，图像可以具有任意的通道数目，但是数据类型必须为CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F。...dst：输出图像，与输入图像src具有相同的尺寸、通道数和数据类型。 ksize：高斯滤波器的尺寸，滤波器可以不为正方形，但是必须是正奇数。如果尺寸为0，则由标准偏差计算尺寸。...高斯滤波器的尺寸和标准偏差存在着一定的互相转换关系，OpenCV 4提供了输入滤波器单一方向尺寸和标准偏差生成单一方向高斯滤波器的getGaussianKernel()函数，在函数的定义中给出了滤波器尺寸和标准偏差存在的关系...为了了解高斯滤波对不同噪声的去除效果，在代码清单5-15中利用高斯滤波分别处理不含有噪声的图像、含有椒盐噪声的图像和含有高斯噪声的图像，处理结果在图5-16、图5-17、图5-18中给出。...通过结果可以发现，高斯滤波对高斯噪声去除效果较好，但是同样会对图像造成模糊，并且滤波器的尺寸越大，滤波后图像变得越模糊。
❝在前向扩散Forward Diffusion过程中，模型逐渐向图像添加高斯噪声，将清晰的图像转变为噪声图像。在每个步骤中，图像都会添加少量的噪声，并在多个步骤中重复此过程。...此过程在LAION数据集的许多图像上进行，每个图像都添加不同数量的噪声，以创建大量噪声样本来训练逆向扩散Reverse Diffusion模型。...---- ❝在逆向扩散Reverse Diffusion 过程中，训练了一个噪声预测器Noise Predictor，用于预测添加到原始图像的噪声，以便模型可以「从噪声图像中去除预测的噪声」，得到一个更清晰的图像...你将只会得到一张猫或狗的图片，没有任何控制它的方法。 这就是条件控制Conditioning的作用。 ❝条件控制的目的是引导噪声预测器，使得在从图像中减去预测的噪声后，我们可以得到我们想要的结果。...稳定扩散的训练过程包括逐渐向图像中添加噪声（前向扩散）并训练噪声预测器Noise Predictor逐渐去除噪声以生成更清晰的图像（逆向扩散）。
与变分自动编码器和流量模型不同，扩散模型具有与原始数据维数相同的潜在变量，并且目前在模拟自然图像分布等方面优于其他方法，包括生成式对抗网络(GANs)。...下标0表示这是一个没有添加任何噪声的原始数据样本（例如图像）。...在前向扩散过程中，噪声分T步逐渐添加到样本中，生成噪声越来越大的样本 （意味着 xT - 样本遵循预定义的分布 pprior 对于足够大的 T）。...，以考虑前向过程的方差调度 ; 由于不同的时间步长与不同的噪声水平相关，因此模型必须学会单独撤消这些步长。...请注意，虽然原始数据样本（例如图像）不具有零非对角协方差（相邻像素包含彼此的信息），但添加到原始样本的噪声是对角的，这意味着我们可以假设 去除的噪声也是对角线的，即 对于某个标量值 σ，Σ = σ ·
stable diffusion是一种潜在扩散模型，可以从文本生成人工智能图像。为什么叫做潜在扩散模型呢？这是因为与在高维图像空间中操作不同，它首先将图像压缩到潜在空间中，然后再进行操作。...这里我以最常见的1girl作为例子来说明。正向扩散在正向扩散过程中，会向训练图像添加噪音，逐渐将其转化为不具有特征的噪音图像。正向过程会将任何1girl的图像转变为噪音图像。...这就是稳定扩散中的噪音预测器。它是一个U-Net模型。训练过程如下。选择一张训练图像，比如1girl的照片。生成一个随机的噪音图像。通过在训练的不同步数中添加一定的噪音图像来破坏训练图像。...因为潜在空间只有之前的1/48，因此它能够在计算更少的数字的情况下获得结果。这就是为什么它更快的原因。...在实际操作中，这个比例的值实际上是一个乘数，它决定了模型在生成过程中向具有特定标签的数据集偏移的程度。
