目录: (一)图像的深度和图像的通道  (1)图像的深度  (2)图像的通道 (二)自定义一张多通道的图片 (1)zeros 函数 (2)ones  函数 (三)自定义一张单通道的图片 (四)像素操作 (1)numpy操作数组 (2)调用库函数 (五)opnecv 利用getTickCount()和getTickFrequency()计算执行时间          正文: (一)图像的深度和图像的通道       (1)图像的深度                图像中像素点占得bit位数,就是图…

原文:C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap o…

#region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap original) { if (original…

C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap orig…

js对象详解(JavaScript对象深度剖析,深度理解js对象) 这算是酝酿很久的一篇文章了. JavaScript作为一个基于对象(没有类的概念)的语言,从入门到精通到放弃一直会被对象这个问题围绕. 平时发的文章基本都是开发中遇到的问题和对最佳解决方案的探讨,终于忍不住要写一篇基础概念类的文章了. 本文探讨以下问题,在座的朋友各取所需,欢迎批评指正: 创建对象 __proto__与prototype 继承与原型链 对象的深度克隆 一些Object的方法与需要注意的点 ES6新增特性 下面反复…

QTreeView 限制特定的深度.特定深度下的列 是否可以编辑 # # C_TreeView # 在QTreeView基础上增加限制特定深度.特定列是否可以编辑 # class C_TreeView(QTreeView): def __init__(self, parent=None): QTreeView.__init__(self, parent) # 设置可以编辑的 深度 和 列 # dict, depth:int,column:list self.c_allow_edit = dict…

矩阵数据类型: – CV_(S|U|F)C S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型 E.g.: CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC1 CV_8UC2 CV_8SC2 CV_16UC2 CV_16SC2 CV_8UC3 CV_8SC3 CV_16UC3 CV_16SC3 CV_8UC4 CV_8SC4 CV_16UC4 CV_16SC4 CV_32SC1…

VGG Image Annotator (VIA)是一款开源的图像标注工具,由Visual Geometry Group开发. 可以在线和离线使用,可标注矩形.圆.椭圆.多边形.点和线.标注完成后,可以导出为csv和json文件格式. 地址:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/. 中文使用教程: 原文:https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/81530952 Mask_RCNN训练自己的数…

https://github.com/Sanster/text_renderer Generate text images for training deep learning ocr model 在Windows中也可以运行,只需要将Unicode编码 encoding='utf-8' 即可. 说明: 这个开源项目可以根据你提供的语料文字,来生成对应的多变文本图像,这样可以方便OCR在训练时需要大量的训练样本. 运行 python main.py --help 可以看到在生成自己的 文本图像时…

针对分割问题,官方已经划分好了:http://cs.nyu.edu/~silberman/projects/indoor_scene_seg_sup.html import numpy as np import scipy.io as sio data = sio.loadmat('splits.mat') train_idx = data['trainNdxs'] test_idx = data['testNdxs'] train_size = len(train_idx) test_size…

Image Registration is a fundamental step in Computer Vision. In this article, we present OpenCV feature-based methods before diving into Deep Learning. What is Image Registration? Image registration is the process of transforming different images of…

前言 这是<一天搞懂深度学习>的第二部分 一.选择合适的损失函数 典型的损失函数有平方误差损失函数和交叉熵损失函数. 交叉熵损失函数: 选择不同的损失函数会有不同的训练效果 二.mini-batch和epoch (1)什么是mini-batch和epoch 所谓的mini-batch指的是我们将原来的数据分成不重叠的若干个小的数据块.然后在每一个epoch里面分别的运行每个mini-batch.ecpoch的次数和mini-batch的大小可以由我们自己设置. (2)进行mini-batch和…

循环神经网络.https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py. 自然语言处理(natural language processing, NLP)应用网络模型.与前馈神经网络(feed-forward neural network,FNN)不同,循环网络引入定性循环,信号在神经元传递不消失继续存活.传统神经网络层间全连接,层…

1.相关准备 1.1 手写数字数据集 这篇博客上有.jpg格式的图片下载,附带标签信息,有需要的自行下载,博客附带百度云盘下载地址(手写数字.jpg 格式):http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50496194 1.2深度学习框架 本实战基于caffe深度学习框架,需自行参考相关博客搭建环境,这里不再对如何搭建环境作介绍. 2.数据准备 2.1 准备训练与验证图像 准备好你想训练识别的图像数据之后,将其划分为训练集与验证集,并准备好对应…

1. 预测房价.广告点击率:典型的神经网络,standard NN. 图像:卷积神经网络,CNN. 一维序列数据,如音频,翻译:循环神经网络,RNN. 无人驾驶,涉及到图像.雷达等更多的数据类型:混合的神经网络. 2. 结构化数据:数据的数据库,每一种特征都有明确的定义,如预测房价.广告点击率.目前主要的营收来源还是处理结构化数据. 非结构化数据:如音频.图像.文本,特征不明显.人类和你擅长处理非结构化数据. 3. 为什么近期神经网络一下子变这么厉害?一个神经网络牛逼的条件:1)神经网络的规模足…

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi…

有人问,拷贝和克隆不都是“复制”的意思吗. 这位看官问的好,一般情况下是一样的,但在jquery中却有些不同.jqurey深度拷贝一般只js对象的复制,是$.extend()方法,jquery深度克隆一般指dom对象的复制,是$.clone()方法. $.extend() 语法:jQuery.extend( [deep ], target, object1 [, objectN ] ) 用途:复制js对象,或将两个或更多对象的内容合并到第一个对象. 深浅拷贝对应的参数就是[deep],是可选的,…

