前景展望 前景 图像 领域
【习题】图像处理与计算机视觉
4. 在Canny边缘检测中，对阈值进行如下哪种更改，我们将获得更多不连续的边缘。(A) 增加高阈值 (B)降低高阈值 (C)增加低阈值(D)降低低阈值 (E)降低两个阈值 选 B。高的那个阈值是将要提取轮廓的物体与背景区分开来，就像阈值分割的参数一样，是决定目标与背景对比度的；低的阈值是用来平滑边 ......
图像连通域
四连通和八连通域 `label, num = measure.label(mask_img, neighbors=8, background=0, return_num=True)` 参考: [1] https://blog.csdn.net/weixin_39976081/article/deta ......
利驰：工业电气数字化领域 “隐形冠军”
“利而不争，驰而不息。”深耕工业电气行业近三十年，利驰坚持自主研发，坚定走国产化替代之路，从CAD工具软件，到知识管理软件，再到电气产业互联网服务平台，在数字化浪潮中不断革新再造，自主研发的D-Hub企业数字化协同平台，为中国工业电气行业的数字化、网络化、智能化转型探索出了一条中国式道路，推动工业电 ......
图像处理免费网站推荐
1.图片放大 https://bigjpg.com/ 网站采用人工智能深度学习技术一一深度卷积神经网络，会将噪点和锯齿的部分进行补充。实现图片的无损放大。在一定程度下，进行修复，几乎可以说是完美的。 2.在线PS https://ps.gaoding.com/#/ 随时随地无安装使用PS。 3.魔术 ......
Python处理图像-pillow
一、预先知识： 1. 颜色： 美术三原色：红、黄、蓝，它们是不能再分解的基本颜色。 色光三原色：红、绿、蓝，在计算机中，我们可以将红、绿、蓝三种色光以不同的比例叠加来组合成其他的颜色。在计算机系统中，我们通常会将一个颜色表示为一个RGB值或RGBA值（其中的A表示Alpha通道，它决定了透过这个图像 ......
Apache Hudi 1.x 版本重磅功能展望与讨论
Apache Hudi 社区正在对Apache Hudi 1.x版本功能进行讨论，欢迎感兴趣同学参与讨论，PR链接：[https://github.com/apache/hudi/pull/8679/files](https://github.com/apache/hudi/pull/8679/fi ......
深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解
# 深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解 # 一、数据增广 在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强的泛化能力，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 Ima ......
opencv之图像匹配
输入一张原图和一张你从原图上扣下来的矩形图，用opencv寻找到这个区域。代码如下： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { // 读取源图像和模板 cv::Mat srcImg = cv::imread("tar ......
图像对齐和拼接
图像拼接的作用 将两个或更多有重叠的图像合并成一个更大的图像。 基本流程 1.在同一位置拍摄一系列图像 2.计算第一幅图像和第二幅图像之间的运动 3.移动第二幅图像，使得其与第一幅图像相同部分重叠。 4.融合两幅图像，形成镶嵌图。 5.如果有多幅图像，则不断重复2-4步。 特征点匹配 匹配两幅图的相 ......
二. 图像运算、坐标变化、灰度插值
# 二. 图像运算、坐标变化、灰度插值 ## 2.1 图像运算 输入两个图像A(x,y)、B(x,y)，输出图像C(x,y) ### 2.1.1 加法运算 **定义：** $$ C(x,y)=A(x,y)+B(x,y) $$ **主要用途：** - 去除叠加性噪声： 如果某一图像被**一加性随机噪声 ......
图像柱面投影&等距圆柱投影
[toc] #1.仰角和方位角 **(1) 仰角(altitude/Elevation)** 有时也称海拔高度。当方位角测量完毕之后，需要用仰角来描述被观察物体相对于观察者的高度。如果观察者在地面上，那么仰角范围就在0度到90度之间，有时仰角范围还会在-90度到90度之间，这是因为被观察物体在观察者 ......
机器学习的基本概念和应用领域
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习的应用领域非常广泛，包括数据分析与挖掘 ......
百度智能云 之图像搜索
一、文档 https://ai.baidu.com/ai-doc/IMAGESEARCH/Ck3bczreq 二、示例代码 获取token 1、入库 <?php /** * 发起http post请求(REST API), 并获取REST请求的结果 * @param string $url * @p ......
一. 数字图像处理基础
# 一. 数字图像处理基础 ## 1.1 图像表示 图像就是矩阵，在python中表示为数组形式。 ## 1.2 图像模型 ### 1.2.1 RGB模型 - R：红，【0，255】 - G：绿 - B：蓝 >EG:#FF255255255：以两位为跨度，前两位为透明度，随后依次为：R、G、B 模型 ......
