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Java实现高斯模糊和图像的空间卷积

其实,在iOS上实现高斯模糊是件很容易的事儿。早在iOS 5.0就有了Core Image的API,而且在CoreImage.framework库中,提供了大量的滤镜实现。...使用RenderScript实现高斯模糊.png ? 使用cv4j实现高斯模糊.png 可以看出,cv4j实现的高斯模糊跟RenderScript实现的效果一致。...二维卷积在图像处理中会经常遇到,图像处理中用到的大多是二维卷积的离散形式。...二维卷积的离散形式.png 以下是cv4j实现的各种卷积效果。 ? 各种卷积效果1.png ?...目前已经实现的功能: ? cv4j.png 这周,我们对 cv4j 做了较大的调整,对整体架构进行了优化。还加上了空间卷积功能(图片增强、锐化、模糊等等)。

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    深度理解卷积--使用numpy实现卷积

    卷积 在深度学习里CNN卷积神经网络是最常见的概念,可以算AI届的hello world了。...本文就不从理论上详细介绍卷积了,程序员就要有程序员的亚子,所以我直接上代码介绍怎么用numpy实现卷积。...numpy实现卷积 基础定义 以CV中对图像卷积为例,图像卷积一般都是 输入:四维数组[B,H,W,C_in] 卷积核:四维数组[C_in,K,K,C_out] 输出:四维数组[B,H2,W2,C_out...在卷积时还有stride等概念,本文设置stride=1,因为理解了本文代码后,其他情况完全可以方便实现。...单个核卷积单通道 首先我们从低维入手,图片张数为1,单个卷积核,单个通道输入: 输入—[H,W] 卷积核—[K,K] 输出—[H2,W2] 也就是下图过程: ?

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    深度使用卷积--使用tensorflow实现卷积

    在上一篇我们了解了卷积的概念,并且使用numpy实现卷积。...但是现在其实很少会需要自己去实现卷积操作了,因为很多深度学习框架已经很好的封装了基础API甚至封装好了网络模型,比如tensorflow,pytorch,caffe等等。...今天我们就使用tensorflow来实现卷积,顺便和我们自己实现卷积结果对比,验证我们的实现是否正确。...tensorflow实现卷积 API介绍 tensorflow是一个数据流图,tf基础使用后面有时间会再从基础进行介绍,今天直接上卷积的使用了,主要用到的API就是tf.nn.conv2d 对参数进行简单介绍...可以看到两个结果一致~ OK,通过两篇文章的介绍,相信对卷积实现有很好的理解了。在理解的基础才能更好的去使用各种框架的封装接口。

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    【数字信号处理】卷积编程实现 ( 卷积计算原理 | 卷积公式计算 | 使用 matlab 计算卷积 | 使用 C 语言实现卷积计算 )

    文章目录 一、卷积计算原理 二、卷积计算 1、计算 y(0) 2、计算 y(1) 3、计算 y(2) 三、使用 matlab 计算卷积 四、使用 C 语言实现卷积计算 一、卷积计算原理 ---- 对于...n-m) = x(n) * h(n) 线性时不变系统 ( LTI - Linear time-invariant ) 的 " 输出序列 " 等于 " 输入序列 " 与 " 系统单位脉冲响应 " 的 线性卷积...; 输出序列 的元素个数 : 输出序列元素个数 = 输入序列元素个数 + 单位脉冲响应序列元素个数 - 1 二、卷积计算 ---- 给定 输入序列 : x(n) = \{1,2\}_{[0, 1]}...单位脉冲响应 : h(n) = \{1,2\}_{[0, 1]} 计算卷积 : x(n) * h(n) ; 卷积结果序列对应的元素个数是 2 + 2 - 1 = 3 根据如下 卷积 公式 : y...- matlab 源码 : x = [1, 2]; h = [1, 2]; y = conv(x, h); 最终计算结果 : y(n) = \{1,4,4\}_{[0,2]} 四、使用 C 语言实现卷积计算

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    MATLAB实现分段卷积

    一、实验目的 1.学习分段卷积的概念及其应用。 2.掌握如何来实现分段卷积。...在这些情况下,就要将长序列分段,每一段分别与 短序列进行卷积,即分段卷积。有两种方法:重叠相加法和重叠保留法。 1.重叠相加法 设序列h(n) 长为 M, x(n) 是长序列。...这种方法是将 x(n) 分段,每段长与h(n) 接近设为 N₁,将每一段分别与h(n) 进行线性卷积,再将分段卷积各段重叠的部分相加构成总的卷积输出。...2.重叠保留法 这种方法在长序列分段时,段与段之间保留有互相重叠的部分,在构成总的卷积输出时只需将各段线性卷积部分直接连接起来,省掉了输出段的直接相加。...;title('用重叠相加法求卷积');