这就是为什么在将图像处理传递给算法之前对其进行图像处理以获得更好的准确性的原因。 噪声有很多不同的类型，例如高斯噪声，胡椒噪声等。...为了正确理解这一点，我们将在上面考虑过的玫瑰图像的灰度版本中添加“盐和胡椒”噪声，然后尝试使用不同的滤镜从嘈杂的图像中去除该噪声，然后看看哪个是最好的-适合那种类型。...import numpy as npcv2.imwrite('sp_05.jpg', sp_05) 好吧，我们在玫瑰图像中添加了噪点，现在看起来是这样： 嘈杂的图像： 现在让我们在其上应用不同的滤波器...，并记下我们的观察结果，即每个滤波器降低噪声的程度。...2：使用Canny Edge Detector进行边缘检测 到目前为止，我们一直在使用的玫瑰图像具有恒定的背景，即黑色，因此，对于该应用程序，我们将使用不同的图像以更好地显示算法的功能。
前向扩散（Forward diffusion） 前向扩散把照片变成噪音 前向扩散过程将噪声添加到训练图像中，逐渐将其变成非特征性的噪声图像。前向过程将把任何猫或狗的图像变成一个噪声图像。...从技术上讲，每个扩散过程都有两个部分： 漂移或定向运动 随机运动 反向扩散会向猫或狗的图像漂移，但没有任何中间的东西。这就是为什么结果可能是一只猫或一只狗。...我们首先生成一个完全随机的图像，要求噪声预测器告诉我们噪声。然后我们从原始图像中减去这个估计的噪声。重复这个过程数次，你将得到一个猫或狗的图像。...你要么得到一个猫的图像，要么得到一个狗的图像，而没有任何方法来控制它。 这就是调节的作用。调节的目的是引导噪声预测器，使预测的噪声在从图像中减去后能给我们带来我们想要的东西。...结果不同 用户普遍认为使用 Stable Diffusion v2 控制风格和生成名人更难。虽然 Stability AI 没有明确地过滤掉艺术家和名人的名字，但他们的效果在 v2 中要弱得多。
该方法的目标与特征工程相似。但是它以不同的方式实现。 什么是数据增强? 数据增强是指我们使用代码系统地或随机地改变数据。对于图像，这包括翻转、调整颜色和添加随机噪声等方法。...数据增强的目标是创建一个对这些条件的变化具有鲁棒性的模型。它通过添加模拟现实世界条件的噪声来实现这一点。例如，改变图像的亮度类似于在一天的不同时间收集数据。...可以在图9中看到结果。参数t引入了一些灵活性。使用更高的值可以捕获更多的轨道，但会保留更多的噪音。这是因为背景中的像素也会落在这个范围内。 我们从哪里得到下界和上界呢？...在图10中，可以看到正在运行的选择器。从多个图像中选择像素，并尝试在轨道上的不同位置选择它们。这样我们就能在不同的条件下得到完整的像素值。 我们一共选了60种颜色。可以在图11中看到所有这些。...另外对于一些方法，我们已经看到无法消除所有的噪声。例如，黑色背景中的噪声和对象像素具有相同的值。这些都是手动的特征不足之处。 但是手动提取特征在处理相对简单的计算机视觉问题时时非常有用的。
这里我们详细看看最后一种方法： 其中，可通过向 x 添加高斯噪声得到 。...这意味着 的分布基于一个高斯分布 N (x,σ^2)，其基本真值条件分数函数可以闭式形式计算得到： 这种形式有非常直观的解释：这是向 x 添加噪声以得到 的一种扩展版本。...扩散模型是自回归模型 对于自然图像的扩散模型，采样过程往往会首先产生大尺度的结构，然后迭代地添加越来越细粒的细节。事实上，噪声水平与特征尺度之间似乎有近乎直接的对应关系。 但为什么会这样呢？...另一方面，高斯噪声的谱形很平坦：在期望中，所以频率的幅度一样。由于傅里叶变换是线性运算，因此向自然图像添加高斯噪声会产生新图像，其频谱是原始图像的频谱与噪声的平坦频谱之和。...自然图像、高斯噪声和有噪声图像的幅度谱 由于扩散模型的构建方式是逐渐向输入样本添加更多噪声，我们可以说这个过程会逐渐淹没越来越低频的内容，直到清除所有结构（至少对自然图像来说是这样的）。
