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「图像处理」U-Net中的重叠-切片

另外发现,这种策略可用于许多场景,特别是当 数据量较少 或者 不适合对原图进行缩放时尤其适用(缩放通常使用插值算法,主流的插值算法如双线性插值具有低通滤波的性质,会使得图像的高频分量受损,从而造成图像轮廓和边缘等细节损失...本文先对这种策略的原理以及在U-Net中的使用进行说明,然后结合源码对该策略的实现进行解析,内容包括随机切片、镜像填充后按序切片以及将切片重构成图像。...我们来看看U-Net中的Overlap-tile是怎么做的。 做法其实很简单,就是在输入网络前对图像进行padding,使得最终的输出尺寸与原图一致。...预测结果的重组与切片重组成图像的原理类似,这里就切片重组进行源码解析。 (切片重组 i) 在上一节提到,切片之间可能存在重叠部分,而重叠部分的像素值,我们通常取平均值。...(裁剪出原图) 6 End 如本文所述,Overlap-tile带来的好处有许多:不需要对图像进行缩放从而避免图像细节损失、能够为边界区域提供上下文信息、在数据量较少时充当数据扩充的手段。

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图像隐写,如何在图像中隐藏二维码

这可以通过今天要介绍的隐写技术来实现,我们会通过这种技术,借助Python语言和OpenCV模块来实现在图像中隐藏二维码的操作。而且这个二维码无法通过肉眼看出。...3.1 图像 在计算机中,图像被表示为一个数字矩阵,每个数字被称为一个像素,它们的取值在[0, 255]区间,可以用8个二进制来表示。...如果是彩色图像,会用三个大小相同的矩阵合起来表示,它们分别表示图像R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)的程度,也就是俗称的RGB图像。...cv2.imread('test.jpg') # 输出图像 print(img) 其中test.jpg就是我们的图像名称或者图像路径。...其原理就是把图像“最低有效位”位平面设置为0,此时图像与原图像像素相差最大为0,人肉眼无法看出区别。然后我们可以在图像的最低有效位任意设置值,此时图像与原图像素相差最大仍是1。

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    【DB笔试面试511】如何在Oracle中写操作系统文件,如写日志?

    题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件,如写日志? 答案部分 可以利用UTL_FILE包,但是,在此之前,要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示: 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值? 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息;MODULE列存放主程序名,如包的名称;ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程,还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间? DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如:“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够,怎么增加?...如何在Oracle中写操作系统文件,如写日志? 可以利用UTL_FILE包,但是,在此之前,要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。

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    如何在一幅图像中寻找到目标物?

    模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. 它是怎么实现的?...我们需要2幅图像: 原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域 模板 (T): 将和原图像比照的图像块 我们的目标是检测最匹配的区域: 为了确定匹配区域, 需要滑动模板图像和原图像进行比较...对于 T 覆盖在 I 上的每个位置,你把度量值 保存 到 结果图像矩阵 (R) 中....在 R 中的每个位置(x,y) 都包含匹配度量值: 上图就是 TM_CCORR_NORMED 匹配方法处理后的结果图像 R . 最白的位置代表最高的匹配....正如您所见, 红色椭圆框住的位置很可能是结果图像矩阵中的最大数值, 所以这个区域 (以这个点为顶点,长宽和模板图像一样大小的矩阵) 被认为是匹配的.

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    教程 | 如何在Tensorflow.js中处理MNIST图像数据

    选自freeCodeCamp 作者:Kevin Scott 机器之心编译 参与:李诗萌、路 数据清理是数据科学和机器学习中的重要组成部分,本文介绍了如何在 Tensorflow.js(0.11.1)中处理...有人开玩笑说有 80% 的数据科学家在清理数据,剩下的 20% 在抱怨清理数据……在数据科学工作中,清理数据所占比例比外人想象的要多得多。...Image 对象是表示内存中图像的本地 DOM 函数,在图像加载时提供可访问图像属性的回调。...它将图像总数和每张图像的尺寸和通道数量相乘。 我认为 chunkSize 的用处在于防止 UI 一次将太多数据加载到内存中,但并不能 100% 确定。...获取 DOM 外的图像数据 如果你在 DOM 中,使用 DOM 即可,浏览器(通过 canvas)负责确定图像的格式以及将缓冲区数据转换为像素。

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    ImageMagick教程:如何在Linux命令行中剪裁图像

