形态学 形态 图像ing
CxImage 加载图像大小限制
当使用CxImage图像库加载超大图像时，会出现报错。 原因是在ximacgf.h 中定义了一个限制图像大小的宏 #define CXIMAGE_MAX_MEMORY 268435456 在xImage.cpp中的CxImage::Create函数中存在下面的语句，限制了加载的图像的大小。 void ......
OpenCV计算机视觉学习（15）——浅谈图像处理的饱和运算和取模运算
如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本来在前面博客 OpenCV计算机视觉学习（2）——图像算术运算 &图像阈值（数值计算，掩膜ma ......
python把图像转成素描图
原图 素描图 # 图像转换 import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("./mondtrasl__d4ceb195-183b-4438-a69f-591a8ce62b2c.png") # 灰度 grey = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2 ......
基于马尔可夫随机场的图像去噪算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 原图： 加入噪声的图像： 滤波后的图像 迭代过程： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 马尔可夫随机场（Markov Random Field，简称MRF）是一种用于图像处理的统计模型。它在图像去噪、分割和识别等方面有着广泛的应用。图像去噪是图像处 ......
“仙人指路”形态
仙人指路K线形成过程 在股市中，仙人指路指的是主力向上攻击的一个试盘动作。如果主力想要带动一波上涨行情，必须先了解上方的阻力有多强，因此盘中会先向上拉升试探阻力，然后顺势回落。确认阻力之后发起攻击，我们就可以短线介入了，这样的行为操作就叫做仙人指路。 仙人指路K线表示主力在拉升个股之前，先做出一个长 ......
交易形态
抄底的黄金绝技： 第一绝技：双底 在相当长的一段时间，指数和股票都处于下跌趋势，行情冷淡，但最近几天已有企稳信号，而且从日K图来看，形成了“W”底，有两个坑。 方法：当第二个底的成交量明显放大，而且颈线的地方一旦被冲破，大家就可以建仓买进。 第二绝技：三重底 跟双重底类似，只是大盘盘整修复的时间较长 ......
基于FPGA的图像自适应阈值二值化算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 Vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 图像二值化是数字图像处理中的一种常见技术，可以将灰度图像转换为黑白二值图像，突出图像的轮廓和特征。自适应阈值二值化是一种常用的图像二值化方法，能够根据图像局部区域的灰度分布自适应地确定阈 ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
实验二：百度图像增强与特效SDK实验
一、实验要求 百度图像增强与特效SDK实验（2023.12.6日完成） 任务一：下载配置百度图像增强与特效的Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度图像增强与特效相关功能并进行总结（占20%）。 任务三：完成图像增强GUI相关功能代码并测试调用，要求上传自己的模糊照片进行图像增强（占30 ......
掌握JavaScript中的人脸识别和图像处理
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读
在本文中，我们深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、实际代码实现以及通过MNIST和CIFAR-10数据集的案例实战。文章不仅提供了技术细节和实际操作的指南，还展望了图像分类技术未来的发展趋势和挑战。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
【C++】OpenCV4-图像、视频的读取和保存
#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //图像的读取 Mat img = imread("C:/img/3.jpg", IMREA ......
opencv库图像基础4绘图-python
opencv库图像基础4绘图-python 1.绘画线条和简单图形 创建颜色字典和一个画布 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 颜色 colors={ 'blue':(255,0,0), 'green':(0 ......
学习中遇到的错误及解决途径（更新ing）
1、Anaconda出现CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url的解决过程 错误描述：使用anaconda创建一个新的环境，执行“conda create -n pytorch python=3.6”，结果出现了CondaHTTPError ......