图像和IMU数据与rosbag互转
1. 图像和IMU数据-->rosbag kalibr_bagcreater --folder /home/xue/桌面/cali/storage06011455/. --output-bag camimu.bag 2. rosbag-->图像和IMU数据 kalibr_bagextractor - ......
m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： TOF数据库如下： 2.算法涉及理论知识概要 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域 ......
以高度的精度提高无监督领域适应的有效性
## 文章的主要内容 同时，提出了一种改进的主动学习查询策略，以准确选择目标域中新增加的健康类别样本来辅助模型训练，解决标签域扩展的问题。近年来，一些研究人员利用样本选择算法在目标域中提取信息量大的样本来辅助模型训练，用于提高无监督模型的诊断性能。该方法首先利用UDA模型学习领域不变的特征，用于解决 ......
在树莓派上实现numpy的LSTM长短期记忆神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......
BioinformaticsMeeting以下是一些生物信息学领域的会议和期刊：
# BioinformaticsMeeting生物信息学学术会议 以下是一些生物信息学领域的会议和期刊： 会议： 国际基因组学和基因组医学会议（International Conference on Genomics and Genomic Medicine, ICGGM）ACM Conferenc ......
Mac电脑Photoshop 2023 Beta版完美解锁！打字生成图像，Ai绘图功能版！
今天给大家分享的是Mac电脑Photoshop 2023 Beta版完美解锁！打字生成图像，Ai绘图功能版！有详细的安装教程。 Photoshop（Beta）迎来更新，新增「创意填充（Generative Fill）」功能，生成式AI绘图由Adobe Firefly提供支持，Adobe的创意生成AI ......
文字与图像识别代码
以下是一个Python代码示例，用于通过Google Cloud Vision API识别图像中的文字和物体： import io import os # 导入 Google Cloud 客户端库 from google.cloud import vision from google.cloud.v ......
在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别，并使用多进程加速
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
ASEMI代理KY可控硅BT169的工作原理及应用领域
编辑-Z 本文主要介绍了可控硅BT169的工作原理及其在各个领域的用。首先，我们将详细阐述可控硅BT169的工作原理，包括结构特点、工作过程等；其次，我们将探讨可控硅BT169在家用电器、工业控制、电力电子等领域的应用。 1、可控硅BT169的工作原理 可控硅BT169是一种三端双向可控硅，具有结构 ......
ENVI指定像元数量（行数与列数）裁剪栅格图像
本文介绍基于**ENVI**软件，实现栅格遥感影像按照**像元行列号与个数**进行**指定矩形区域裁剪**的方法。 一般的，如果我们需要裁剪某个具体的行政区域，按照对应区域的矢量图层裁剪即可；如果需要裁剪某个大致的区域范围，可以按照文章[ArcMap手动新建矢量要素的方式](https://www. ......
图像拼接融合
图像拼接、融合是全景拼接的基础操作，opencv库提供了stitch方法，该方法相当完备，就是速度有点慢。 我也实现了一个类似的方法，其流程为：特征提取、特征匹配、透视变换、掩膜生成、羽化融合。 按羽化算法，如下所示，两图交集区域是图像融合的区域，某点距离融合边界（属于图像a）越远，图像a在此点的融 ......
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人 https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/ 资源列表 Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。 HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCa ......
Generative AI 新世界 | 走进文生图（Text-to-Image）领域
在之前的四篇 “Generative AI 新世界” 中，我们带领大家一起探索了生成式 AI（Generative AI），以及大型语言模型（LLMs）的全新世界概览。并在文本生成（Text Generation）领域做了一些概述、相关论文解读、以及在亚马逊云科技的落地实践和动手实验。 亚马逊云科技 ......
五月份总结与六月份展望
## 坚持写 一转眼又到五月底了，想了想，还是回顾一下五月，并且为之后做做规划，坚持把这当成习惯吧。 ## 五月份主要在忙什么 五月份上半个月，主要是全心全意在忙毕业设计的工作；好在随着中旬的答辩完成，也算慢慢进入了收官步骤，哟Ukiah开始要把重心放到找工作上了。 五月份的下半月，由于高强度的神经 ......
面向对象设计领域中的参数多态，包含多态，过载多态和强制多态
# 参数多态 参数多态是指在面向对象编程中，方法的参数可以接受不同类型的对象，并根据实际传递的对象类型来执行不同的操作。它是多态的一种应用形式，通过参数的多态性，可以实现灵活的代码设计和重用。 使用场景： - 当方法需要操作的对象类型不确定时，可以使用多态来接受不同类型的对象，减少代码的重复。 - ......