1.深度拷贝.复制代码实现 最近需要用到比较两个对象属性的变化,其中一个是oldObj,另外一个是newObj,oldObj是newObj的前一个状态,所以需要在newObj的某个状态时,复制一个一样的对象,由于JAVA不支持深层拷贝,因此专门写了一个方法. 方法实现很简单,提供两种方式: 一种是序列化成数据流,前提是所有对象(对象中包含的对象...)都需要继承Serializable接口,如果都继承了那很容易,如果没有继承,而且也不打算修改所有类,可以用第二种方式. 第二种是将对象序列化为js…

使用collect.js处理数组和对象 https://github.com/ecrmnn/collect.js/# 引入collect.js https://github.com/ecrmnn/collect.js/#installation npm install collect.js --save 或 <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/collect.js@4.0.25/build/collect.min.js">&l…

1. 预测房价.广告点击率:典型的神经网络,standard NN. 图像:卷积神经网络,CNN. 一维序列数据,如音频,翻译:循环神经网络,RNN. 无人驾驶,涉及到图像.雷达等更多的数据类型:混合的神经网络. 2. 结构化数据:数据的数据库,每一种特征都有明确的定义,如预测房价.广告点击率.目前主要的营收来源还是处理结构化数据. 非结构化数据:如音频.图像.文本,特征不明显.人类和你擅长处理非结构化数据. 3. 为什么近期神经网络一下子变这么厉害?一个神经网络牛逼的条件:1)神经网络的规模足…

这是在frcnn_data_layer的操作,即读图片的操作 if (param.gaussian_noise()) { CHECK(img.type() == CV_8UC3) << "gaussian_noise() needs RGB image."; int mu = param.mu(); int sigma = caffe_rng_rand() % param.sigma(); cv::Mat gaussian_noise(img.size(), img.typ…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.2 深层神经网络中的前向传播 4.3 核对矩阵的维数 经验方法论 对于神经网络想增加得到没有bug的程序的概率的方法:需要仔细的思考矩阵的维数,Angrew自己在调试bug时自己会不断的看自己写的神经网络中矩阵的维度. 4.4 为什么使用深层表示 如果在建立一个人脸识别系统,那么你可以吧神经网络的第一层当成一个特征探测器或者边缘探测器,例如第一层神经元就会找特征图中相对应的边缘的方向,对于第二层隐藏层可以将被探测到的边缘组合成面部的不同…

一.我们在使用C#的过程中,不可避免的用到了委托. 委托的本质是什么呢? 从语法上看,委托是对方法的抽象封装,例如:public void print1(),public void print2(),我们可以抽象化,public delegate void Print();用Print p来声明,委托需要实例化和调用,类似于c++中的函数模板: 从功能上看,委托主要是方法的指针,用以方便实现函数的回调.调用(异步等). 直观上,委托的作用有回调.多线程调用.传值等等.以下我们以实例展开委托声明.…

https://github.com/tzutalin/labelImg windos版本请不要把存放在中文目录下,否则打不开.…

15     遍历图像中的像素,是先for行数后for列数的,也就是一列一列的遍历,matlab中是从1开始计数,opnecv中采用c语言的从0开始计数. 矩阵归一化:normalize()函数,参数挺多,不过大多都有默认值,不用都写出来,一般要求的图像归一化精简写法为 normalize(InputArray secImage , outputArray dstImage);一个输入,一个输出即可. 16     消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作,信号或图像的能量大部分集中在幅度…

RGB-D(深度图像)   深度图像 = 普通的RGB三通道彩色图像 + Depth Map   在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道.其中,Depth Map 类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离.通常RGB图像和Depth图像是配准的,因而像素点之间具有一对一的对应关系.   下面可以看到两个不同的深度图,以及从中衍生的原始模型.第一个深度图显示与照相机的距离成比例的亮度.较近的表面较暗; 其他表…

动机 想象一下,如果有数十万到数百万张图像的数据集,却没有描述每张图像内容的元数据.我们如何建立一个系统,能够找到这些图像的子集来更好地回答用户的搜索查询? 我们基本上需要的是一个搜索引擎,它能够根据图像与搜索查询的对应程度对图像结果进行排序,可以用一种自然语言表示,,也可以用其他查询图像表示. 我们将在本文中解决问题的方法是训练一个深度神经模型,该模型学习任何输入图像和文本的固定长度表示形式(或嵌入形式),使得如果文本-图像或图像-图像是"相似的",则他们在欧氏空间中接近,. 数据集…

图像的亮度.对比度等属性对图像的影响非常大,这些因素都会影响最后的识别结构.当然,复杂的预处理过程可能会导致训练效率的下降(利用TensorFlow中多线程处理输入数据的解决方案). 同一不同的原始数据格式-----TFRecord格式 TensorFlow图像处理函数:图像编码处理 img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)    (RGB色彩模式的图像看做是一个三维矩阵,矩阵的每个数表示了图像上不同位置,不同颜色的亮度,然而图像在存储时并不是直…

http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,可读性较差,所以自己整理了一下,若需转载,请标明出处,谢谢! 一.学习cvtColor函数 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int cod…

date: 2017-09-04 14:51:07 Kinect V2的Depth传感器采用的是「Time of Flight(TOF)」的方式, 通过从投射的红外线反射后返回的时间来取得Depth信息. 本文将Kinect v2 + WPF来得到Kinect所获取的RGB(1920×1080)及Depth(512×424)图像 第一步:Kinect v2开发环境(仅限于本文) Visual Studio 2017 下载Kinect for Windows SDK 2.0并安装 第二步:创建工程…