了解卷积/滤波的基础知识，给图片添加边框。 卷积的概念其实很好理解，下面我就给大家做个最简单的解释，绝对轻松加愉快的辣o(_￣▽￣_)o 卷积 什么是二维卷积呢？...： padding 不难发现，前面我们用3×3的核对一副6×6的图像进行卷积，得到的是4×4的图，图片缩小了！...我们可以把原图扩充一圈，再卷积，这个操作叫填充padding。 事实上，原图为n×n，卷积核为f×f，最终结果图大小为(n-f+1) × (n-f+1)。 那么扩展的这一层应该填充什么值呢？...添加边框 cv2.copyMakeBorder()用来给图片添加边框，它有下面几个参数： src：要处理的原图 top, bottom, left, right：上下左右要扩展的像素数 borderType...OpenCV进行卷积 OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作，比如我们的核是下面这样（3×3区域像素的和除以10）： M = \frac{1}{10}\left[ \begin{matrix
1 问题 如何对图片进行卷积计算？...2 方法 先导入torch和torch里的nn类，然后设置一个指定尺寸的随机像素值的图片，然后使用nn.conv2d函数进行卷积计算，然后建立全连接层，最后得到新的图片的尺寸 步骤: (1) 导入实验所需要用到的包...=1) (4) 建立全连接层然后对图片进行卷积计算，然后对图片进行拉伸，再将拉伸后的图片交给全连接层，最后打印救过卷积计算的图片的尺寸 fc = nn.Linear(in_features=32*28*...torch.flatten(x,1) # [128,32*28*28] out = fc(x) print(out.shape) 3 结语 这次实验我们更加深入的了解了torch的有趣之处，通过对图片进行卷积计算...，设置卷积计算的通道，设置卷积核尺寸大小，设置步长，设置补充，最后进行拉伸，得到最后的图片的尺寸，让我对卷积有了进一步的了解，对卷积的使用以及深度学习的魅力有了进一步的了解。
接上篇：卷积神经网络对图片分类-上 5 池层（Pooling Layers） 池层通常用在卷积层之后，池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度，降低计算开销，控制过拟合。...如之前所说，一张28X28的输入图片，经过5X5的过滤器后会得到一个24X24的特征图像，继续简化这个24X24特征图像里的信息，只保留关键信息。需要加入一个池层： ?...这里0.94代表图像是船的可能性为94%，表示预测图片与过滤器产生了很高的激励，获取到了很多高层次的特征，例如船帆，船桨等等特征。...0.02表示图像是鸟的可能性为2%，表示预测图片与过滤器产生了很低的激励，没有获取到了很多高层次的特征，例如翅膀，喙等等特征。...所以在第一个卷积层之后，又进入下一个卷积层，那么第一个卷积层的输出就变成了下一个卷积层的输入。第一个卷积层的输入是一个普通的图片，第二个卷积层的输入是从第一个卷积层变化而来的一些特征图像。
那卷积神经网络为什么对于图像识别分类有着更好的效果呢？ 图片数据对于机器来说是交大的数据，尤其是对于高清图片，机器读取和学习的时间也就越长，难度可以说指数级上升。...但是卷积神经网络它可以将数据庞大的图片识别问题去不断降维（就是从图像中不断去抽取细节特征，从小的慢慢看），使得该图像最终能够被训练。 那么卷积神经网络是怎样工作的呢？...卷积层的原理其实就是局部视野的原理，有一张30*30的图片，我每次只看3*3的大小（步长为3，不重复看），看100次全部看完，这就是卷积（看下图去理解卷积）。...卷积神经网络在图像数据非常多的适合会有出乎意料的效果，但是数据集过少的时候往往效果不是很好，容易出现过拟合。 ? 卷积 ? 池化 LeNet介绍 ? 我们来看看这一张图，从原始图片不断提取，卷积。...数据准备 教程的图片从Cifar数据集中获取，download_cifar.py从Keras自带的Cifar数据集中获取了部分Cifar数据集，并将其转换为jpg图片。
