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图像腐蚀与图像膨胀在信号过滤的应用

今天遇到一个有趣的问题，常规我做图片处理，采用图像腐蚀与图像膨胀等方法用来得到想要的图像特征，今天第一次看到腐蚀与膨胀在信号过滤中的引用，故此分享探讨 先说说图像腐蚀与图像膨胀 图像腐蚀与图像膨胀 一...白色区域减少) 信号应用 代码如下 x0=x; %%把x赋值给x0 figure(4); plot(x,'r') k=[0,1,5,1,0]; n=length(x); y1=zeros(1,n); y2=...y(kl)=x(j+kl-1)-k(kl); if(y(kl)<min) min=y(kl); end end y2(...j)=min; j=j+1; end figure(6); subplot(2,1,1); plot(y1); subplot(2,1,2); plot(y2,'r'); hold on 处理结果为...：左边为原始信号，右边为2种方法处理后的信号 个人的理解这种方法类似采用一个滑动窗过滤，最后得到平稳信号，各位读者有啥见解欢迎留言讨论。

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（译）SDL编程入门（2）在屏幕上显示图像

在屏幕上显示图像 现在你已经打开了一个窗口，让我们在上面放一张图片。 注意：从现在开始，教程将只涉及源代码的关键部分。如果想看完整的程序，你必须下载完整的源码。...在以后的教程中，我们将介绍如何渲染GPU加速的图像。 我们在这里要处理的图像是屏幕图像（你在窗口内看到的）和我们将从文件中加载的图像。 请注意，这些都是指向 SDL 表面的指针。...当你可以拥有一个图像副本并反复渲染时，在内存中拥有几十个图像副本是很浪费的。 另外，一定要记得初始化你的指针。我们在声明它们的时候会立即将它们设置为NULL。...gScreenSurface, NULL ); //更新表面 SDL_UpdateWindowSurface( gWindow ); //等待2秒...www.lazyfoo.net/tutorials/SDL/02_getting_an_image_on_the_screen/02_getting_an_image_on_the_screen.zip [2]

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在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解。 ?...其次，你需要 pandas, opencv2 以及 Jupyter 来跑相关代码。但是，为了简化安装过程，我们强烈推荐你在我们的 GitHub 资源库里跟随 Docker 的安装指南。...针对其他 CV 任务的机器学习模型，建立在图像分类的基础之上，比如物体识别和图像分割。它们不仅能对提供的信息进行识别，还能学习如何解读 2D 空间，调和两种理解，并决定图像中物体信息的位置分布。...在我们的例子中，VGG-16 图像分类模型导入 224x224 分辨率的图像，生成对分类图像非常有用的 4,096 维特征矢量。...这允许开发者探索一个较大的优质注解空间，同时让推理在计算上可追踪。在下面的例子里，算法保持了一个 k = 2 的候选句子列表，即每个垂直时间步到每个加粗词语的路线。 ?

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【CCD图像检测】2：黑白图像检测的硬件设计

小车以模拟CCD摄像头为传感器，模拟式的采集先将一路视频信号引用图2电路，通过其可以将摄像头输出的复合视频信号进行分离，得到独立的同步信号和视频模拟量信号，然后通过逐行采样来完成整幅图像的采集。...图17：电路在不同滞后电阻下的输出波形     那么我们计算出一个大致R2 的参考值。    ...在实际中，配合LCD，调节R2电位器，结果发现R2=1.85K时有比较好的效果，符合理论计算结果。    关于R4参数的确定方法。...软件层面： （2）利用新的数据结构，用时间换空间，这样在不采用计数器也能利用有限的空间存储更多的数据，这样就自然提高了图像采集的精度。...采集方法 优点 缺点 片内AD 电路设计简单，直接利用芯片内部集成模块，采集到的图像失真度小。 图像横向精度难以提高，在处理时会有图像阈值分割的困难。

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PCL深度图像（2）

（1）点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。...2.点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。...所以我们知道有规则及必要信息就可以反算为深度图像。...noise_level, min_range, border_size); range_image_widget.showRangeImage (range_image); } } } 在代码利解释的十分详细...输入的结果及其深度图 对于本章本来是下一篇在博客里是一章的内容但是由于在这里没办法都包含在一篇文章中（超过了字数限制）所以就拆开了，有志同道合者请关注公众号与我后台交流，或者分享学习，欢迎投稿交流

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开发 | 在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解。 ?...其次，你需要 pandas, opencv2 以及 Jupyter 来跑相关代码。但是，为了简化安装过程，我们强烈推荐你在我们的 GitHub 资源库里跟随 Docker 的安装指南。...针对其他 CV 任务的机器学习模型，建立在图像分类的基础之上，比如物体识别和图像分割。它们不仅能对提供的信息进行识别，还能学习如何解读 2D 空间，调和两种理解，并决定图像中物体信息的位置分布。...在我们的例子中，VGG-16 图像分类模型导入 224x224 分辨率的图像，生成对分类图像非常有用的 4,096 维特征矢量。...这允许开发者探索一个较大的优质注解空间，同时让推理在计算上可追踪。在下面的例子里，算法保持了一个 k = 2 的候选句子列表，即每个垂直时间步到每个加粗词语的路线。 ?

