：斑点检测主要使检测出图像中比它周围像素灰度值大或比周围灰度值小的区域。一般有两种方法：1.基于求导的微分方法，也叫微分检测器（LOG算子）
2.基于局部极值的分水岭算法（SimpleBlobDetector斑点检测算子）·LOG斑点检测LOG算子–高斯拉普拉斯算子（Laplace of Gaussian,LOG）·对于二维高斯函数： exp():·它的拉普拉斯变换为：·规范化后： 如上
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2023-12-13 06:09:37
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▒▒本文目录▒▒一、引言二、三维块匹配滤波BM3D去噪原理2.1 第一阶段2.1.1 块匹配2.1.2 协同硬阈值滤波2.1.3 聚合2.2 第二阶段2.2.1 块匹配2.2.2 协同维纳滤波2.2.3 聚合三、基于三维块匹配滤波(BM3D)算法去噪实例分析3.1 仿真实验3.2 实际实验 一、引言K.Dabov等人将变换域滤波和非局部理论思想结合，提出了三维块匹配(Block Matching
目录一、OpenCV的 ORB特征二、手写ORB特征一、OpenCV的 ORB特征1.Keypoint类opencv中Keypoint类的默认构造函数为：CV_WRAP KeyPoint() : pt(0,0), size(0), angle(-1), response(0), octave(0), class_id(-1) {}pt(x,y):关键点的点坐标，是像素坐标；size():该关键点邻
1. 斑点工具作用探测并且分析图像中的二维形状，斑点通过辨别处于用户定义的灰度范围 内的不同的像素组，来查找对象。简单理解就是将一幅灰度图像，根据用户选定的灰度等级进行分割。 一般用在没有特定的图形轮廓，但是可以通过明暗提取特征的应用，比如：2. 工具的部署流程：3. 斑点工具的使用：添加CogBlobTool工具到Job中打开CogBlobTool工具编辑 极性：黑色背景中检索白色特征，或者白色
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2024-09-01 14:47:27
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酶联免疫斑点法(enzyme linked immunospot assay, ELISPOT) ，作为一项新型的免疫酶技术，是从单细胞水平检测分泌抗体细胞(ASC) 或分泌细胞因子(CK) 细胞的一项细胞免疫学检测技术。由于该方法敏感性高，易操作，成本相对流式细胞分析术也较低，已被广泛用于分泌CK细胞检测或ASC测定中。原理：细胞受到刺激后局部产生细胞因子，此细胞因子被特异单克隆抗体捕获，被捕获
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2024-06-08 21:59:10
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OpenCV 常用函数斑点检测 SimpleBlobDetector_create定义斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力.斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。函数原理阈值：通过使用以minThreshold开始的阈值对源图像进行阈值处理，将源图像转换为多个二进制图像。这些阈值以thre
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2024-05-30 13:09:41
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目录?1 概述1.1 斑点信号检测算法的复杂度分析?2 运行结果?3 Matlab代码实现?4 参考文献?1 概述斑点特征是指与周围颜色和灰度有明显差异的区域，如一颗树、一块草地、栋房子 均可以看作斑点，其具有精度高、鲁棒性好、保持尺度不变等优点，但目前的斑点 特征提取算法(如 SIFT、SURF)的运算复杂度较高，不适合应用于实时性要求较高的系统。 为此，在分析斑点特征提取
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2023-10-26 13:09:51
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图像处理中有一个很重要的任务就是降低图像的噪音，噪音有很多种类型，一种常见的是斑点噪音（speckling），专业名称叫做：Additive white Gaussian noise (AWGN)。上图左边即所谓的高斯噪音，减少噪音可以对相同的景象拍很多张照片，比如1000张，然后将对应的像素点累加之后取平均值，因为高斯分布（正态分布）的均值为0，累加的照片越多噪音越小，这种方法常用在天文学。我个
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2023-12-12 14:22:51
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1.原理Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减，得到DoG图。步骤：处理一幅图像在不同高斯参数下的DoG 用两个不同的5x5高斯核对图像进行卷积，然后再相减的操作。重复三次得到三个差分图A,B,C。根据DoG求角点 计算出的A,B,C三个DOG图中求图B中是极值的点。图B的点在当前由A,B,C共27个点组成的block中是否
# Python斑点检测实现流程
## 引言
欢迎小白开发者加入Python开发行列！Python是一门易于学习且功能强大的编程语言，可以用于各种领域的开发。在本文中，我将指导你如何实现Python斑点检测的功能，帮助你更好地理解这一过程。
## 斑点检测流程
下面是斑点检测的实现步骤，我们将使用OpenCV库来完成这个任务。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-07-22 17:34:46
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# Python 斑点检测入门指南
在计算机视觉的领域中，斑点检测是一项常见的任务，尤其在医疗影像和工业检测中非常重要。本文将指导你如何使用 Python 实现简单的斑点检测。我们将从一个整体流程开始，接着逐步实现每一步，并提供详细的代码示例。
## 工作流程
我们可以把斑点检测的工作流程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
则可以发现随着尺度的不断增大，LoG曲线由双波谷逐渐融合成单波谷并趋于水平，导致响应也随着尺度的增大而减小，从而无法确定选定
原创
2024-04-25 13:44:22
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## 使用Python生成斑点图的指南
在数据可视化中，斑点图（散点图）是一种常用的图形化方式，用于显示两个变量之间的关系。今天，我将教你如何用Python生成一个简单的斑点图。在这篇文章中，我们将以步骤为导向，带你逐步完成这个过程。
### 流程概述
下面是生成斑点图的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-07 05:45:19
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