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使用方向变换(directional transform)压缩感知

论文的第三部介绍了将BCS与SPL结合的框架:3.1 BCSBCS即压缩感知,将成多个大小为B×B的,设xj为每的列向量表示,对每一个采用观测矩阵ΦB来测量。 则每个所对应得到的观测向量为yj=ΦBxj,其中ΦB是MB×B2的正交测量矩阵,并且有MB=B2。 使用压缩感知有以下几个好处:首先由于后观测矩阵ΦB的尺寸变小,降低了所需的存储空间;其次,在编码端不需要等到整幅都完成观测后再进行编码,能在投影到观测矩阵后就进行编码传输;最后算法中初始化使用的 x(0)是根据最小均方误差来计算的,后的由于观测矩阵尺寸变小了,所以计算复杂度随之降低,在算法中,我们选用的尺寸大小B为32。 3.2 SPLPL迭代算法中结合维纳滤波器能消除由于压缩感知导致的重构中的效应,论文中SPL的迭代过程如下所示:?

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光照不均匀割技巧1——阈值

前言 在数字处理中,割是很关键的一步,当质量较好,光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成割任务,但是有些时候会遇到光照不均匀的现象,这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的割效果 第二幅则是左边部光照太强,左边的硬币割效果很差。 本文将用阈值的方法解决这一问题。 ?? 1 光照不均匀1         2 全局阈值处理结果 ?? 3 光照不均匀2        4 全局阈值处理结果 阈值思路 通过将割成若干别进行阈值割,可以在一定程度上解决光照或反射造成的不均匀影响。 笔者在计算出各个的可性度量之后,发现区效果并不是很好,后来通过析最大类间方差法,有个想法就是用割阈值处的类间平均灰度差判断的可性,当中只有背景或只有物体时,由于灰度值比较接近,则用 6 阈值处理结果 代码%功能:对一副进行阈值,可解决光照不均割不足的问题%通过判断类间灰度差以排除纯背景或纯物体的干扰%作者:wikiwen%日期:20171024%平台:matlab

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    python的处理模

    二、Image模Image模是在Python PIL处理中常见的模,对进行基础操作的功能基本都包含于此模内。 作软件为Visio2016。这是一个懒操作。对源的改变可能或者可能不体现在裁减下来的中。为了获取一个离的拷贝,对裁剪的拷贝调用方法load()。? 十五、Splitim.split() ⇒ sequence返回当前各个通道组成的一个元组。例如,离一个“RGB”将产生三个新的别对应原始的每个通道(红,绿,蓝)。 该方法执行比较慢;如果用户需要使用python处理中较大部数据,可以使用素访问对象(见load),或者方法getdata()。 二十六、Load类im.load()为配内存并从文件中加载它(或者从源,对于懒操作)。正常情况下,用户不需要调用这个方法,因为在第一次访问时,Image类会自动地加载打开的

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    OpenCV3.3深度学习模(DNN)应用-

    MobileNet-based SSD (light-weight object detection network)一:GoogleNet Caffe模型数据说明OpenCV通过支持加载这些预先训练好的模型,实现类 下面我们就以OpenCV3.3 使用Caffe的GoogleNet数据模型为例,实现对常见类,OpenCV3.3的DNN模使用的模型支持1000种常见类、googlenet深度学习网络模型是 2014类比赛的冠军、首先是下载相关的数据模型文件bvlc_googlenet.caffemodelbvlc_googlenet.prototxt其中prototxt是一个文本的JSON文件、一看就明白啦 模型文件需要从以下地址下载即可: http:dl.caffe.berkeleyvision.orgbvlc_googlenet.caffemodel二:编程实现首先我们需要加载它官方指定的一张测试space_shuttle.jpg 是一张航天飞机的片、OpenCV中加载的代码如下: Mat testImage = imread(D:vcprojectsimagesdnnfootball.jpg); if (testImage.empty

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    www.cs.cmu.edu~aayushbpixelNet从低层次的边缘检测到中层次的 surface normal estimation 到高层次的 semantic segmentation,针对广义的素级别预测问题 我们首先使用VGG-16卷积提取卷积特征,对一个采样的素点,从多个卷积特征上提取对应的特征,建立 hypercolumn descriptor,然后将该特征输入到一个MLP多层感知器,最后输入类结果 提出基于素的 stratified sampling, sparse sampling ?我们发现从训练中采样很少的素就可以得到很好的结果。?