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基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类

通过上面得到的mobilenet_v2.h5模型，我们需要转换为tflite格式的模型，在Tensorflow2之后，这个转换就变动很简单了，通过下面的几行代码即可完成转换，最终我们会得到一个mobilenet_v2...= converter.convert()open("mobilenet_v2.tflite", "wb").write(tflite_model)在部署到Android中可能需要到输入输出层的名称，...在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate，同时获取网络的输入输出层...有了tensorflow-lite-support库，数据预处理就变得非常简单，通过ImageProcessor创建一个数据预处理的工具，之后在预测之前使用这个工具对图像进行预处理，处理速度还是挺快的，...要注意的是图像的均值IMAGE_MEAN和标准差IMAGE_STD，因为在训练的时候图像预处理可能不一样的，有些读者出现在电脑上准确率很高，但在手机上准确率很低，多数情况下就是这个图像预处理做得不对。

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基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类

Lite在Android手机上实现图像分类 前言 Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。...通过上面得到的mobilenet_v2.h5模型，我们需要转换为tflite格式的模型，在Tensorflow2之后，这个转换就变动很简单了，通过下面的几行代码即可完成转换，最终我们会得到一个mobilenet_v2...= converter.convert() open("mobilenet_v2.tflite", "wb").write(tflite_model) 在部署到Android中可能需要到输入输出层的名称...有了tensorflow-lite-support库，数据预处理就变得非常简单，通过ImageProcessor创建一个数据预处理的工具，之后在预测之前使用这个工具对图像进行预处理，处理速度还是挺快的，...要注意的是图像的均值IMAGE_MEAN和标准差IMAGE_STD，因为在训练的时候图像预处理可能不一样的，有些读者出现在电脑上准确率很高，但在手机上准确率很低，多数情况下就是这个图像预处理做得不对。

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在图像的傅里叶变换中,什么是基本图像_傅立叶变换

傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子; 2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似; 3....； 2.图像分割之边缘检测 提取图像高频分量 3.图像特征提取： 形状特征：傅里叶描述子 纹理特征：直接通过傅里叶系数来计算纹理特征 其他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性...因此，在时域内对图像做模板运算就等效于在频域内对图像做滤波处理。...2 、变换之后的图像在原点平移之前四角是低频，最亮，平移之后中间部分是低频，最亮，亮度大说明低频的能量大（幅角比较大） 大致思路可能是：解析函数属调和函数一部分，而圆盘内调和函数可表示为其圆周上的限制的一个积分...2、 从物理意义推导：本质上依然是将信号分解为多个正交的子信号的和（积分），或可以从FT推广出。

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pix2pix tensorflow试验（GAN之图像转图像的操作）

概率生成模型可以用于自然图像的生成。假设给定1000万张图片之后，生成模型可以自动学习到其内部分布，能够解释给定的训练图片，并同时生成新的图片。...因此，在训练过程中，生成模型会被强迫去发现数据背后更为简单的统计规律，从而能够生成这些数据。...由于GAN这种无监督学习已经成为深度学习的新技术点，而且出来了很多应用，因此对GAN的一些应用进行逐步学习，其中图像到图像之间的转换操作是一种典型的应用。因此对该技术进行学习操作。...（2）进行训练 在程序pix2pix.py代码中，手动添加测试参数，本文只让运行200次。  ...具体的代码已经发布在github上：https://github.com/ndscigdata/tensorflow-pratice

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PCA在图像降维的应用

本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。...在自然图像上进行训练时，对每一个像素单独估计均值和方差意义不大，因为（理论上）图像任一部分的统计性质都应该和其它部分相同，图像的这种特性被称作平稳性（stationarity）。...具体而言，为使PCA算法正常工作，我们通常需要满足以下要求： (1)特征的均值大致为0； (2)不同特征的方差值彼此相似。...根据应用，在大多数情况下，我们并不关注所输入图像的整体明亮程度。比如在对象识别任务中，图像的整体明亮程度并不会影响图像中存在的是什么物体。...请注意： 1）对每个输入图像块 x[^i] 都要单独执行上面两个步骤; 2）这里的 u[^i] 是指图像块 x[i] 的平均亮度值。

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在图像中标注新的对象

由两个图像上的现有信息产生的描述。左边是训练数据中存在的对象（熊）的图像。在右边是模型在训练中没有见过的对象（食蚁兽）。...目前的视觉描述或图像描述模型工作得很好，但是它们只能描述在现有图像描述训练数据集中看到的对象，而且他们需要大量的训练样例才能生成好的描述。...在我们最近的工作[2]中，我们直接在语言模型使用词嵌入。具体来说，我们在语言模型的输入和输出中使用GloVe嵌入。这使模型能够在描述没见过的对象时捕获语义相似性。...在训练期间，每批输入包含一些带有标签的图像，一组不同的图像和标题以及一些简单的句子。这三类输入数据训练网络中的不同部分。...在CVPR，2016。 [2] S. Venugopalan，LA Hendricks，M. Rohrbach，R. Mooney，K. Saenko和T. Darrell。字幕与不同的对象的图像。

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电脑识别图像的极限在何处？

同样在图像识别方面：人类可以可以破碎的线索拼凑出模糊的图像，而电脑却不行。 论文的作者使用一组模糊、复杂的图像来确定计算机视觉模块与人类大脑的差异。...电脑模块的表现则不是很好，它们可以正确的分类出7%的MIRCs和2%的sub-MIRCs。这次的胜利属于人类。 人和电脑在失败开始时的方式也是十分不同的。...在经过专业训练后，计算机在识别MIRCs方面表现的更好些，但准确性比人类相比还是较低。关于原因作者说道，这是因为电脑无法识别出图像中的独立部分，但人类可以。...例如，在一张模糊的图像中有鹰的头和翅膀，人们可以通过模糊的图像指认出眼睛、嘴或翅膀。作者提到，这种识别是“超过目前神经网络模块的能力”。...总的来说，电脑在图像识别上能做的很好，但并不是十分接近人类处理相同任务时的过程。它们无法使用图像中的独立部分进行信息识别，利用最少信息识别图像上它们不如人类。

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