我正在使用TensorFlow处理一个图像超分辨率问题(包括2D和3D),并使用SSIM作为eval_metrics之一。
我用的是TF的image.ssim和skimage的measure.comapre_ssim。这两种方法对2D的结果都是一样的,但是对于3D卷的结果总是有差异的。
我研究了和的源代码。在这两种实现中,在如何考虑和处理输入映像方面,似乎存在一些根本的差异。
复制问题的代码:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from skimage import measure
# For 2-D case
np.random.see
我试图用Numpy在GIMP插件中实现一个卷积,并且得到了一些奇怪的结果。
给我带来问题的函数是这样的:(它只在灰度图像上操作)
def convolve(self, pixels, kernel):
bw, bh = pixels.shape
k_w, k_h = kernel.shape
if (k_w != k_h):
raise ValueError("Passed kernel is not of the right shape")
#expand the image
bigger = np.lib.pad(pixels, int(k_w
因此,我将一个数组存储在一个维数为(251,240)的矩阵中。接下来,我创建了一个ricker小波,并将其与每一列(时间序列)进行卷积。这似乎工作得很好。在我的过程中的下一步将是用相同的ricker小波去卷积卷积的结果。我希望重建我的原始信号,但事实并非如此。我做错了什么?我如何正确地对ricker小波进行去卷积? 我将我的一些代码附加在下面 # the array 'time' and and 'seismic_data' with dimensions (251,) and (251,240) respectively, where created in
我已经看到了一些关于如何降低噪音的答案,例如在收听时如何降低加速度计x,y,z值的噪声,但我的问题有点不同。
我已经有了一些记录的数据(在csv文件中),如果可能的话,我想在之后删除/减少噪音。
以下是记录的数据:
来自陀螺仪的X、Y、Z
陀螺仪的增量0-3,其计算方法如下:
axisX = 0;
axisY = 0;
axisZ = 0;
// This timestep's delta rotation to be multiplied by the
// current rotation
// after computing it from the gyro sample dat