(图像压缩问题) 问题描述 给定一张灰度图，其像素为长度为$n$的灰度值序列：{\(p_1,p_2,\cdots,p_n\)}，其中$p_i \in [0:1:255]$可表示为8位二进制数。现使用一种变位压缩方式对图像进行压缩，具体压缩过程如下： 将{\(p_1,p_2,\cdots,p_n\)} ...
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2021-07-14 15:56:00
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图像信号处理与回归在图像处理中，最传统的问题是成像，用术语说是“图像信号处理（Image Signal Processing, ISP）”，也就是解决从光传感器采集的电信号数据到输出数字图像的问题。设采集到的数据(raw数据，通常是Bayer图像)为z∈Rn×1，输出数字图像为x∈R3n×1，表达ISP过程的函数为f，则 f:z→x我们知道机器学习问题可以分为分类（Classification）和
深度学习基础之sofxmax回归模型输出可以是一个像图像类别的离散值。对于这样的离散值预测问题，可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。1. 分类问题考虑⼀个简单的图像分类问题，其输⼊图像的高和宽均为2像素，且色彩为灰度。这样每个像素值都可以用一个标量表示。我们将图像中的4
1.什么是图像，数字图像，数字图像处理？答：图像:是对客观事物的一种相似性、生动的写真或描述。:数字图像就是一种图形变换方式:数字图像处理是研究图像获取、显示、下载、传输、变换、理解、综合利用的一门学科。2.图像处理分为哪三个层次？答：图像处理可分为狭义处理、图像分析、图像理解。狭义的图像处理：即图像与图像间的处理如图像增强，图像压缩等内容，它处理对象是像素。图像分析：是对图像间的目标进行检测和测
图像增强技术不对图像降质本质原因进行研究，认为有雾图像模糊是图像对比度下降。通过提高对比度来改善图像效果。主要方法包括：直方图均衡化、小波变换等等。直方图均衡化优点：简单可行，单景深图像复原效果好。局部细节增强。缺点：难以反映多景深图像中景深变化，局部块效应出现。小波变换通过多尺度，图像对比度增强。认为雾对图像高频部分影响较小，对高频部分增强，低频部分削弱。优点：对图像细节增强。缺点：光照过亮或过
在深度学习中，数据短缺是我们经常面临的一个问题，虽然现在有不少公开数据集，但跟大公司掌握的海量数据集相比，数量上仍然偏少，而某些特定领域的数据采集更是非常困难。根据之前的学习可知，数据量少带来的最直接影响就是过拟合。那有没有办法在现有少量数据基础上，降低或解决过拟合问题呢？ 答案是有的，就是数据增强技术。我们可以对现有的数据，如图片数据进行平移、翻转、旋转
上次写了图像变换-旋转问题，试一试？，后面留了个问题，本来就是随便说说的，留给大家一个探索的机会，刚好碰到最近事情也有点多，没空弄。不过随着和有点意思同学在后台的不断留言交流，发现留了好多坑了，赶紧抽个时间，先填上一个再说。下面开始正文。下面有一个矩3*3的矩阵（你也可以看做二维列表）。[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]问题1：顺时针旋转90度，得到以下矩阵。[[7 4 1] [8
原创
2022-03-25 10:22:42
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1.有一天发现后台登陆查看的mailgrap日志没有了更新
XX 那怎么等了 百度google都试过了没啥进展
分析：mailgrap读取/var/log/maillog然后使用RRDtool按配置绘制成图片，然后通
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精选
2013-02-03 15:15:40
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【动态规划】图像压缩问题
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最优子结构
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1、问题描述：
在计算机中，常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……pn}表示图像。其中整数pi,1<=i<=n，表示像素点i的灰度值。通常灰度值的范围是0~255。因此最多需要8位表示一个像素。
压缩的原理就是把序列{p1,p1,……pn}进行设断点
原创
2021-09-09 15:31:52
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整理一下OpenCV中文论坛里关于图像通道的问题，如下：（1）图像的通道指的是
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2022-11-01 00:01:09
