基本的概念：图像的深度： 图像中像素点占得bit位数，就是图像的深度，并不是每个像素点分配了多少位内存空间，就一定能够要用完，深度仅仅标识用于真真能表示颜色的位数，比如二值化图每一个像素点可能已经分配了8位，但是实际上只用到了1位，深度就是1二值图像：图像的像素点不是0 就是1 （图像不是黑色就是白色），图像像素点占的位数就是 1 位，图像的深度就是1，也称作位图。灰度图像：图像的像素点位于0-2
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2023-12-25 06:49:16
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前言上节课学习了实现图像旋转的原理，下课后用matlab实现了一下图像旋转的功能，这里做个记录。图像旋转原理图像旋转的本质利用的是向量的旋转。矩阵乘法的实质是进行线性变换，因此对一个向量进行旋转操作也可以通过矩阵和向量相乘的方式进行。【ps：线性代数的本质这个视频很直观地解释了各种线性代数运算的实质，链接：https://www.bilibili.com/video/av6731067】因为图像都
标题：Learning Stereo from Single Images作者: Jamie Watson1 Oisin Mac Aodha2 Daniyar Turmukhambetov1Gabriel J. Brostow1,3 Michael Firman1机构：1Niantic 2University of Edinburgh 3UCL编译 : 万应才审核：wyc摘要大家好，今天
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2022-10-09 11:10:38
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# 医学图像深度学习——nii图像处理入门
医学图像处理是计算机视觉和人工智能领域中一个非常重要的应用，它涉及到使用深度学习模型来分析医学图像，如MRI、CT等。对于初学者来说，从头学起可能会感到一些困惑。本文将为您提供一个完整的工作流程和代码示例，以帮助您实现nii图像的深度学习任务。
## 整体流程
以下是一个医学图像深度学习项目的基本流程表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 06:55:50
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在深度学习图像分类中，一个常见的问题是如何处理输入图像的尺寸。这是因为不同尺寸的图像会影响模型的训练和推理性能。本文将分享在这一背景下的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施，以及扩展阅读内容，为图像分类的高效执行提供保障。
### 备份策略
在深度学习项目中，确保数据及模型的可靠备份至关重要。备份策略应简单、高效并易于操作。以下是一个基本的备份流程图，以确保图像及其尺寸的备份。
假设放大因子为ratio，(为了避免新图过大或过小，我们在程序中限制0.25≤ratio≤4)，缩放(zoom)的变换矩阵很简单：缩放变换的源代码如下，因为和转置的那段程序很类似，程序中的注释就简单一些。 [cpp] view plaincopy
/** * 函数名: zoom * 参 数: ratio -- 缩放率 * 功 能: 对图片进行水平和垂直镜像操作 *
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2014-04-30 18:58:00
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场景的深度信息的获取主要通过两种方式：一种是通过专门的硬件设备直接获取深度，如三维激光雷达和RGB-D相机利用同一场景的单幅或者多幅可见光图像序列进行深度的估计 a.基于多视图的深度估计方法 b.基于双目图像的深度估计算法 c.基于单目图像的深度估计方法基于单目图像的深度估计算法分为两类：基于深度线索(depth cue)的深度估计算法和基于机器学习的深度估计算法。常用的深度线索包括：运动信息、线
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2024-03-04 23:24:08
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昨天和今天学习了《Computer Vision：Algorithms and Applications》中第二章“Image formation”前半部分，主要是如何表示2D、3D图像中的点、线、面等，以及如何用公式推导出2D图形的几何变换，如位移、旋转、放缩、仿射变换、投射等，如下图所示：一、图像旋转方法简介 其中的图像旋转是一
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2024-08-15 01:11:37
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简介图像风格迁移是指，将一幅内容图的内容，和一幅或多幅风格图的风格融合在一起，从而生成一些有意思的图片以下是将一些艺术作品的风格，迁移到一张内容图之后的效果 我们使用TensorFlow和Keras分别来实现图像风格迁移，主要用到深度学习中的卷积神经网络，即CNN准备安装包pip install numpy scipy tensorflow keras
复制代码再准备一些风格图片，和一张内容图片
当光线强度不够时，保证曝光度正确的方法有二，其一是增加光圈或降低速度，其二是使用高感光度的感光材料。对于数码相机和胶片都适用这两种方法。但是也有相同的局限， 方法一中，增加光圈容易造成暗角的发生，稍稍好一点的相机将焦点距离减少到一定程度时，会自动收缩光圈，就是为了防止这种情况的发生。当降低速度后，对于高速
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2023-11-02 09:57:36
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了。另一种做法是不让图象变大，转出的部分被裁剪掉。如图2.9所...