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    处理-割-大津法

    date: 2018-07-16 09:39:40tags: 割-大津法算法介绍最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的,是一种自适应阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU算法公式代码 Opencv249 highgui.h#include Math.h int Otsu(IplImage* src); int main(){ IplImage* img = cvLoadImage(lena.jpg,0); 获取灰度 width; float u =0; for(int i = 0; i < 256; i++) { histogram = histogram size; u += i * histogram; 整幅的平均灰度 maxVariance=0; float w0 = 0, avgValue = 0; for(int i = 0; i < 256; i++) { w0 += histogram; 假设当前灰度i为阈值, 0~i 灰度素所占整幅的比例即前景比例 int r = img.rows; 行数 int T = 0; 阈值 uchar* data = img.data; 数据指针 int ftNum = 0; 前景素个数 int bgNum =

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    割(四)

    割(四)之基于FPGA的局部自适应割子模设计窗口缓存模win_buf本模不做任何算法上的处理,只是负责将当前输入素的二维窗口元素缓存并组成一个一维的向量输出。 模的构建非常简单,对别做行列方向的延迟即可。对于行方向上的延迟,可以用行缓存来实现,对于列方向上的延迟,则采用寄存器实现。 rst_n;input clk;input din_valid;input vsync;input din;output dout; 输出为KSZ*KSZ向量output dout_org; 输出中心点

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    割(二)

    割(二)之基于边缘割所谓边缘是指中两个不同区域的边界线上连续的素点的集合,是局部特征不连续的反应,体现了灰度、颜色、纹理等特性的突变。 正是基于这一特性,可以使用微算子进行边缘检测,即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定百鸟园,具体实现时可以使用与模板进行卷积来完成。 2.Canny算子的计算步骤(1)平滑求边缘主要是求的一阶或二阶导数,倒数计算对噪声非常敏感。因此,在进一步处理前,必须对进行平滑处理。 完成非极大值抑制后,会得到一个二值,非边缘点灰度值均为0,可能为百鸟园的局部灰度极大值可设置其灰度值为255.(4)滞后阈值割及边缘连接采用阈值割的主要目的是消除假边缘。 选择两个阈值,根据高阈值得到一个边缘,这样一个含有很少的假边缘。但是由于阈值较高,产生的边缘可能不闭合,为解决这样一个问题采用了另外也一个低阈值。

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    割(六)

    割(六)之基于FPGA的局部自适应割子模设计顶层模gauss_segment_2d 有了以上几个模,顶层设计就十简单了。 需要例化一个均值求取模mean_2d,求取当前窗口的均值,实时实例化一个窗口缓存模win_buf。需要注意的是,均值求取模需要一定的latency,需要将输入数据预期延迟对齐后再进行窗口缓存。 Winbuf输出中心素与均值进行差平方运算后,再乘以255运算计算不等式左边结果;输出其他别与均值进行差平方运算,将计算结果送入例化的add_tree模计算和,作为不等式右边结果,最后根据比较结果完成割 计算框如下:? Din_reg:窗口中间素,即当前操作素,将该素与均值进行minus and square运算后乘以255作为不等式左边表达式Win_buf:将输入延时后做并行处理,得到一个并行的窗口向量Add_tree

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    割(五)

    割(五)之基于FPGA的局部自适应割子模设计数据累加模add_tree数据累加模负责将窗口内所有元素与均值之差的平方相加,这里还是采用以前的加法思路:每个加法器限制两个输入,这样,对于255 同时把剩余的一个数据进行缓存,第二个时钟有56对数据进行相加,同时将之前的数据缓存,依次类推,如下所示:?