接上篇：卷积神经网络对图片分类-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题...10 训练 到目前为止大家肯定会有一些疑问，卷积层是如何知道提取哪些特征图像，过滤器里的权重值是如果被确定的，全连接层是如何进行对比的。 接下来我们就来看看，网络是如何被训练的。...当我们长大一些的时候，父母和老师给我们看不同的图片并且告诉我们这些图片对应的是什么。这种思想或者方法就是给图片打标签，就是CNN训练的过程。...在CNN训练之前，其实我们已经有一些训练样本，里面有成千上万张猫，狗，鸟，船的图片，并且每一张图片都有一个对应的标签说明它是什么动物，例如有一张训练图片被标记为狗，它的标签是[0 0 0 1 0 0 0...这里target就是图片的真实分类值，output就是图片通过网络训练出来的分类值，然后调用均方误差就得到了损失值。
我们来看看在图像处理领域如何使用卷积神经网络来对图片进行分类。 1 让计算机做图片分类： 图片分类就是输入一张图片，输出该图片对应的类别（狗，猫，船，鸟），或者说输出该图片属于哪种分类的可能性最大。...人类分辨一张船的图片可能是通过图片里船的边缘，线条等等特征。类似的计算机分辨一张船的图片也是通过这些底层特征来进行判断，比如图片里的图像边缘和图像轮廓，然后通过卷积神经网络建立更抽象的概念。...2 卷积神经网络结构 你有一张图片(28X28)，把它丢给卷积神经网络里面一系列处理层，卷积层(convolutional layer)，池层(pooling)，全连接层(Fully connected...你可以把卷积层想象成一道光束，照在一张图片上面。这道光束叫做过滤器，被光束照耀的地方叫做感受区。假设这道光束照亮的范围是一个5X5的方形区域。现在让这道光束从左到右，从上到下扫过图片的每一个区域。...4 具体如何卷积 假设我们有一张老鼠的图片： 还有一个7X7X3的过滤器，它有一些权重值, 是一个曲线过滤器： 现在我们让过滤器在图片的左上角： 当过滤器扫或者卷积整个图片时，把过滤器里面的权重值和真实图片里面对应的像素值相乘
python 进行一维卷积 自带的卷积函数： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.plot([1,2,3,4]) plt.plot...([1,1,3]) # 倒过来成为卷积核，然后在上述的数组中滑动，得到结果 end_1=np.convolve([1,2,3,4],[1,1,3],'full') end_2=np.convolve([
文章目录 调用tf.nn.conv2d()实现卷积 自己实现卷积函数 我们知道，tensorflow里面自带卷积函数，tf.nn.conv2d()就可以实现相关功能，本文主要是自己实现卷积操作，然后和...strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 【参数：】 input : 输入的要做卷积的图片，要求为一个张量...，shape为 [ batch, in_height, in_weight, in_channel ]，其中batch为图片的数量，in_height 为图片高度，in_weight 为图片宽度，in_channel...为图片的通道数，灰度图该值为1，彩色图为3。...是卷积核数量。
参考链接： 使用Python卷积简介 python 卷积函数 What is a convolution? OK, that’s not such a simple question....什么是卷积？ 好吧，这不是一个简单的问题。 相反，我将给您一个非常基本的示例，然后向您展示如何在Python中使用实际功能执行此操作。 ...I’m going to do this by making the function a python function. 定义两个功能。 我将通过使函数成为python函数来实现此目的。...如果我想用不同的函数进行卷积怎么办？ 简单-只需更改python代码中的功能即可。 繁荣，就是这样。 只是为了好玩，这是将平方函数之一更改为高斯函数时的样子。 ...翻译自: https://medium.com/swlh/calculating-the-convolution-of-two-functions-with-python-8944e56f5664 python
从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。...最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！...1 Tensorflow卷积实现原理 先看一下卷积实现原理，对于in_c个通道的输入图，如果需要经过卷积后输出out_c个通道图，那么总共需要in_c * out_c个卷积核参与运算。...image.png 2 手写Python代码实现卷积 自己实现卷积时，就无须将定义的数据[c,h,w]转为[h,w,c]了。...3 小结 本文中，我们学习了Tensorflow的卷积实现原理，通过也通过python代码实现了输出通道为1的卷积，其实输出通道数不影响我们学习卷积原理。