    问题 :我想要去除图像文件中的白色空白,有没有什么便捷的方法能在Linux命令行中对图像文件进行剪裁?...它包含了一整套命令行工具,用以显示、转换,或复制超过200中类型的光栅或矢量图像文件,所有这一切都在命令行下完成。...ImageMagick可以用于多样化的图像编辑工作,如转换文件格式,添加特殊效果,添加文本,以及改变图像(调整大小、旋转、翻转、剪裁)。...在本实例中,让我们假定图像剪裁从左上角开始,更精确点是在x=20px和y=10px,那样的话,剪裁后的图像尺寸为1200x700px。 用于剪裁图像的工具是convert。...使用“-crop”选项后,convert命令会在输入图像中剪裁出一个矩形区域。

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    经典的计算机视觉项目–如何在视频中的对象后面添加图像

    总览 在移动物体后面添加图像是经典的计算机视觉项目 了解如何使用传统的计算机视觉技术在视频中添加logo 介绍 一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型,该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象...为了执行此任务,将使用图像遮罩。展示一些插图以了解该技术。 假设要在图像(图2)中放置一个矩形(图1),以使第二个图像中的圆应出现在矩形的顶部: ? 因此,所需的结果应如下所示: ?...因此将以某种方式将应该与矩形重叠的矩形的像素值设置为1(在图5中),而将矩形的其余像素值保持不变。 在图6中,用蓝色虚线包围的区域是放置矩形的区域。用R表示该区域。还将R的所有像素值都设置为1。...,对其进行预处理,并创建HSV图像和蒙版,最后将logo插入视频中。...在此过程中,还学习了如何使用图像阵列以及如何从这些阵列创建遮罩。

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    WEB入门.八 背景特效

    本章简介 在前面章节中,已经系统地讲解了页面设计中常见的布局模型,主要内容涉及到流动模型和浮动模型。理解了如何在盒子模型的基础上,使用流动模型与浮动模型设计出如网易、淘宝等大型门户网站的页面布局。...id="header">div> 4.1.1 background-repeat 属性 设置元素中背景图像的重复方式,制作重复的背景图像。...,允许为负值,如 background-position:100% -42px表示在 X轴方向右移动,保证图像的右侧位置与元素的右侧重合,在Y轴方向上移动42px。...图4.1.11中的箭头表示了两个圆角矩形图像的滑动方向。较深颜色区域表示二者重叠的部分,当需要容纳较多文字时,重叠就少一些,而需要较少文字时,重叠就多一些。...两个图像可以滑动,重叠部分的宽度会根据内容自动调整,就像两扇推拉门一样,因此这种技术就被称为“滑动门”。

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    WEB入门.八 背景特效

    理解了如何在盒子模型的基础上,使用流动模型与浮动模型设计出如网易、淘宝等大型门户网站的页面布局。 一个完整的页面在完成布局设计后,需要增强页面的内容及视觉表现效果。...id="header">div> 4.1.1 background-repeat 属性 设置元素中背景图像的重复方式,制作重复的背景图像。...,允许为负值,如 background-position:100% -42px表示在 X轴方向右移动,保证图像的右侧位置与元素的右侧重合,在Y轴方向上移动42px。...图4.1.11中的箭头表示了两个圆角矩形图像的滑动方向。较深颜色区域表示二者重叠的部分,当需要容纳较多文字时,重叠就少一些,而需要较少文字时,重叠就多一些。...两个图像可以滑动,重叠部分的宽度会根据内容自动调整,就像两扇推拉门一样,因此这种技术就被称为“滑动门”。

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    CSS-精灵图片的使用(从一张图片中截图指定位置图标)

    目录 一、名词解释 二、使用难点 三、使用步骤 四、程序源码 ---- 一、名词解释 在网页中,我们可以看到有很多的小图标,比如微博上的登录位置有很多这样的小图标。...避免这个小图标加载耗费大量时间,于是将这些小图片全部放到一张图片上,例如下面的图是利用浏览器调试工具(通常为F12打开)从微博的请求中找到的,大家可以直接下载使用 二、使用难点 精灵图片的使用难点在于如何在这一张图片中定位到我们需要的部分...如下图片当图片原点和组件原点重叠的时候,组件只能显示图片的16px大小 假如此时我们想要截取图片中第二列中的亮的vip6,此时图片需要分别往左移动和往上移动一定距离如下。...: x坐标 y坐标; 2.现在我们以取vip3和4以及微博认证为例 3.创建三个div,宽高分别等于vip3和4以及微博认证大小,如vip3和4宽高都为16px,微博认证x及y坐标分别为...-- 设置三个div显示 --> div class="vip3">div> div class="vip4">div> div class="auth">div