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2014-04-30 18:55:00
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图像降噪的英文名称是Image Denoising， 图像处理中的专业术语。是指减少数字图像中噪声的过程，有时候又称为图像去噪。作者丨初识-CV@CSDN 噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。根据噪声和信号的关系可将其分为三种形式：(f(x, y)表示给定原始图像，g(x, y)表示图像信号，n(x, y)表示噪
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2024-01-02 19:43:58
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Google的相似图片搜索：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。一个对话框会出现。你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。上传后，Google返回如下结果类似的”相似图片搜索引擎”还有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图
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2024-01-18 22:03:18
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文章目录1. 什么是Attention机制？2. Attention机制应用在了哪些地方？2.1 方式一：学习权重分布2.2 方式二：任务聚焦/解耦3.感想4参考资料 1. 什么是Attention机制？其实我没有找到attention的具体定义，但在计算机视觉的相关应用中大概可以分为两种：1）学习权重分布：输入数据或特征图上的不同部分对应的专注度不同，对此Jason Zhao在知乎回答中概括得
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2023-08-30 08:47:21
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图像噪声水平估计 Image Noise Level Estimation2008 Estimation of noise in gray-scale and colored images using median absolute deviation (MAD)找paper搭配 Sci-Hub 食用更佳 (๑•̀ㅂ•́)و✧ Sci-Hub 实时更新 : https://tool.yovisun
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2024-01-05 16:46:32
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Beyond Compare是一款不可多得的专业级的文件夹和文件对比工具。使用他可以很方便的对比出两个文件夹或者文件的不同之处。并把相差的每一个字节用颜色加以表示，查看方便。假如我们有两张一样的图片，就是文件的格式不一样，那我们怎么对比出文件的差异呢？下面将详细介绍使用Beyond Compare比较图片的方法。
具体的操作步骤如下：步骤一 打开Beyond Compare，选择左边的“图
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2024-03-29 10:19:46
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【新智元导读】DeepFake最近成了热点，也带来不少担忧。近期，针对DeepFake可能带来的负面影响，研究人员开发了一个基于神经网络的神奇，能够鉴别DeepFake图像的真伪。DeepFake的克星，来了！自从DeepFake诞生以来，从照片到视频，造假能力可谓是出神入化，人们惊呼：“再也不敢相信自己的眼睛了。”由此所带来的道德伦理与法律的影响也可见一斑。针对这一现象，来自加州大学河
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2023-12-05 21:01:39
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2014-04-30 18:57:00
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# 深度学习：白天图像转为夜晚图像
随着深度学习技术的快速发展，图像生成和转换任务已经得到了广泛的应用。图像的昼夜转换是一个热门的研究方向，即将白天的图像转换为夜晚的图像。本文将探讨这一技术的基本原理，提供简单的代码示例，并展示其实现过程中的状态图。
## 技术背景
图像转化问题通常涉及到卷积神经网络（CNN）。一种常用的方法是使用生成对抗网络（GAN），特别是pix2pix等模型。这些模型
OpenCV3.3深度学习模块(DNN)应用-图像分类 DNN模块介绍 在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中，当前DNN模块最早来自Tiny-dnn，可以加载预先训练好的Caffe模型数据，OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载，常见的有如下： Caffe TensorFlow Torch/PyTorch
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2024-08-21 11:19:21
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