在训练神经网络之前,我们必须有数据,作为资深伸手党,必须知道以下几个数据提供源: 一.CIFAR-10 CIFAR-10图片样本截图 CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库,图片分辨率压缩至32x32,一共有10种图片分类,均进行了标注.适合监督式学习.CIFAR-10数据下载页面 二.ImageNet imagenet首页 ImageNet首页 三.ImageFolder imagefolder首页 ImageFolder首页 四.LSUN Classification LSUN Cla

cv2.namedWindow("image_",0)  cv2.imshow("image_",image)就可以随意缩放显示图片的窗口大小啦. ---------------------------------------------------------------------------------------- 图片归一化, norm_size为归一化的大小=64或128等等. image = cv2.resize(image, (norm_size,

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

众所周知,bing搜索网站首页每日会更新一张图片,张张漂亮(额,也有一些不合我口味的),特别适合用来做电脑壁纸. 我们想要将bing网站背景图片设置为电脑桌面背景的通常做法是: 上网,搜索bing 找到图片的下载链接,并下载之 将图片设置为桌面背景(也有部分浏览器支持直接在网页中右击图片设置为壁纸) 可能你还会删除下载下来的图片 作为一枚coder,你不会觉得麻烦嘛?至少需要三个步骤呢! So...我就用C++语言写了一个小程序,用于获取bing网站的图片,并将其设置为桌面背景.整个过程只需要点

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

Opencv中提供了resize函数,可以把图像调整到相同大小 Java中resize函数的声明,内部调用的都是native方法 public static void resize(Mat src, Mat dst, Size dsize, double fx, double fy, int interpolation) { resize_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, dsize.width, dsize.height, fx, fy, interpolatio

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一.图片处理 1.图片存取 tf.gfile import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_bytes = tf.gfile.FastGFile("dog.jpg", 'rb').read() # 字节 with tf.Session() as session: # 2.图片解码 img = tf.image.decode_jpeg(image_bytes) # print(img) # tensor('De

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实际比较filter2D和imfilter之间的关系 ​                  卷积运算是图像处理和增强中经常遇到的一种算法.由于很多优秀的开源算法都是采用matlab编写的,在我改写为c语言的时候就必然会遇到改写卷积算法的问题.在matlab中,卷积可以由imfilter来实现,在opencv中则是由filter2D来实现.它们之间的具体转化过程是什么?我通过一系列实验来研究.           一.实验准备           为了方便观察,仍然是采用分开来研究的方法.1)是输

caffe-windows中classification.cpp的源码阅读 命令格式: usage: classification string(模型描述文件net.prototxt) string(模型权值文件network.caffemodel) string(图像均值文件mean.binaryproto) string(图像类别标签信息 labels.txt) string(输入待分类图像img.jpg) 为什么要对图像进行均值处理?(参考) 数据预处理在深度学习中非常重要,数据预处理中,

PyTorch torch.autograd模块 深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数, PyTorch的autograd模块实现了此功能, 在Tensor上的所有操作, autograd都会为它们自动提供微分, 避免手动计算导数的复杂过程. autograd.Variable是autograd的核心类, 它简单封装了Tensor(最新版PyTorch已经将Variable和Tensor的API合并, 以后直接使用Tensor即可, 不要使用Variable了) backward: 一个Sc

PyTorch torch.autograd模块 深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数, PyTorch的autograd模块实现了此功能, 在Tensor上的所有操作, autograd都会为它们自动提供微分, 避免手动计算导数的复杂过程. autograd.Variable是autograd的核心类, 它简单封装了Tensor(最新版PyTorch已经将Variable和Tensor的API合并, 以后直接使用Tensor即可, 不要使用Variable了) backward: 一个Sc

基于Jittor框架实现LSGAN图像生成对抗网络 生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一.GAN模型由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个部分组成.在训练过程中,生成器的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别器.而判别器的目标就是尽量把生成器生成的图片和真实的图片分别开来.这样,生成器和判别器构成了一个动态的"博弈过程".许多相关的研究

OpenCV之C++入门 1.Visual Studio安装及环境配置与搭建 下载地址:https://my.visualstudio.com/Downloads?q=Visual,下载后按照说明安装即可 登录账号下载即可,建议下载Visual Studio 2017 专业版,本教程使用该版本完成 该教程笔记是本人整理的OpenCV学堂视频教程内容,感谢贾志刚老师的视频教程,下面是OpenCV 4.5.4及源码下载链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1HmWrX35P77

各种方法创建Sprite和Animate //图片创建法 参数一:图片资源路径 参数二:Rect选区 auto sprite = Sprite::create(, )); addChild(sprite); /*************华丽分割线*************/ //BatchNode类纹理创建法 //参数一:纹理图片 参数二:容量(子节点数量上限) auto batchNode = SpriteBatchNode::create(); //参数一:获取纹理 参数二:Rect选区 a

写在前面,写的时候总有种给别人写的感觉,然后就写得很冗长,也没有办法很好的表达自己的想法,总觉得写得越多越好,实则不然,要最言简意赅,还能表达意思. 嗯! 只写自己不明白的地方,如果恰巧有人也看了我的随笔,并且有所收获那就很幸运.[如果有歧义的地方,希望可以留言讨论] 好了 闲言碎语不要讲了,马上开始自己的下一个笔记: 上一个笔记,做了一个ROI region of interest.那个采用的是opencv里面提供好的函数: 分别是cvSetImageROI() 和 cvResetImageR

HGE游戏引擎是一个开源2D游戏引擎,基于directX. 它的渲染及逻辑是基于帧回调的框架模式, 其提供一些主要的图像操作和输入控制功能. 我在之前写一个2D游戏的时候对它整个框架进行了一次封装,非常多地方写得比較恶心,请原谅我在变量上命名的不规范. 在此分享出来,主要能够參考一下大体框架吧. HGE游戏引擎基于帧的回调让我非常不爽,由于咱的游戏逻辑通常是连续的,跟详细帧无关,所以我把整个HGE跑在自己的一个线程之中.我的游戏逻辑部分通过发消息,通知界面更新 以及获取用户输入. 在HGE的主框

我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10,因为数据都是别人准备好的,有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了,所以跑起来都很简单,但是跑完了,好像自己还没掌握图片分类的完整流程,因为他们没有经历数据处理的阶段,所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程.今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目,从数据分析和处理说起,以Keras为工具,彻底掌握图像分类任务. 这两个分类项目就是:交通标志分类和票据分类.交通标志分类在无人驾驶或者与交通相关项目都有应用,而票

PBRT2与3之间的改动 增加了一个功能完备的BRDF模型,支持体积光照与重要性多重路径采样. 次表面散射,基于光线追踪技术,无需预处理. 解决浮点数四折五入的问题 光子映射 样本生成 第一章多了讲并行的东西 看到第2页 渲染分块问题 对这个渲染任务过多的分块会影响性能. 场景的复杂性会对不同CPU核心的渲染速度产生影响.所以如果是分块数等于核心数,渲染完的核心会等待没渲染完的核心. 过小分块也是不科学的,因为处理核心问题有一定的开销. pbrt里用的是16*16的方案 浮点类型 pbrt采用了

目前主流的图像库有几下几种: 1. OpenCV      2. PIL(Pillow)       3. matplotlib.image     4. skimage      5. scipy.misc 结论:以上图片库中当属OpenCV最为强大,成熟. 1.1 OpenCV 图像的读取与储存 import cv2 #读取图像 直接是numpy矩阵格式 img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片,1表示读入彩色图片 cv2.imshow('ima