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    KNN

    KNN类链接摘自大佬的笔记,拿来细细品味,别是一番滋味。 * 片高度 * 3 , 测试样本数) X_train -- 由numpy数组表示的训练集,大小为(片长度 * 片高度 * 3 , 训练样本数) 输出: distances -- 测试数据与各个训练数据之间的距离 * 片高度 * 3 , 测试样本数) X_train -- 由numpy数组表示的训练集,大小为(片长度 * 片高度 * 3 , 训练样本数) Y_train -- 由numpy数组(向量)表示的训练标签 Y_train # 确定前k个点的所在类别 Y_prediction = np.argmax(np.bincount(y_labels_k)) # 返回前k个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测类 * 片高度 * 3 , 测试样本数) X_train -- 由numpy数组表示的训练集,大小为(片长度 * 片高度 * 3 , 训练样本数) Y_train -- 由numpy数组(向量)表示的训练标签

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    Python基础模处理模@PIL(批量类处理片及添加水印)

    完整代码2.PIL模功能简介2.1. 加载片并获取其属性2.2. 创建片2.3. 裁剪片2.4. 调整片大小2.5. 旋转片2.6. 在片上绘制文本2.7. 600*400,并在右下角粘贴logo将片文件存储在对应辨率子文件夹模化以下三部:绘制文字logo粘贴logo到照片遍历全部照片,按照辨率类1.3. 裁剪片裁剪是指在内选择一个矩形区域,并删除矩形之外的一切。Image 对象的 crop()方法接受一个矩形元组,返回一个 Image 对象,表示裁剪后的。 在片上绘制文本如果需要在上画线、矩形、圆形、其他简单形状或文本,就用 Pillow 的 ImageDraw 模。 复制和粘贴片copy()方法返回一个新的 Image 对象,它和原来的 Image 对象具有一样的。如果需要修改,同时也希望保持原有的版本不变,这非常有用。

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    割应用】医学割(二)——心脏

    这是专栏《割应用》的第2篇文章,本专栏主要介绍割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。 相比较脑区域割,医学中的心脏割问题要更复杂,因为心脏是一个不停运作的器官,其形状也会在运动过程中发生变化。本文我们就来看看医学割之心脏割。 数据库的困难对基于深度学习的医学割方法而言,数据库的获取是最主要的困难。 与其他数据不足的场景相同,医学也可以借助数据扩张实现网络的训练。比如下所示,通过随机旋转、平移、缩放、裁剪、弹性形变等手段,对原始进行变换:?3 应用实例1. 总结本文简要介绍了医学割应用领域内的心脏割,包括心室割和全心脏割。在进行任务析和难点解读后,给出了几个应用范例。下期我们一起来看一下医学领域割的最后一个子方向:肿瘤割。

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    割应用】医学割(三)——肿瘤

    这是专栏《割应用》的第3篇文章,本专栏主要介绍割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。 肿瘤的割是医学析领域的一个重要内容,相比较前面提到过的脑区域割和心脏割,肿瘤割任务由于个体间形状、纹理等差异大,从而实现更加困难。本文就来析一下,肿瘤割任务。 (1) 基于阈值的割方法基于阈值的割方法是割中最简单、高效的方法,也是最基础的方法之一。这种方法通过对内设置全局或局部阈值,实现灰度的二值化,从而实现前背景割,即目标区域割。 然而,在肿瘤割问题上则存在明显问题。以皮肤癌为例,这种方式割出来的皮肤镜往往不连续。 下期我们对医学割问题做一个总结,之后开启《割应用》专栏 的第二部

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    割应用】医学割小总结

    这是专栏《割应用》的第4篇文章,本专栏主要介绍割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。 本专栏的第一个板医学割中从具体应用出发,介绍了脑割、心脏割和肿瘤割三个问题,本文就总结一下现阶段医学割中该知道的内容。 医学割2 难点介绍总结本专栏医学割板的前三篇文章已经针对不同具体场景给出了对应的难点析,这里从整个医学割问题出发,总结一下这些难点。 》专栏的第一板:医学割,并给出了可供参考的方法和未来的研究方向。 从下篇文章开始,我们将进入第二个板——智能驾驶。下期见!

