LibTorch学习笔记（一）前天由于某些原因需要利用C++调用PyTorch，于是接触到了LibTorch，配了两天最终有了一定的效果，于是记录一下。环境PyTorch1.6.0 cuda10.2 opencv4.4.0 VS2017具体过程下载LibTorch去PyTorch官网下载LibTorch包，选择对应的版本，这里我选择Stable(1.6.0)，Windows，LibTorch，C+
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2024-08-26 11:56:47
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一、FFT是离散傅立叶变换 采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。 假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下的幅
想用shell脚本实现对一个文件夹里所有的图片的像素转换 这里错误的几个地方： 1.定义变量时，变量名不加美元符号（$），如： variableName="value" (字符串的定义) 注意，变量名和等号之间不能有空格，这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时，变量名的命名须遵循如下规则： 首个
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2017-06-09 22:34:00
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# 从 PyTorch Lightning 转换到 PyTorch 的指南
在机器学习和深度学习的开发过程中，许多刚入行的小白可能会使用 PyTorch Lightning 来简化模型训练的流程。然而，有时我们需要将 PyTorch Lightning 项目转换为纯 PyTorch 代码，以便更好地控制模型的细节和性能。本文将为您提供一个完整的指南，帮助您实现这一转换。
## 转换流程概述
# 使用DCT将图像从RGB域变换到频域的Python实现
在计算机图像处理中，离散余弦变换（DCT）是一种常见的变换技术，常用于图像压缩和特征提取。将图像从RGB色域转换到频域可以使得我们更容易进行图像处理的后续操作。本文将逐步引导一个初学者实现用Python程序进行该操作。
## 流程概述
以下是整个流程的概述，包括读取图像、转换到灰度、进行DCT变换和显示结果的步骤：
| 步骤
原创
2024-10-20 03:57:15
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# PyTorch中的时域到频域转换
在信号处理和深度学习领域，频域分析是一种常见的技术，通过将信号从时域转换到频域，我们可以提取出信号中更深层次的特征。本文将介绍如何在PyTorch中使用快速傅里叶变换（FFT）实现时域信号到频域信号的转换，并为您提供详细的代码示例和流程图。
## 什么是傅里叶变换？
傅里叶变换是一种数学变换，它将一个信号从时域转换为频域，能够揭示信号在不同频率上的成分。
# 从时域到频域：DWT 图像频域转换 Python 实践
在数字图像处理中，从时域到频域的转换是一种常见的处理方法。离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）是一种用于分析信号的方法，可以将信号从时域转换到频域。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 中的小波变换库 `PyWavelets` 对图像进行 DWT 变换，并展示一些实际的代码示例。
## 小
原创
2024-05-15 04:36:16
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pytorch模型转tensorrt，pad层报错目录背景软件环境问题定位解决思路解决方案1.在pytorch中不使用pad2.转onnx时使用opset93.修改onnx-tensorrt源码4.自定义torch pad层实现源码背景工程化模型部署时，对pytorch模型使用tensorrt进行推理加速，需要将pytorch转为onnx进而转化为tensorrt进行部署。但是当pytorch的基
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2023-10-02 11:47:55
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# PyTorch：将图像 Patch 转换为列向量的实用指南
在深度学习领域，图像处理是一个重要的任务。为了提高模型对图像的理解能力，我们常常需要对图像进行预处理。其中，将图像拆分成小块（Patch）并转换为列向量是一种常用的操作。这篇文章将用 PyTorch 来展示如何实现这个过程，并附带代码示例及相关的流程图和序列图。
## 什么是图像 Patch？
图像 Patch 是指从图像中提取
前言之前我们通过libtorch实现了在C++项目中调用pytorch网络模型。下面将分享使用另一种方法(Darknet)实现yolo模型的调用，其大概思路和libtorch方法差不多，都是先在pycharm上训练模型，然后在C++端调用模型。 但具体实现方法有一些区别：Libtorch方法:1、pycharm训练模型，保存pth权值文件
2、将模型和pth文件保存为pt模型文件
3、在c++端调
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2023-12-20 19:47:13