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    numpy实现卷积操作

    一、卷积神经网络 卷积神经网络是一种常用的深度学习模型,通常用作图像处理方面的任务,如人脸识别、目标识别等。 本文整理了卷积操作、特征图、卷积核的可训练参数等。 二、动画演示 ?...3.1.3 平移不变性 3.1.4 感受野 3.2 numpy实现动画中的卷积 本文用了动画实现卷积的方式,用了矩阵哈达玛积,结果求和,再遍历通道。...当编写完上面的代码,我就发现实现卷积的代码有问题,优先求哈达玛积 应转化为 矩阵相乘,将二维矩阵转换为一维矩阵。...(对比全连接网络实现手写数字识别。) 单层卷积,可训练参数个数: ?...四、总结 本文用最简单的方法实现卷积操作,并有做优化,写死padding、stride等参数,但是通过编写代码,充分理解了卷积操作。

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    PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

    你好,我是郭震 在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。...以下是对传统卷积和反卷积的介绍,以及它们在 PyTorch 中的应用示例。 传统卷积 (nn.Conv2d) 用途 传统卷积通常用于特征提取。...转置卷积 (nn.ConvTranspose2d) 用途 转置卷积,有时称为反卷积,主要用于增加数据的空间维度。...它可以被视为传统卷积的逆过程。 工作原理 转置卷积通过在每个输入数据点周围插入空白(通常是零填充),然后应用卷积核,以此来“扩展”数据的空间尺寸。...这种操作可以通过调整卷积核的大小、步幅和填充等参数来实现对输出尺寸的精确控制。

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    Tensorflow反卷积(DeConv)实现原理+手写python代码实现卷积(DeConv)

    上一篇文章已经介绍过卷积实现,这篇文章我们学习反卷积原理,同样,在了解反卷积原理后,在后面手写python代码实现卷积。....^#)…. 2 代码实现 上一篇文章我们只针对了输出通道数为1进行代码实现,在这篇文章中,反卷积我们将输出通道设置为多个,这样更符合实际场景。...具体实现代码如下: #根据输入map([h,w])和卷积核([k,k]),计算卷积后的feature map import numpy as np def compute_conv(fm,kernel)...为了验证实现的代码的正确性,我们使用tensorflow的conv2d_transpose函数执行相同的输入和卷积核,看看结果是否一致。...对比结果可以看到,数据是一致的,证明前面手写的python实现的反卷积代码是正确的。

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    【深度学习实验】卷积神经网络(一):卷积运算及其Pytorch实现(一维卷积:窄卷积、宽卷积、等宽卷积;二维卷积

    一、实验介绍 本文主要介绍了卷积运算及其Pytorch实现,包括一维卷积(窄卷积、宽卷积、等宽卷积)、二维卷积。...注意: 在早期的文献中,卷积一般默认为窄卷积; 而目前的文献中,卷积一般默认为等宽卷积。...d. pytorch实现 import torch import torch.nn.functional as F # 转换输入特征图和滤波器为张量 input_tensor = torch.tensor...c. pytorch实现 import torch import torch.nn as nn # 创建输入张量 input_tensor = torch.tensor([[1, 1, 1, 1, 1...(这个操作是为了将卷积核应用于输入数据时实现卷积运算的正确性) 使用nn.Conv2d类定义了一个卷积层conv_layer。

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    keras卷积层_keras实现卷积神经网络

    分组卷积在pytorch中比较容易实现,只需要在卷积的时候设置group参数即可 比如设置分组数为2 conv_group = nn.Conv2d(C_in,C_out,kernel_size=3,stride...=3,padding=1,groups = 2) 但是,tensorflow中目前还没有分组卷积,只能自己手动编写分组卷积函数。...在编写程序之前大家要先理解分组卷积的形式,也就是对特征图在通道上进行划分,例如设置group=3,对输入特征图通道划分成三组,输出特征图也要划分成3组,再对三组输入输出特征图分别进行卷积。...实现过程如下: 1.获取输入特征图和输出特征图通道数,再结合分组数进行划分 2.对输入特征图的每一组进行单独卷积 3.将每组卷积后的结果进行通道上的拼接 代码如下: def group_conv...filters=nb_og, kernel_size=kernel, strides=stride, padding='same', use_bias=False)(x_group))#对每组特征图进行单独卷积