LLM增强LLM；通过预测上下文来提高文生图质量；Spikformer V2；同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架
文章首发于公众号：机器感知 LLM增强LLM；通过预测上下文来提高文生图质量；Spikformer V2；同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架 LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition 本文研究了如何高效地组合 ......
opencv库图像基础3直方图-python
opencv库图像基础3直方图-python 直方图是什么 OpenCV 中的直方图是图像中像素值分布情况的统计表示。它是图像空间域内像素值分布的图形表示，以便更好地理解颜色分布。 灰度直方图是图像中每个像素灰度值出现的次数或频数的统计结果。它只反映该图像中灰度值出现的频率，而未反映某一灰度值像素所 ......
图像化数据库工具DBeaver远程连接云服务器的MySQL数据库
一、安装宝塔面板 使用xshell、electerm、SecureCRT等远程终端连接登陆上云服务器，在Linux宝塔面板使用脚本安装 安装后，如下图：按照提示，在云服务器防火墙/安全组放行Linux宝塔面板的端口 在浏览器打开上述网址，登录Linux宝塔面板： 二、安装MySQL 在Linux宝塔 ......
基于FPGA的图像高斯滤波实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a vivado2019.2 3.算法理论概述 基于FPGA的图像高斯滤波实现是一种利用FPGA硬件平台对图像进行高斯滤波处理的方法。下面将详细介绍这种方法的原理和数学公式。 一、原理 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声， ......
玩转Python：处理图像，两个非常重要的库，很实用，附代码
在Python中，图像处理是一个涉及图像分析、编辑和处理的广泛领域。有几个流行的库通常用于处理图像，每个库都有其特殊的功能和优势。以下是一些常用的Python图像处理库： 1. Pillow (PIL Fork) Pillow是Python Imaging Library (PIL)的一个分支，它添 ......
图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......
3D图像如何去除噪声掉点的10种方法
在处理3D图像或点云数据时，可能会遇到一些异常点，这些点可能是由于噪声、错误的测量或其他因素造成的。这些异常点可能会对图像分析和处理的准确性产生负面影响。为了提高数据质量，通常需要通过滤波算法来去除这些异常点。以下是几种常见的3D点云数据去噪和滤波方法：统计滤波器（StatisticalOutlie ......
Matlab 将矩阵（图像）写入.raw 格式文件
笔者近期在将 bmp 图像格式图像转为 raw 过程中遇到了一些问题，主要是 fwrite 在写入矩阵时的元素顺序问题。要想保证存储后的 raw 图像能够正常的用 ps 打开，需要将元素按正确的顺序存储。 Matlab 中 fwrite 在写入矩阵时是列优先的，也就是先写入第 1 列，再第 2 列， ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
基于FPGA的图像拼接算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
1.算法运行效果图预览 将FPGA的拼接结果导入到matlab，显示结果如下： 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 3.1 理论概述 基于FPGA的图像拼接算法实现是一种利用FPGA硬件平台对图像进行拼接处理的方法。基于FPGA的图像拼接算法实现 ......
图像算法（伽马变换）
伽马变换（Gamma Correction）是一种常用于图像处理的非线性变换方法，用于调整图像的亮度。伽马变换的主要目的是对图像的像素值进行幂函数变换，以改变图像的对比度和亮度。 伽马变换的数学表达式为： \(I_{(out)}(x,y)=I_{in}(x,y)^{\gamma}\) 其中： \(I ......
基于FPGA的图像拉普拉斯变换实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a vivado2019.2 3.算法理论概述 拉普拉斯变换是一种二阶微分算子，用于图像增强和边缘检测。它通过计算图像中每个像素点周围像素的灰度差值，突出图像中的高频成分，从而增强边缘和细节。 对于二维图像f(x,y)，拉普拉斯变换定 ......
NeruIPS 2023 | SegRefiner：通过扩散模型实现高精度图像分割
前言 尽管图像分割在过去得到了广泛研究和快速发展，但获得细节上非常准确的分割 mask 始终十分具有挑战性。因为达成高精度的分割既需要高级语义信息，也需要细粒度的纹理信息，这将导致较大的计算复杂性和内存使用。而对于分辨率达到2K甚至更高的图像，这一挑战尤为突出。由于直接预测高质量分割 mask 具有 ......