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    OUR-GAN:单样本超高分辨率图像生成

    全局结构生成 image.png 首先,如等式 (1) 所示,HP-VAE-GAN 从高斯噪声 生成初始图像,然后如等式 (2)(3) 所示,逐渐增加分辨率。...在之前的工作中,有超分辨率模型,例如 ZSSR 和 MZSR [21],可以从单个图像中学习。然而,在初步实验中,预训练 ESRGAN 表现出比零样本超分辨率模块更高的图像质量。...该研究使用 DIV2K 和 Flickr2K 数据集来预训练 ESRGAN。 image.png 然而,如果没有精心设计,这种分区域的超分辨率会在边界处表现出不连续。...受 Wenjie Luo 等人 (2016) 的启发,研究者将重叠大小设置为 ERF 的半径,如图 6 所示,它明显小于 TRF。图 7 中的实验结果表明,等于 ERF 半径的重叠足以防止不连续性。...研究者比较了没有重叠和 ERF 半径重叠的子区域超分辨率的结果。图 7 显示了子区域超分辨率输出图像与将图像整体放大的普通超分辨率输出图像之间的差异。

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    CSS---网络编程

    那么CSS和HTML是如何在网页代码中相结合的呢?通过四种方式:style属性 、style标签、导入和链接。...例如,我们想对“div中的标签”和“类名为cc”的区域设置相同的样式,则可以定义如下的组合选择器: .cc, div b{/*不同选择器之间用逗号分开*/ background-color:#0000ff...; color:#fff; } 设置id=”cc”的标签和div标签下的b标签。...如果某个对象用了相对定位,也相当于这个对象漂浮在另一个层面(重叠),但是原来层面上自己占的位置不会被其他模块覆盖。...☆CSS布局——图文混排 ☆CSS布局——图像签名 (这2个方式的实现其实就是用了盒子模型,绝对定位或相对定位来实现的) CSS还有很多知识点,可以多写写,看看API就熟悉了,基本语法也就这么多

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    CSS技术入门

    会受到框中填充的背景颜色影响Content(内容) - 盒子的内容,显示文本和图像图片在盒模型中,外边距可以是负值,而且在很多情况下都要使用负值的外边距。...注意: 如果两个定位元素重叠,没有指定 z - index,最后定位在 HTML 代码中的元素将被显示在最前面。...background-size指定背景图像的大小。CSS3以前,背景图像大小由图像的实际大小决定。CSS3中可以指定背景图片,让我们重新在不同的环境中指定背景图片的大小。您可以指定像素或百分比大小。...如:div{border:2px solid;padding:10px 40px; width:300px;resize:both;overflow:auto;}可以拖拉文本框的大小。...弹性盒子只定义了弹性子元素如何在弹性容器内布局。弹性子元素通常在弹性盒子内一行显示。默认情况每个容器只有一行。

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    超越KL!大连理工发布Wasserstein距离知识蒸馏新方法|NeurIPS 2024

    然而,KL-Div仅比较教师和学生在相应类别上的概率,缺乏跨类别比较的机制,应用于中间层蒸馏时存在问题,其无法处理不重叠的分布且无法感知底层流形的几何结构。...然而,现实世界中的类别呈现不同程度的视觉相似性,例如,哺乳动物物种如狗和狼彼此间的相似度较高,而与汽车和自行车等人工制品则有很大的视觉差异,如图1所示。...KL-Div无法处理不重叠的离散分布,并且由于其不是一个度量,在处理连续分布时能力有限,无法感知底层流形的几何结构。...在图像分类和目标检测任务中,WKD-L优于非常强的基于KL-Div的Logit蒸馏方法,而WKD-F在特征蒸馏中优于KL-Div的对比方法和最先进的方法。...相同类别的特征会聚集并形成一个分布,而相邻类别的特征有重叠且不能完全分离。

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    从4K到16K仅用一张图像训练,首个单样本超高分辨率图像合成框架来了

    HP-VAE-GAN 通过基于分层 patch 的生成方案合成图像,如方程式 (1)-(3),其中 、 和 分别表示在尺度 m 下的生成器、合成图像和高斯噪声向量。符号↑代表上采样。...首先,如等式 (1) 所示,HP-VAE-GAN 从高斯噪声 生成初始图像,然后如等式 (2)(3) 所示,逐渐增加分辨率。...该研究使用 DIV2K 和 Flickr2K 数据集来预训练 ESRGAN。 在第二步中,研究者在先前合成的图像 中加入随机噪声 ,然后通过 中的超分辨率模型 提高分辨率。...受 Wenjie Luo 等人 (2016) 的启发,研究者将重叠大小设置为 ERF 的半径,如图 6 所示,它明显小于 TRF。图 7 中的实验结果表明,等于 ERF 半径的重叠足以防止不连续性。...研究者比较了没有重叠和 ERF 半径重叠的子区域超分辨率的结果。图 7 显示了子区域超分辨率输出图像与将图像整体放大的普通超分辨率输出图像之间的差异。

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