因此，图片等高维数据每经过一个卷积层，深度都会增加，并且等于过滤器的数量。 ?...当卷积层作为模型第一层时，必须提供此参数，否则不需要 示例1：构建一个CNN，输入层接受的是 $200 \times 200$ 像素的灰度图片；输入层后面是卷积层，具有 16 个过滤器，宽高分别为 2；...并且，不希望过滤器超出图片界限之外，就是说，不用0填充图片。...构建图片分类 CNN 4.1 创建序列化模型 model = Sequential() 4.2 添加卷积层和最大池化层 这里分别添加了 3 层卷积层和 3 层最大池化层。...卷积层的过滤器数量逐次增加，并且 padding 参数都为 same，strides 使用默认值 1，这意味着，卷积层不会改变图片的宽高，只会通过过滤器层层提取更多特征。
PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。 以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通道。而对于灰度图像，则只有一个通道。...PIL也支持一些特殊的模式，包括RGBX(有padding的真彩色)和RGBa(有自左乘alpha的真彩色) 3、 尺寸 通过size属性可以获取图片的尺寸。...5、 调色板 调色板模式 (“P”)使用一个颜色调色板为每个像素定义具体的颜色值 6、 信息 使用info属性可以为一张图片添加一些辅助信息。这个是字典对象。...二、Image方法 常用方法 img = Image.open(“1.png”) #获取图片句柄 img.show() #打开图片 img.save...) img.rotate #图片翻转例如；img3 = img.rotate(90) #图片旋转90度 img.resize
第二部分 在了解了上面 AutoEncoder 工作原理的基础上，我们在这一部分将对 AutoEncoder 加入多个卷积层来进行图片的降噪处理。...作图工具：OmniGraffle 我们通过向模型输入一个带有噪声的图片，在输出端给模型没有噪声的图片，让模型通过卷积自编码器去学习降噪的过程。 输入层 ?...我们知道卷积操作是通过一个滤波器对图片中的每个 patch 进行扫描，进而对 patch 中的像素块加权求和后再进行非线性处理。...可以看到通过卷积自编码器，我们的降噪效果还是非常好的，最终生成的图片看起来非常顺滑，噪声也几乎看不到了。...可以看出，跟卷积自编码器相比，它的降噪效果更差一些，在重塑的图像中还可以看到一些噪声的影子。 结尾 至此，我们完成了基础版本的 AutoEncoder 模型，还在此基础上加入卷积层来进行图片降噪。
有一张RGB的图像，我们要在这个图像的周围加上填充元素，使得这个图像不会再卷积操作后导致边缘信息丢失和图像尺寸的减小。...x矩阵 x[1],x[1,1]矩阵 2019-3-24更正 在上面我记录的（4，3，3，2）表示随机生成的意思要按照图片的定义来走，这里的4确实是样本数，但是通道数这里是2，因为读取一个64×...64像素的RGB照片的时候，他的ndarray是（64，64，3）所以随机生成的数要大致按照图片的格式走。...这里还记录一个问题，图像的灰度图也是一个2维矩阵，只不过这里的灰度图是有一个根据RGB的换算的格式去算的，一个RGB图片的基本单元是像素，每一个像素是有RGB三个通道的值组合而成的，那么得到了RGB三个通道的矩阵后如何得到一个彩色图像的
当卷积模型发现某一块裁剪的区域都属于皮肤，它就预测为“NSFW”，在图片中Lena身上相应的位置显示出一大片红色区域。...下图的两个图片例子分别表示在上述两种实验中传入卷积模型的两类图片示例： ? 这些遮挡实验的一个优点就是当分类器完全是一个黑盒的情况下照样能够进行实验。...去卷积网络模型 当我们用指定数据集训练得到一个模型后，往往希望给出一张图片和某个类别，然后想从模型中得到诸如“我们该如何改变这张图片使其看起来更像是属于那个类别的”之类的答案。...下图展示的是我们用去卷积模型对Lena照片的处理结果，显示了我们该如何修饰Lena图片使其更像一张色情图片（作者注：这类使用的去卷积模型需要传入一张正方形的图片 —— 我们将Lena的完整图片填补成合适的尺寸...根据我们的去卷积模型，我们给她加上红唇后看起来更像PG级（可能不适宜儿童）图片。 ?