虽然细节各不相同，但我们可以将基于扩散的生成归结为两个步骤- 前向扩散：我们取一个数据样本，如图像，并在每一步中迭代地加入少量的高斯噪声。这慢慢地损坏图像，直到它变成无法识别的噪声。...模型学习在每一步中添加的噪声模式，这对于逆过程至关重要。 逆向扩散：我们从第一步的纯噪声开始输入。模型预测前向过程中每一步添加的噪声并将其去除。这逐步去除输入的噪声，逐渐将其转换为有意义的数据样本。...高质量生成：扩散模型能够生成具有异常高质量和现实感的数据，这得益于它们通过迭代去噪过程学习数据分布的能力。 多功能性：扩散模型在处理多种数据类型上显示出惊人的灵活性，包括图像、音频、分子等。...逐步控制：扩散模型的逐步生成过程允许用户在最终输出上施加更大的控制权。 为什么扩散模型如此有效？...这种模型通过在数据上添加和逐步去除噪声的方法，可以生成高质量、高逼真度的数据样本。在图像处理领域，扩散模型已经显示出了卓越的能力，如在高分辨率图像合成、图像编辑和医学图像重建等方面的应用。
我相信您已经看过这些模型生成的闪烁图像。令人惊叹的结果证明了深度学习的进步是多么令人兴奋。 什么是Diffusion？ 在物理学中，扩散只是任何事物的整体运动。...然后，我们学习反向扩散过程，恢复数据结构，产生高度灵活且易于处理的数据生成模型。 扩散模型尝试通过向原始图像迭代添加噪声来重现扩散过程。我们不断添加噪声，直到图像变成纯噪声。噪声由马尔可夫事件链定义。...在训练模型来预测每个时间步的噪声后，该模型将能够从高斯噪声输入生成高分辨率图像。总结一下：我们不断向图像添加噪声，直到只剩下纯粹的噪声。然后我们训练一个神经网络来消除噪音。...前向过程定义为 q(xₜ|xₜ₋₁)。该函数只是在每个时间步 t 添加噪声。前向过程的数学定义如下：q(xₜ|xₜ₋₁) = N(xₜ; sqrt{1-βₜ}xₜ, βₜI)。...这就是为什么它被称为潜在扩散；我们不是在像素中而是在潜在空间中实现扩散过程。下图应该足以概括 LDM： 总结 扩散模型的工作原理是迭代地向图像添加噪声，然后训练神经网络来学习噪声并恢复图像。
；2）通过多次添加噪声，可以将高质量图像和高性能参数降级为简单分布，比如高斯分布。...给定一个样本 x_0 ∼ q(x)，前向过程是在 T 个步骤中逐渐添加高斯噪声，得到 x_1、x_2……x_T。 反向过程。...基于这些结果，可以得到以下观察：1）在大多数实验案例中，新方法能取得与两种基准方法媲美或更优的结果。这表明新提出的方法可以高效地学习高性能参数的分布，并能基于随机噪声生成更优的模型。...2）新方法在多个不同数据集上的表现都很好，这说明这种方法具有很好的泛化性能。 消融研究和分析 表 2(a) 展示了不同训练数据规模（即原始模型的数量）的影响。...结果见图 4(b)。 可以看到，微调模型和添加噪声的模型很难超过原始模型。此外，微调模型或添加噪声的模型与原始模型之间的相似度非常高，这表明这两种操作方法无法获得全新且高性能的模型。
图注：Cold Diffusion 使用不同图像变换方式得到新图像的工作流程 工作原理 对于已知图像 x0，设图像退化算子为D，执行算子的次数为t。...对以往标准的扩散模型来说，其执行图像变换的前向过程，是由图像退化算子 D 来对图像添加高斯噪声。...以模糊为退化运算方式 基于噪声的扩散模型中的前向扩散过程（即退化运算这一步）的优点是，在最后一步 T 处的退化图像分布只是一个各向同性的高斯分布。...另外，像素之间的对称性会导致生成的图像缺乏多样性，为了打破同一管道像素的对称性，作者向每个采样的 xT 添加少量高斯噪声，这个简单的技巧极大地提高了生成图像的丰富性。...2 Diffusion Model 时代来临 这项研究因为提出了一种不同于传统形式的扩散模型，而在近日登上了许多论文排行榜的热门，同样引起了热议的，还有论文其中一位作者在推特上发起的讨论：为什么扩散模型如此迅速地取代了