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    深度理解卷积--使用im2col实现卷积

    在上一篇我们了解了卷积的概念,并且使用numpy实现卷积。另一篇介绍了如何在tensorflow框架中调用API进行卷积操作。...今天再介绍一个实现卷积操作的方案,使用im2col实现卷积,实际在OpenCV源码中也可以看到im2col的算法,顺便提一下opencv也可以直接部署深度学习模型,调用方法可以参考这里。...(实际应该是im2row) 如果看过numpy实现卷积的文章应该都知道卷积的过程,如果是二维图像,卷积核会在图像上滑动进行卷积,那在im2col实现卷积,怎么操作呢? ?...根据矩阵相乘的定义,两个结果是一致的,但im2col肯定是优化版的卷积过程~ 通过上面几个图,大家应该就就了解了什么叫im2col,以及它如何实现卷积了。...numpy实现卷积结果是一致的~

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    Excel实现卷积神经网络

    CNN神探 让我们假装终结者的头脑里住着一个特别的侦探,名叫“夏洛克·卷积·福尔摩斯”。...卷积网络架构 你将学习: 输入:计算机如何看 特征检测:像福尔摩斯一样思考 卷积数学:福尔摩斯的侦探工具 ReLU:非线性模式识别 最大池化:保留最重要的线索 扁平化:排列所有线索 全连接:完成案件拼图...为了达到平移不变性,CNN需要依靠它的特征侦探夏洛克·卷积·福尔摩斯的服务。 类比: 图像就像由像素组成的电子表格。 ? 遇见夏洛克·卷积·福尔摩斯——特征侦探 ?...回到我们原本的CNN例子,我们在卷积之后马上应用ReLU: ?...最大池化之后,我们完成了1回合卷积/ReLU/最大池化。 典型的CNN在分类器之前会有若干回合卷积/ReLU/池化。在每一回合中,我们将在增加深度的同时挤压高/宽,这样我们不会在此过程中遗失证据。

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    MATLAB实现 有限长序列的线性卷积和圆周卷积

    一、实验目的 1.通过实验加深对线性卷积和圆周卷积的认识. 2.知道如何用圆周卷积来计算线性卷积....二、实验原理及方法 有限长序列卷积有两种形式:线性卷积和圆周卷积.时域圆周卷积在频域上为两序列的 DFT  相乘,因而有限长序列的圆周卷积可以在时域直接计算,也可以在频域中计算.由于 DFT 有快速算法...h(n)的线性卷积: y(n) = x(n) * h(n) ,然而,在一定的条件下,可以使圆周卷积等于线性卷积。....于是,可使得圆周卷积等于线性卷积而不产生混迭的充要条件是 L≥N+M-1。.... 2.给出所编制的程序,并绘出实验所得出的图形. 3.分析线性卷积和圆周卷积之间的关系。

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    TensorFlow实现卷积神经网络

    1.卷积神经网络简介 卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),最早是19世纪60年代,生物学家对猫视觉皮层研究发现:每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像...后来到了80年代,日本科学家提出了神经认知机(Neocognitron)的概念,也可以算作是卷积神经网络最初的实现原型,在CS231n的课上说过,卷积神经网络不是一夜产生的,从这个发展过程中我们就可以看出...卷积神经网络的要点就是局部连接(Local Connection)、权值共享(Weight sharing)和池化层(Pooling)中的降采样(Down-Sampling)。 ...2.简单神经网络的搭建 这里就使用了两个卷积层和一个全连接层,目的主要是说明下在tensorflow中怎么定义卷积层和全连接层。...因为卷积神经网络是会用到2D的空间信息, 所以要把784维的数据恢复成28*28的结构,使用的函数就是tf.shape的函数。

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    手写代码实现卷积操作(Python)

    卷积神经网络中,才用卷积技术实现对图片的降噪和特征提取。 一般我们构建卷积神经网络都是使用成熟的框架,今天我就来自己实现一下卷积,并使用不同的卷积核来看看效果。...卷积操作的原理可以由下图表示: 一个3*3的卷积核,以滑动窗口的形式在图片上滑动,每滑动一次,就计算窗口中的数据的加权之和,权值就是卷积核的数据。 通过这个过程将图片进行转化。...,img_new记录每一行卷积后的数据,形成新的图片 下面来看一看卷积结果: img_new = convolution(k, data)#卷积过程 #卷积结果可视化 plt.imshow(img_new..., cmap='gray') plt.axis('off') 因为卷积结果和卷积核有密切关系,虽然上图看上去没他大的区别,那是因为卷积核的关系。...通过卷积后的图片,大小变化了,可以使用零填充技术使得输出图片和原图片大小一致,这里就不实现了,本文主要是实现卷积过程。

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