安装库 pip install pytesseract pip install Pillow
环境win10Python3.9PIL图片拼接from PIL import Image"""图片拼接"""def image_compose(imag, imag_1): # 读取图片一尺寸...rom_image = Image.open(imag) width, height = rom_image.size # 读取图片二尺寸 rom_image_1 = Image.open...size[1] # 创建一个新图,长度是原图长度，宽度为两张图之和 to_image = Image.new('RGB', (width, height+height1)) # 把两张图片按坐标粘贴到对应位置上...to_image.paste(rom_image_1, (0, height)) # 保存新图 to_image.save('new.png')image_compose('', '')效果图片图片图片资源下载
Deconvolution and Checkerboard Artifacts 实验：生成图片反卷积与棋盘伪影 生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts，这几天跑实验遇到了棋盘伪影，在前辈指导下了解了如何解决这个问题...反卷积&重叠 使用神经网络生成图像时，经常使用反卷积操作从低分辨率与高阶描述构建图像。这会让网络先描绘粗糙的图像，再填充细节。...虽然这些堆栈的反卷积可以消除棋盘效应，但它们经常混合，在更多尺度上产生棋盘效应。 ? 步长为1的反卷积层——通常被认为是成功的模型中的最后一层（eg....但是，尽管这种方法有效，但反卷积仍然容易产生棋盘效应。 2）将上采样分离为较高分辨率的卷积到计算特征。例如，可以调整图像大小（使用最近邻居插值或双线性插值），然后进行卷积层。...################################################################ 【其实只用记住：】 【使用策略】如果使用反卷积生成图片中出现了棋盘伪影，
它还包含一系列用于制作自定义数据集的Python类。...`torch.utils.data.DataLoader`[11] 在数据集上创建 Python 可迭代对象（使用 torch.utils.data.Dataset 创建）。...TinyVGG 卷积神经网络模型简化图 卷积神经网络中最大的不同就是卷积层了，下面是一个卷积层的动画示例： 一个可视化网站让你瞬间弄懂什么是卷积网络 卷积神经网络可视化可以看看我的另一篇文章：一个可视化网站让你瞬间弄懂什么是卷积网络...创建演示数据来看看卷积层内部发生了什么： torch.manual_seed(42) # 创建和图片大小一样、批次大小一样的随机数据 images = torch.randn(size=(32, 3,...from pathlib import Path # 创建模型目录（如果不存在），参考：https://docs.python.org/3/library/pathlib.html#pathlib.Path.mkdir
python的PIL库简直好用的不得了，PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数，关于Image库的介绍和使用，看这里：http://effbot.org/imagingbook/image.htm...这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景，做一下图片的合成 图片可以看作是很多像素点组成的，每个像素点都是一个RGB颜色，(red, green, blue), 那么合成两张照片就有办法了，...我们可以在一张新的RGB色的图片里一个像素点取图片一的对应位置的像素，下一个像素点取图片二的像素，直到遍历完成，代码如下： from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数...Image #将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张图片的地址和比例 #如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准 def merge2(img1_address,img2_address...address = "B:\Picture\YourName\1.jpg" img2_address = "B:\Picture\YourName\2.jpg" direction = "D:/Python
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