图像的基本单元是像素，如果两张图像完全相同，那么图像内容的 md5 值一定相同，然而一旦小部分像素发生变化，比如经过缩放、水印、噪声等处理，那么它们的 md5 值就会天差地别。...本文将会介绍图像相似性的两大有关概念：图像哈希、图像特征。 01 — 图像哈希 图像通过一系列的变换和处理最终得到的一组哈希值称之为图像的哈希值，而中间的变换和处理过程则称之为哈希算法。...5、Construct the hash : 根据上一步结果矩阵构成一个 64 bit 整数，比如按照从左到右、从上到下的顺序。最后得到的就是图像的均值哈希值。...值得注意的是，不同的哈希算法输出的哈希值是不同的（在 OpenCV 中），这里是指数据类型和位数并不完全相同，结果越复杂需要的计算成本也就越高。...为什么能拆分？因为我们认为相似图片即使经过拆分后比较仍然具有较好的匹配性。 显然哈希值越复杂则比较的成本越高，所以在实际应用中我们需要综合业务需求来考量具体采用哪种哈希算法。
图像分割与分水岭（Watershed）算法（TBU） 在边缘和轮廓检测中，噪声对检测的精度有很大的影响。因此，去除噪声和控制像素值的大小可以帮助模型聚焦于整体特征，获得更高的精度。...如上图，内核的值在靠近中心的地方变高，在靠近角的地方变小。将该方法应用于具有正态分布的噪声，如白噪声，效果较好。 双边滤波（Bilateral Filtering）是高斯模糊的一个高级版本。...如果我们有一张在多个不同区域亮度差异较多的图片这种情况，将一个值应用于整个图像一般不利于我们的图像处理任务。其对应更好的方法是对图像的每个部分使用不同的阈值。...通过对图像邻域内阈值的计算，可以得到不同光照条件下的较好结果。...images): ax = axs[ind//3, ind%3] ax.imshow(p, cmap = 'gray') ax.axis('off') plt.show() 注意，原图中的手在分别使用开闭操作进行处理时会产生不同的结果
是目前非常火的图片生成模型，其主要步骤是将原始图像作为真实值，然后在上面添加多轮噪声，后一轮的噪声图像只在上一轮图像的基础上生成，是一个十分标准的马尔科夫链。...相反，现有的方法 [10, 81, 102] 不具有这种细化特性，并且在以迭代方式进行评估时会出现显著的性能下降。...在训练期间，噪声框是通过向真实值添加高斯噪声来构建的。在推论中，噪声框是从高斯分布中随机采样的。 3.实现方式 3.1预备知识 物体检测。...扩散模型 [35, 75–77] 是一类受非平衡热力学启发的基于似然的模型 [77, 78]。这些模型通过逐渐向样本数据中添加噪声来定义扩散前向过程的马尔可夫链。...前向噪声过程定义为 它通过向 z0 添加噪声将数据样本 z0 转换为 t ∈ {0, 1, ..., T } 的潜在噪声样本 zt。 ，βs 表示噪声方差表 [35]。
上述的边缘检测算子都具有方向性，因此需要分别求取X方向的边缘和Y方向的边缘，之后将两个方向的边缘综合得到图像的整体边缘。...dst：输出图像，与输入图像src具有相同的尺寸和通道数 ddepth：输出图像的数据类型（深度），根据输入图像的数据类型不同拥有不同的取值范围，具体的取值范围在表5-1给出，当赋值为-1时，输出图像的数据类型自动选择...ksize：滤波器的大小，必须为正奇数。 scale：对导数计算结果进行缩放的缩放因子，默认系数为1，表示不进行缩放。 delta：偏值，在计算结果中加上偏值。...由于Laplacian算子对图像中的噪声较为敏感，因此程序中使用Laplacian算子分别对高斯滤波后的图像和未高斯滤波的图像进行边缘检测，检测结果在图5-34中给出。...通过结果可以发现，图像去除噪声后通过Laplacian算子提取边缘变得更加准确。 代码清单5-31 myLaplacian.cpp利用Laplacian算子检测图像边缘 1.
