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顶尖人工智能无法识别这些简单图像

而且鉴于我们日益依赖神经网络去训练计算机识别图像的,究竟计算机是怎么想的连我们人类都不知道了。 用进化算法欺骗AI 进化算法生成的随机图像图像下方的文字是AI识别出来的对象。...他们首先利用程序生成一幅图像,然后对图像进行略微的改变。接着把原图和略微修改后的图一并提交给基于 ImageNet 训练的神经网络。...这样下来的结果就是最好看者生存—或者说,是计算机最能识别的的图像存活了下来(而非最合适者—原图)。 最后该技术生成了数十幅神经网络的确信度超过 99% 的图像。...采用一种略微不同的进化技术之后,研究人员生成了另一组图像(下图)。这些图像在人眼看来几乎都是一样的,就像是一台坏掉的电视上的图像。...当然,人类精心制作这些图像来愚弄 AI 也说明了一个问题,即神经网络的规模和复杂性已经超出人类的理解范畴—哪怕我们知道 AI 能识别图像,但对它们如何识别图像却并不知晓。

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解决图像数学运算后无法正确显示的问题

最近用的OpenCV python3 开发场景识别的应用,遇到了在图像进行数学逻辑运算后无法真确显示的问题,问题代码如下: out = 1*((img[:,:,2]>img[:,:,1])&(img[:...imwrite("test/chess_deal.png", out*255) break cv2.destroyAllWindows() 显示输出out输出图片的形状与数据都没有问题,可就是无法正确显示...最后通过一个语句发现到了问题所在: print(out.dtype) 输出结果为: int64 发现原因所在,由于OpenCV处理数据需要uint8类型,图像进行数学逻辑运算时,被转换成了int64,如果想...锥状体主要位于视网膜的中间部分,称之为中央凹,且对颜色高度敏感,称为白昼视觉或亮视觉; 杆状体分布面积较大,用来给出视野内的一般的总体图像,没有彩色感觉,而对低照明度敏感,称为微光视觉或暗视觉。...所以,我们从网上下载了一幅火焰图像,不用进行任何的颜色模型转换就可以使用RGB颜色判据来提取区域。

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带了个对抗图像块,YOLOv2竟然无法识别我是人……

如下图所示,左侧没有携带对抗图像块的人可被准确识别出来,而右侧携带对抗图像块的人并未被检测出来。 ?...研究者创建了一个小型(40cm×40cm)「对抗图像块」(adverserial patch),它就像一件隐身衣,目标检测器无法检测出拿着它的人。 ?...最开始进行这种尝试的是图像分类领域,研究人员通过稍微改变输入图像的像素值来欺骗分类器,使其输出错误的类别。 此外,研究人员还尝试用「图像块」来实现这一目的。...研究者(在图像像素上)执行优化过程,尝试在大型数据集上寻找能够有效降低人物检测准确率的图像块。这部分将深入介绍生成对抗图像块的过程。...L_tv:[17] 中描述的图像总体变化。该损失确保优化器更喜欢色彩过渡平滑的图像并且防止噪声图像。我们可以根据图像块 P 计算 L_tv,如下所示: ?

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无法做标定,如何用Python自动进行相机图像的畸变校正?

我在文章手机中的计算摄影4-超广角畸变校正中介绍过,真实的镜头和理想的镜头不一样,理想镜头是满足薄透镜模型的: 然而,真实的镜头由多个透镜组合而成,即便已经做了精密的设计,镜头组也无法完全遵循薄透镜模型...而工业界大多采用张正友标定法及其变种来进行相关参数的标定,这个过程需要我们拍摄许多张平面标定板来完成: 然而,在我们拿到一张需要进行后期处理的图像时,我们通常无法用拍摄这幅图像的相机去做上面的标定,比如这是一幅从网络下载的图像...,或是别人拍摄的图像。...我正在我的知识星球中介绍如何自动化的通过图像的EXIF数据获取到关于相机和镜头的关键信息,并利用这些关键信息进行畸变校正的方法。我们来看看畸变校正前后,图像的变化吧。...你可以很明显的看到,通过我介绍的方法校正图像后,后面的门框变直了,且整个图像尽可能多的保留了信息: 那么,这是如何做到的呢?

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matplotlib 生成的图像无法显示中文字符的解决方法

前几天使用matplotlib 绘图的时候发现无法使用中文字符,所以找了个笔记,顺便分享给大家 开发环境 windows 8.1 64bit python 3.6.0 matplotlib 3.2.1...问题背景 使用 matplotlib 绘制函数图像的时候,发现设置图像名称或图例需要汉字显示的时候只能得到空格 生成图像中的中文错误效果 ?...',fontproperties = font) 修改源码后生成的图像 ?...',fontproperties = font) plt.legend() plt.show() 到此这篇关于matplotlib 生成的图像无法显示中文字符的解决方法的文章就介绍到这了,更多相关...matplotlib图像无法显示中文内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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应用层续

所有应用都无法服务 什么是P2P? 大概就是一个节点既是服务器又是客户端。...:Us + Σui (Us: 服务器的上载带宽 + 每个peer节点的上载带宽) 除了服务器可以上载,其他所有的peer节点都可以上载 举例: Client-server VS P2P的例子...单个超级服务器无法提供服务。 解决方案: 分布式应用层可解决, 应用层面的基础设施。 多媒体视频 视频:固定速度显示的图像序列。...网络视频特点: 高码率:>10x于音频,高的网络带 宽需求 可以被压缩 90%以上的网络流量是视频 ** 数字化图像:像素的阵列 ( **每个像素被若干bits表示 ) 编码:使用图像内和图像间的...冗余来降低编码的比特数 空间冗余(图像内) 时间冗余(相邻的图像间) **CBR: (constant bit rate): 以固定速率编码 ** VBR: (variable bit rate

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六.图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移

该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、...前一篇文章介绍Python调用OpenCV实现图像融合、图像加减法、图像逻辑运算和类型转换。这篇文章将详细讲解图像缩放、图像旋转、图像翻转、图像平移。...希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~ 一.图像缩放 二.图像旋转 三.图像翻转 四.图像平移 该系列在github所有源代码: https://github.com/eastmountyxz...同样,可以获取原始图像像素再乘以缩放系数进行图像变换,代码如下所示。...,具体内容包括: 一.图像缩放 二.图像旋转 三.图像翻转 四.图像平移 源代码下载地址,记得帮忙点star和关注喔!