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1 简介在图像形成、传输或变换的过程中 ,由于受到其它客观 因素诸如系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等影响 ,获取 图像往往会与原始图像之间产生某种差异 (称为降质或退 化) 。退化后的图像通常模糊不清或者经过机器提取的信息 量减少甚至错误 ,因此必须对其采取一些手段进行改善。图像增强技术正是在此意义上提出的 ,目的就是为了 改善图像的质量。图像增强根据图像的模糊情况采用各种 特殊的
一、题目：3.20③ 假设以二维数组g(1..m,1..n)表示一个图像区域，g[i,j]表示该区域中点(i,j)所具颜色，其值为从0到k的整数。 编写算法置换点(i0,j0)所在区域 的颜色。约定和(i0,j0)同色的上、下、左、右的邻接点为同色区域的点。 实现下列函数： void ChangeColor(GTYPE g, int m, i
（一）高斯低通滤波去噪 高斯低通滤波器（Gaussian Low Pass Filter）是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器。又由于高斯函数是正态分布的密度函数。因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布（Normal distribution）的噪声非常有效。一维高斯函数和二维高斯函数 (高斯低通滤波器的传递函数) 的
对比线性回归模型其输出为连续值，softmax回归模型的输出则为离散值。 对于像图像类别这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。一.具体问题考虑一个简单的图像分类问题，其输入图像的高和宽均为2像素，且色彩为灰度。这样每个像素值都可以用一个标量表示。我们将图像中的4像素分别记为，，，。假设训练数据集中图像的真实标签为狗、猫或鸡（假设可以用4像素表示出这3种动物），这些
文章目录前言一、图像增强1.直方图均衡化2.直方图正规化二、图像扩增1.引入库2.读入数据三、OPENCV与PIL 1.cv2.imread() 2.PIL读取的图片与OPencv读取的图片格式互转四、pytorch相关 1. 使用GPU训练前准备 2. 使用GPU训练 3. 如何多GPU训练 4. 可复现性 5. 张量(Tensor)处理五、其他常见问题 1. 关于args以及如何使用 2.
图像增强可以有很多种理解，但是作者认为无论是什么形式的增强其实它的本质都是图像加有效信息的操作，它的目的都是获取特征更为明显的图像。简单的说，图像增强大致可以分为三种1、分辨率增强 2、对比度及灰度增强 3、特征增强1、图像增强之降噪 Halcon中提供了很多种降噪方式主要可以分为以下几种: a、基于图像处理的降噪 常见的降噪方法有：高斯滤波、中值滤波、均值滤波、低通滤波、高通滤波、双边带滤波等m
今天一上监控看数据，忽然发现所有服务器都没数据了，先登录到cacti用系统工具中的“重建采集器缓存”也没能恢复。然后赶紧ssh到服务器查看，在mysql数据库的log文件中，看到了报错提示：出现了好几次这样的情况，解决办法如下：1. 登录mysql数据库root@shangwubu-jiankong.51mox.com:[/root]mysql -u root Welcome to the MyS
原创
2013-08-07 15:57:55
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OpenCV-MAT对象中使用plt.imshow(img[:,:,::-1])如何实现将第二轴反向？系统平台：win10 x64一、明确几个概念：1.OpenCV内部每个通道并没有固定对应某种颜色，只是在用imshow()、imread()、imwrite()等函数时，才将通道按照蓝、绿、红的顺序进行输入和输出；2.我们也可以使用matplotlib的imshow(...
原创
2022-11-08 14:24:24
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1.RuntimeWarning: overflow encountered in ubyte_scalars像素加减运算溢出异常 用python处理图像时，可能会涉及两幅图像像素值之间的加减运算，这里需要注意的是图像像素值是ubyte类型，ubyte类型数据范围为0~255，若做运算出现负值或超出 ...
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2021-09-08 15:14:00
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# Python 图像处理背光等问题
在进行图像处理时，我们经常会遇到背光不均匀的问题，这会影响图像的质量和准确性。背光不均匀是指图像的背景亮度不一致，可能会造成一些区域过曝或者欠曝。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行图像处理，来解决背光等问题。
## 背光均匀化
背光均匀化是一种常见的图像处理方法，用于消除图像背光不均匀的问题。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现背
