吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。喜欢记得点赞、收藏、关注。这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息图与备忘录。下面，我们将从深度学习基础（01-13）、卷积网络（14-22）和循环网络（23-28）三个方面介绍该笔记01
# 如何将Python保存为位深度16图像
## 1. 整件事情的流程
首先，让我们来看一下将Python保存为位深度16图像的整个流程。可以使用以下表格展示每个步骤的详细信息。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 读取图像文件 |
| 步骤3 | 转换图像为位深度16 |
| 步骤4 | 保存图像为位深度16 |
## 2
原创
2023-08-18 06:25:49
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# 项目方案：将6通道保存为图片
## 1. 项目背景和介绍
在图像处理和计算机视觉领域，我们经常会遇到需要处理多通道图像的情况。其中，一个常见的需求是将多通道图像保存为单独的图片文件。本项目方案旨在介绍如何使用Python来实现将6通道图像保存为图片的功能，并提供相应的代码示例。
## 2. 项目流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[加载
原创
2024-01-06 04:24:05
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# 使用Python将单通道图像保存为RGB三通道图像
在图像处理工作中，我们常常需要将单通道（灰度）图像转换为三通道（RGB）图像，以便于进行更复杂的处理或用于某些特定的应用场景。本文将教你如何使用Python实现这一功能，下面是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 读取单通道图像 |
原创
2024-09-15 04:07:08
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# 如何将单通道图像保存为三通道图像
在计算机视觉和图像处理的领域，OpenCV是一个非常强大的工具。今天，我们将学习如何利用OpenCV将一个单通道（灰度）图像转换并保存为三通道（彩色）图像。
## 流程概述
下面是实现该功能的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------
一.获取图像属性1.形状-shape 通过shape关键字获取图像的形状，返回包含行数、列数、通道数的元祖。其中灰度图像返回行数和列数，彩色图像返回行数、列数和通道数。如下图所示： # -- coding:utf-8 -- import cv2 import numpy#读取图片
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#获取图像形状
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2023-07-03 00:20:36
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# OpenCV保存16位深度图 Python
在计算机视觉和图像处理中，深度图是一种能够表示每个像素点距离摄像头的距离的图像。深度图通常以16位的灰度图的形式保存。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了保存和加载深度图的方法。本文将介绍如何使用OpenCV保存16位深度图的Python代码示例。
## 准备工作
在开始之前，需要确保你已经安装了OpenCV库。可以使用以下命令来
原创
2023-10-02 11:04:50
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# 使用Python和OpenCV将灰度图像保存为RGB三通道
在计算机视觉和图像处理的领域，图像的表示方式多种多样。其中，灰度图像和RGB图像是最常见的两种类型。灰度图像通常只包含亮度信息，而RGB图像包含红色、绿色和蓝色三种颜色通道的信息。有时候，我们需要将灰度图像转换为RGB图像，以方便后续处理或符合某些库的要求。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库将灰度图像转换为RGB三通道
原创
2024-09-15 06:09:37
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基于python-opencv3的图像显示和保存操作import cv2 as cvimport numpy as np
#
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2023-06-20 01:37:15
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# Python深度图保存16位数据
深度图是计算机视觉领域中常用的一种图像表示方式，用于表示图像中每个像素点到摄像机的距离。深度图通常使用16位数据来保存高精度的距离信息，但是在Python中，保存16位数据可能会遇到一些问题。本文将介绍如何在Python中保存深度图的16位数据，并提供相应的代码示例。
## 为什么会有问题？
在Python中，常用的图像处理库如OpenCV和PIL/Pi
原创
2023-09-22 23:13:00
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作者：北京大学博士后 刘钰图生成模型（Graph Generative Models）是复杂网络和图数据管理领域近几十年来的研究热点之一，其主要研究符合真实应用图数据结构性质的随机图生成模型、快速生成算法以及真实图的相关性质等。其中，过去几十年的研究主要关注传统图模型，即通过对真实图性质的观察、分析和建模，提出一些图生成机制、模型和算法，并证明模型符合的某些重要性质（如度分布的幂律性质）。传统图模