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图像篇】OpenCV图像处理(七)---图像平移VS图像旋转

前言 在上期的文章(【图像篇】OpenCV图像处理(六)---图像混合VS按位运算)中,我们学习了图像混合的实际操作,其实就是图像按照不同权重的叠加,今天我们继续来学习别的图像处理知识点-图像平移VS...图像旋转。...图像平移 一、图像平移简介 简单的说图像平移就是对图像像素进行操作,从而实现图像左右上下平移的功能,其实图像平移也是属于仿射变换的一种,我们接着往下看。...,第二个是图像平移的信息(左移,上移等等),第三个就是图像原始的宽度和高度。...1.1 效果展示 图像旋转 二、图像旋转 图像旋转顾名思义就是将图像按照一个对称点进行某个度数的旋转,可以使顺时针,也可以是逆时针,下面来看看实战吧。

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图像处理-图像增强

图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理,使得有利于模式识别的信息得到增强,不利于模式识别的信息被抑制,扩大图像中不同物体特征之间的差别,为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像,由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。...它通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的缩放和图像的旋转。通过图像的几何变换可以实现图像的最基本的坐标变换及缩放功能。...相应地,对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理,一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强,而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。

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图像处理-图像融合

图像融合 图像融合(Image fusion)的整体重心是对于目标源信息的信息细节的提取和整合。...收集到的信号不一定直接就能用,在进行图像融合之前,对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理,可以大大提高图像的对比度以及分辨率,有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。...图像融合处理过程的流程框图如下: 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的,需要具体问题具体分析,通常我们将图像数据分为三层,融合过程流程图如下: 图像融合层简介: 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术...这一层主要是直接处理图像的单像素,因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理,包括图像配准、滤波和增强。...像素级图像融合的主要优点是从这一层获得的图像比其他两种图像更快、更快,显示出源和场景信息,大大提高了源图像中包含的有用和详细信息。

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图像处理-图像噪声

图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...椒盐噪声 定义:椒盐噪声又称为双极脉冲噪声,这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异,而其余像素的灰度值保持不变,因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。...椒盐噪声严重影响图像的视觉质量,给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路,通过开关机制抑制噪声,上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好,噪声水平过高无法得到理想的结果...因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息,没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差,很难保持图像的细节信息。

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图像处理-图像滤波

| |||| 滤波模板 图像滤波 模板: 线性平均滤波: 1|0 1 0 | -|1 1 1 | 5|0 1 0 | 图像锐化 模板: 锐化滤波:图像锐化一般是通过微分运算来实现的 |-1 0 1...补零是指通过在图像边界外围补零来扩展图像; 重复是指在图像边界外围通过复制外边界的值来扩展图像; 对称是指在图像边界外围通过镜像反射外边界的值来扩展图像; 循环是在图像边界外围指将图像看成二维周期函数的一个周期来扩展...其中: f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为: (1) 边界项:遍历处理边界元素时,需要提前在图像边界周围补充元素 参数:`X`--表示具体的数字,默认用...参数: same--输出图像输入图像尺寸相同 full--输出图像与扩充边界的图像尺寸相同,即比原图大一圈 (3) 模式项:滤波过程选择 参数:corr--相关滤波过程 conv--卷积相关过程 (4...,首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域,频域处理,反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char

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前端优化的技巧

2、把你的 .js 库文件地址替换成 Google CDN的地址:   跟着 jquery 和 mootools 等js库的运用需求加载的.js文件越来越多也越来越大,一般传统的网站是上载到网站自身的目录...(关于非程序员的网站管理员而言的确有点艰难)   此东西能够不用在本地装置jdk,直接上载 js 和 css 文件进行紧缩,可选择是选用 YUI Compressor 或 Closure Compiler...5、运用css sprites兼并图像   一个网站常常运用小图标和小图像进行美化,可是很惋惜这些小图像占用了很多的HTTP恳求,因而能够选用sprites的方法把一切的图像兼并成一张图像 ,能够经过有关东西在线兼并...6、优化你网站图像:   很多运用的图像和图标尽管能够给网站带来美轮美奂的作用,图文混编更是一种十分艳丽的博文展示方法。...可图像的体积的确不是很给力,jpg是一种 有损紧缩格局,而png尽管是无损的,但缺憾是体积颇大。为了削减图像体积到达最快的下载速度,每一张图像上载前应当优化一下体积。

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Python图像处理:图像腐蚀与图像膨胀

图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。...1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下: 图1.jpg 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理,其中B是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板B与图像A进行卷积计算,扫描图像中的每一个像素点...图像腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。...图像膨胀代码实现 1.基础理论 图像膨胀是腐蚀操作的逆操作,类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大,线条变粗了,主要用于去噪。...(1) 图像被腐蚀后,去除了噪声,但是会压缩图像。 (2) 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并且保持原有形状。

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