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在这篇博文中，我们将深入探讨“PyTorch图像风格转换”的方法及实现过程。图像风格转换是一种通过算法将内容图像和风格图像相结合生成新图像的技术。在这一过程中，我们使用深度学习的方法（例如卷积神经网络）来对图像进行特征提取，并最终实现风格的迁移。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[加载内容和风格图像]
B --> C[定义损失函数]
：图像频率的理解 不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息，它形成了图像的基本灰度等级，对图像结构的决定作用较小；中频信息决定了图像的基本结构，形成了图像的主要边缘结构；高频信息形成了图像的边缘和细节，是在中频信息上对图像内容的进一步强化。用傅里叶变换可以得到图像的频谱图: 上面的图像左边是原图，右边是频谱图图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的
# Python如何将时域转换为频域
在信号处理和数据分析的各种应用场景中，将信号从时域转换到频域是一个重要步骤。这一过程不仅可以帮助我们理解信号的频谱特征，还可以在噪声抑制、滤波器设计、图像处理等领域发挥重要作用。
## 问题定义
假设我们在处理一段音频信号，该信号包含了多种不同的频率成分。我们希望通过频域分析来识别这些频率成分，以便对信号进行进一步的处理和优化。本文将提供一个使用Pyth
研究目的：理解xCode源码。 DCT变换源自付立叶级数和付立叶变换，是高等数学下册的学习内容。 可以这么理解，DCT变换是付立叶变换的一个特例。 任何一个“函数”都可以转换成付立叶级数。为什么要这样转换呢，主要是目前已经对付立叶级数的组成函数（sinx,cosx)研究的相当深入了，所以无论多么复杂的函数经过付立叶级数的转换成，可以轻松的分析它的很多特性。 网上搜了
# Python将时域信号转换为频域信号
在信号处理领域，将时域信号转换为频域信号是一项非常重要的技术。频域分析可以帮助我们理解信号的频谱特征，从而提取有用的信息。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python实现这一过程，并提供代码示例和状态图进行说明。
## 什么是时域信号和频域信号？
*时域信号*是指随时间变化的信号，通常用电压或其他物理量的变化来表示。相反，*频域信号*是信号在频率上的
String[] strArray={"A001","A002"};Double[] doubleArray=new Double[2];for(int i=0;i<2;i++){ doubleArray[i]=new Double(strArray[i]);}
原创
2023-05-26 00:38:42
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Windows环境下Unicode编程总结UNICODE环境设置在安装Visual Studio时，在选择VC++时需要加入unicode选项，保证相关的库文件可以拷贝到system32下。
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2009-12-16 16:59:00
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最近在看yolov3 的源码，在看yolo_loss的时候遇到了一个卡点，就是将真是标注的box终点坐标转换到anchor点的坐标 true_xy = true_xy * tf.cast(grid_size, tf.float32) - tf.cast(grid, tf.float32) raw_true_xy = y_true[l][..., :2] * grid_shapes[l][:] - gridimport tensorflow as tfimport
原创
2023-01-13 09:14:50
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学习信号时域和频域、快速傅立叶变换(FFT)、加窗，以及如何通过这些操作来加深对信号的认识。理解时域、频域、FFT傅立叶变换有助于理解常见的信号，以及如何辨别信号中的错误。尽管傅立叶变换是一个复杂的数学函数，但是通过一个测量信号来理解傅立叶变换的概念并不复杂。从根本上说，傅立叶变换将一个信号分解为不同幅值和频率的正弦波。我们继续来分析这句话的意义所在。所有信号都是若干正弦波的和我们通常把一个实际信
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2024-05-17 12:13:28
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1.傅里叶变换1) 简介数字图像处理的方法主要分成两大部分：空域分析法和频域分析法。空域分析法就是对图像矩阵进行处理；频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域，从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理。频域分析法在图像增强、图像复原、图像编码压缩及特征编码压缩方面有着广泛应用。如果一个信号f(t)在上满足：① f(t)在任一有限区间上满足狄氏条件；② f(t)在上绝对可积即就可以通
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2023-09-05 21:31:38
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