和其他攻击不同，对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候，该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果。 什么是对抗样本？...例如在给定的图像中，并非所有像素都具有相同的重要性，如果可以识别最重要的像素（用于 ML 系统做出分类决策）并更改它们，那么算法决策也会发生变化，样本的结果也会发生变化，但是从肉眼看起来它还是正常的。...FGSM通过向图像添加线性量的不可感知噪声并导致模型对其进行错误分类。这个噪声是通过将梯度的符号与我们想要扰动的图像乘以一个小的常数 epsilon 来计算的。...随着 epsilon 的增加模型更有可能被愚弄，但扰动也变得更容易识别。对抗噪声可能看起来像随机噪声，但它肯定不是。它会根据像素在最终分类结果中的重要性，为每个像素添加不同数量的噪声。...尽管从结果来看它看起来很聪明，但在所有结果的背后只是一种数字运算技术并且缺乏上下文的支持，这就是为什么对抗性攻击的风险如此之高。 有哪些防御措施？
和其他攻击不同，对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候，该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果。 什么是对抗样本？...例如在给定的图像中，并非所有像素都具有相同的重要性，如果可以识别最重要的像素（用于 ML 系统做出分类决策）并更改它们，那么算法决策也会发生变化，样本的结果也会发生变化，但是从肉眼看起来它还是正常的。...右边的熊猫在加入对抗性噪声后看起来仍然像熊猫，但现在它会被原来的分类器分类到一个完全不同的类中 所有图片都可以通过这样一种方式受到干扰，以至于所有的图片都被预测为一架飞机 为什么会发生对抗性攻击？...FGSM通过向图像添加线性量的不可感知噪声并导致模型对其进行错误分类。这个噪声是通过将梯度的符号与我们想要扰动的图像乘以一个小的常数 epsilon 来计算的。...随着 epsilon 的增加模型更有可能被愚弄，但扰动也变得更容易识别。对抗噪声可能看起来像随机噪声，但它肯定不是。它会根据像素在最终分类结果中的重要性，为每个像素添加不同数量的噪声。
扩散模型 Diffusion 扩散模型的训练可以分为两部分: 正向扩散→在图像中添加噪声。 反向扩散过程→去除图像中的噪声。...但是我们可以使用一个封闭形式的公式在特定的时间步长 t 直接对有噪声的图像进行采样，而不是设计一种算法来迭代地向图像添加噪声。 封闭公式 封闭形式的抽样公式可以通过重新参数化技巧得到。...下面的图表说明了这一点: 在最后一步中，只是输出学习的平均值μθ(x₁，1)，而没有添加噪声。反向扩散就是我们说的采样过程，也就是从高斯噪声中绘制图像的过程。...扩散模型的速度问题 扩散(采样)过程会迭代地向U-Net提供完整尺寸的图像获得最终结果。这使得纯扩散模型在总扩散步数T和图像大小较大时极其缓慢。 稳定扩散就是为了解决这一问题而设计的。...正向扩散过程→向潜在数据中添加噪声 反向扩散过程→从潜在数据中去除噪声 条件作用/调节 稳定扩散模型的真正强大之处在于它可以从文本提示生成图像。这是通过修改内部扩散模型来接受条件输入来完成的。
我们的任务变成将这个带有噪声的数字栅格转换为感知结果“后视镜”。 图 2 给出了为什么计算机视觉如此困难的另一些解释。...---- 图像处理依赖于得到一幅图像（例如，一张照片和一个视频帧）并通过应用信号处理技术的“播放”（playing）来得到预期的结果。...但是在某些场合，使用一个不同的数据类型可能很方便。例如，std::vector、Matx、Vec 或 Scalar。...我们可以为多通道数组（高达 512 个通道）定义上面所有的数据类型。图 1 说明一幅具有单个通道（CV_8U，灰度）图像的内部表示和具有三个通道（CV_8UC3，RGB）的同一幅图像。...为了弄清楚在什么地方（*.hpp）定义一个符号并且链接到哪个库，推荐使用 Qt 生成器 IDE 的如下技巧：向代码添加声明 #include。
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