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    【从零学习OpenCV 4】——Grabcut

    GC_EVAL2算法应该恢复GC_EVAL_FREEZE_MODEL3只使用固定模型运行grabCut算法(单次迭代)该函数实现了GrabCut割算法,函数的第一个参数是待割的输入,要求是CV 最后割结果也是通过析掩码矩阵中每个素的数值进行提取。 函数最后一个参数是割模式标志,可以选择的参数及其含义在表8-5给出。为了了解该函数的使用方法以及对割效果,在代码清单8-22中给出了通过grabCut()函数对进行割的示例程序。 程序中首先在原中选择ROI矩形区域,之后利用grabCut()函数对该区域割,计算前景和背景,最后将掩码矩阵中明显是前景和疑似前景的素点全部输出,程序运行结果如8-14所示。 需要说明的是程序中为了保证绘制矩形框不对割产生影响,在绘制矩形框时对原进行了深拷贝。

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    python中的skimage处理模

    ‘poisson’ 泊松布的噪声。‘salt’ 盐噪声,随机用1替换素。属于高灰度噪声。‘pepper’ 胡椒噪声,随机用0或-1替换素,属于低灰度噪声。 mean: float 随机布的均值,用于’gaussian’和‘speckle’。 默认为0。 var: float 随机布的方差,(标准差^2)用于’gaussian’和‘speckle’。 local_vars:ndarray 每个素点处的局部方差,正浮点数矩阵,和同型,用于‘localvar’. amount:float 椒盐噪声素点替换的比例,在之间。 注意RGB数据若为浮点数则范围为,若为整型则范围为。2.亮度调整gamma调整原理:I=Ig对原素,进行幂运算,得到新的素值。公式中的g就是gamma值。 如果gamma>1, 新比原暗如果gamma

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    割应用】医学割(一)——脑区域

    因此,为了辅助诊断,减小误诊的概率,现阶段的医学析中经常会借助深度学习的方法。医学割主要处理的是医学领域所涉及到的各种割问题,比如常见的核磁共振(MRI)扫描。 与日常生活中常见场景的割任务不同,医学(如MRI)由于获取设备的影响,会出现对比度低、信噪比低、光强低等问题;且器官本身存在运动和形变(如心脏),个体之间也有差异。 这些因素导致了医学割的难度和其自身的算法设计特点。?大脑区域及形状个体差异示意下面我们以脑区域割为例,讨论一下该任务的难点,并通过一个应用实例来进一步理解医学中的脑区域割问题。 基于独立素体元亮度割所要求的背景差异基于独立素或体元亮度(第一顺序特征)的割是可行的,但这种操作要求兴趣目标相对于背景的亮度存在较大差异。 但是,这种降噪过程中采用的平滑操作同样也会影响其他非噪声的空间信息,从而使得处理后的丢失原始中的部细节。因此,在抑制噪声的同时也需要考虑细节的保留问题。?

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    类】使用经典模型进行

    类是根据的语义信息对不同类别进行区,是计算机视觉中重要的基础问题,也是检测、割、物体跟踪、行为析等其他高层视觉任务的基础,在许多领域都有着广泛的应用。 如:安防领域的人脸识别和智能视频析等,交通领域的交通场景识别,互联网领域基于内容的检索和相册自动归类,医学领域的识别等。 这里将介绍如何在PaddlePaddle下使用AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、Inception-ResNet-v2和Xception模型进行类问题的描述和这些模型的介绍可以参考PaddlePaddle book。 reader.py定义了这种文件的读取方式,它从列表文件中解析出路径和类别标签。列表文件是一个文本文件,其中每一行由一个路径和类别标签构成,二者以跳格符(Tab)隔开。

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    类】 实战类网络的可视化

    现阶段,网络可视化的研究内容基本上围绕经典的类网络展开,是类的延伸和升华,大体上可以为层可视化、卷积核可视化、类激活可视化三种,本篇文章我们就走进神经网络的内部,了解那些千姿百态的可视化知识 2.2 卷积核可视化类网络的本质是对卷积核的参数进行学习,不同的卷积核代表对应的类别特征,是类的核心基准。因此,如何呈现出卷积核的内容,也是评判网络学习能力的方法之一。 如果能得出整幅对其类别的整体响应值,即每个素在类所做出的贡献,我们便可以得到特征在网络学习过程中的重要程度占比。在此基础上,类激活的概念被提出。 ? 通过对特征作全局平均值池化可以获得特征的整体均值,并移除全连接层,以此作为基准进行类,可以保留特征的空间位置信息,从而反应中任意位置特征的重要程度。 ? 如上中的花朵,通过类激活我们可以看到网络关注的重点区域,这也是判定网络学习是否准确的一种全新思路。以上实验代码可以发送关键词“类模型可视化”到有三AI公众号后台获取。

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