向量 图像 文本 音频

transforms模块—PyTorch图像处理与数据增强方法

计算机视觉任务中,对图像的变换(Image Transform)往往是必不可少的操作,例如在迁移学习中,需要对图像尺寸进行变换以使用预训练网络的输入层,又如对数据进行增强以丰富训练数据。 作为深度学习领域的主流框架,pytorch中提供了丰富的图像变换API。本文将对pytorch中torchvi... ......

【短道速滑十】从单幅图像中评估加性噪音的均方差。

尝试从单幅图像中评估加性噪音的均方差,这个结果可以用于计算匹配时的最小对比度(发现新大陆了,原路模板匹配还可以用这个做自动化)、边缘检测滤波器的幅度、摄像机评估、控相机操作中的错误(例如用户过度调节相机增益)等等。 ......
均方差 短道 速滑 噪音 图像

Python 大数据量文本文件高效解析方案代码实现

大数据量文本文件高效解析方案代码实现 测试环境 Python 3.6.2 Win 10 内存 8G,CPU I5 1.6 GHz 背景描述 这个作品来源于一个日志解析工具的开发,这个开发过程中遇到的一个痛点,就是日志文件多,日志数据量大,解析耗时长。在这种情况下,寻思一种高效解析数据解析方案。 解决 ......
文本 代码 文件 方案 数据

PAM8403 3.3V音频功放调试笔记

做I2S输出用了PT8211(实际上买到的丝印是GH8211), 双声道, LSB格式, 工作正常但是输出功率非常低, 喇叭声音要贴近了才能勉强听到, 所以打算做一个PT8211带功放的I2S模块. 最开始用的是PT8211 + LM386 * 2, 能正常工作就是LM386的电压要求比较高, 只能... ......
功放 音频 笔记 8403 PAM

遥感图像识别(标注)软件实现

遥感图像识别已经有很多成熟的模型和实现,这里我们选择yolov5_obb和dota数据集,以说明并实现一种思路:那就是先识别、再标注、再训练的过程。鉴于领域内数据往往比较封闭,对此类数据的标注实现难度较大,所以需要模型迁移。首先基于已经训练的成果,实现初步标绘;而后通过人在回路的修正,获得精确的结果 ......
遥感 图像 软件

仿照“全能扫描王”的图像增强-由原理到实现

本文区分目标、ps模拟操作、算法实现、算法原理、延申扩展等几个部分对背景去除增强这种典型算法进行了剖析。 ......
全能 图像 原理

【图像处理笔记】小波变换

【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年,小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术,包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义,多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号(或图像)表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
图像处理 图像 笔记

【图像处理笔记】傅里叶变换

【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强,傅里叶变换(OpenCV)中都有用到过傅里叶变换,但一直都不是特别理解,现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换,我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和,其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
图像处理 图像 笔记

初识图像处理技术:数字图像分割 ------ 图像分割、边界分割(边缘检测)、区域分割

2022-12-04 更新:纪念博主的另一篇连载博客《漫谈计算机网络》完结啦! 引流一下嘻嘻♥ 漫谈计算机网络 连载的所有章节👇: 1.漫谈计算机网络:概述 从起源开始到分层协议结构,初识究竟什么是计算机网络? - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com) 图像处理技术 ......
图像 图像处理 边界 边缘 区域

NLP实践!文本语法纠错模型实战,搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵

本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型,使用 Transformer 编码器的序列标注器,以保证文本数据的质量,进而提升NLP模型的效果。 ......
语法 实战 助手 模型 文本

Selenium4+Python3系列(八) - Cookie、截图、单选框及复选框处理、富文本框、日历控件操作

我所在的城市昨天出了近20+的阳性案例,但这丝毫没有 “影响” 到996的工作时间,当然,也没有影响到我想继续更新文章的决心。 一、cookie常用操作入门 上一篇有写过关于cookie的实战案例,个人觉得没有很好地照顾到入门同学的感受,所以就又更新了关于cookie的基本使用操作。 1、获取所有c ......
控件 截图 Selenium4 Selenium 文本

【图像处理笔记】SIFT算法原理与源码分析

【图像处理笔记】总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构。常见的点结构一般为图像内容中的角点、交叉点、闭合区域中心点等具有一定物理结构的点,而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样。Harris角点检测器便是运 ......
图像处理 算法 源码 图像 原理
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