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2023-12-01 20:01:01
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# 使用Opencv保存16位深度图片的方法
当我们处理一些需要高精度的图像时，16位深度图片是非常常见的一种格式。然而，使用Opencv保存这种格式的图片可能会遇到一些问题。在本文中，我们将介绍如何使用Python来保存16位深度图片。
## Opencv简介
Opencv是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
## 保存16
原创
2024-07-01 05:48:05
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技术
其 实是一种内存控制和管理技术，它依赖于芯片组的内存控制器发生作用，在理论上能够使两条同等规格内存所提供的带宽增长一倍。它并不是什么新技术，早就被应 用于服务器和工作站系统中了，只是为了解决台式机日益窘迫的内存带宽瓶颈问题它才走到了台式机主板技术的前台。在几年前，英特尔公司曾经推出了支持双通道 内存传输技术的i820芯片组，它与RDRAM内存构成了一对黄金搭档，所发挥出来的
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2024-10-30 19:32:51
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# 保存16位int深度图的方法
在图像处理领域，深度图是一种常见的图像类型，用于表示物体之间的距离信息。在Python中，我们可以使用PIL库来读取和保存深度图。但是由于深度图常常使用16位整数来表示深度值，因此需要特殊处理才能保存这种数据类型。本文将介绍如何使用Python保存16位int深度图，并提供代码示例供参考。
## 保存16位int深度图的方法
要保存16位int深度图，首先需
原创
2024-02-25 04:50:18
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# Python cv2将通道保存为图像
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python的cv2库将通道保存为图像。这是一个常见的任务，尤其是在图像处理和计算机视觉领域。
在开始之前，让我们先来了解一下整个过程的流程。下面的表格展示了每个步骤以及需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------------- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步
原创
2024-01-07 07:31:52
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拿起以往的老照片，无一不是灰蒙蒙的。那么有没有一种方法将这些老照片重焕生机呢？近日，弗吉尼亚理工等机构开发出了一种语境感知分层深度修复技术，它利用基于学习的修复模型来迭代地合成新的颜色和深度信息，并借助标准图形引擎将这些老照片渲染成 3D 照片。如何让一张老照片看起来有 3D 效果？来自弗吉尼亚理工大学、台湾清华大学和 Facebook 的研究者提出了一种将单个 RGB-D 输入图像转换为 3D
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2024-01-15 15:55:13
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深度图基础深度图里存放了[0,1]范围的非线性分布的深度值，这些深度值来自NDC坐标。 在延迟渲染中，深度值默认已经渲染到G-buffer；https://www.jianshu.com/p/80a932d1f11e这里已经有详细说明没优化前深度图获取在C#中设置Camera.main.depthTextureMode = DepthTextureMode.Depth;在Shader中声明_Cam
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2024-10-30 10:59:36
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文件结构如下： originExcelFolder放用来转换的excel文件。 targetPyFolder用来存放最后生产的py文件。 setting.py用来配置excel表到py的对应关系。 excel2py.py是主要的处理文件。
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2023-05-22 22:16:24
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# 使用Python在Blender中生成16位深度图
Blender是一款强大的开源3D建模和渲染软件，广泛用于动画、视觉效果和游戏设计等领域。使用Python脚本可以自动化大部分工作流程，包括深度图的生成。本文将介绍如何在Blender中使用Python生成16位深度图，并提供相关代码示例。
## 1. 深度图的概念
深度图是一种图像，每个像素的值表示从相机到场景中物体表面的距离。深度图
单通道，三通道 介绍：（一）：单通道图，俗称灰度图，每个像素点只能有有一个值表示颜色，它的像素值在0到255之间，0是黑色，255是白色，中间值是一些不同等级的灰色。（也有3通道的灰度图，3通道灰度图只有一个通道有值，其他两个通道的值都是零）。（二）:三通道图，每个像素点都有3个值表示 ，所以就是3通道。也有4通道的图。例如RGB图片即为三通道图片，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准
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2023-11-27 11:15:54
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