梯度 强度 实例 图像
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 ......
CODESYS 三角函数等应用实例
1.正弦函数SIN、反正弦函数ASIN 语法： 输入变量 IN 可以是 BYTE、 WORD、 DWORD、 SINT、 USINT、 INT、 UINT、 DINT、UDINT、 REAL、 LREAL 和常数，但输出必须是 REAL 或 LREAL 类型。 1.1程序 1.2结果 2.余弦函数C ......
CODESYS 实例代码：可视化输出变量（Hello world!）
一：可视化输出变量——Hello world! 先告诉你一个坏消息，ST语言没有类似printf()的函数，好消息是可以通过Codesys可视化输出变量。 1.新建工程 具体流程参考往期文章。 2.设置变量和程序代码 3.添加可视化工具 右键Application–添加对象–视图 给添加的视图命名– ......
Teamcenter报错：值类型 PROP_typed_reference 不受支持。 未能在对象 (Fnd0LicenseInfo) 上进行操作。 实例在使用中。
1、停用账号方法，在执行停用账号方法时，报如下错误： ：修改用户为非活动状态发生异常！异常原因：值类型 PROP_typed_reference 不受支持。未能在对象 (Fnd0LicenseInfo) 上进行操作。实例在使用中。值类型 PROP_typed_reference 不受支持。未能在对象 ......
神经网络优化篇：详解梯度检验（Gradient checking）
梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 ......
强化学习算法中的梯度和更新公式在代码的哪里体现？
这些一般在算法的更新函数中体现，即训练--优化中体现。 一般以损失的形式表现，然后调用loss.backward()函数进行优化。 计算损失 反向传播 梯度下降 调用优化器的step函数实现。 如果公式中有期望那么就需要mean函数 ......
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 ......
简易机器学习笔记（九）LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......
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， ......
神经网络优化篇：详解梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......
学习Spring Boot 注解，这一篇就够了（附带部分注解实例讲解）
大纲 一、web mvc开发时，对于三层的类注解 1.1 @Controller 1.2 @Service 1.3 @Reponsitory 1.4 @component 二、依赖注入的注解 2.1@Autowired 2.2 @Resource 2.3 @Resource、@Autowired的区 ......
Flink的常用算子以及实例（详解）(赞)
Flink的常用算子以及实例（详解）(赞) 友情提示：本次博文所有源码均在下方，点击关注就能下载，免费的 点这里获取配套源码 1. map 特性：接收一个数据，经过处理之后，就返回一个数据 1.1. 源码分析 我们来看看map的源码 map需要接收一个MapFunction<T,R>的对象，其中泛型 ......
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 ......
bean 实例化的四种方法
方式一：构造方法实例化 bean 准备需要被创建的类 准备一个 BookDao 和 BookDaoImpl 类 public interface BookDao { public void save(); } public class BookDaoImpl implements BookDao { ......
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 ......
Spring学习记录之Bean的实例化方式
Spring学习记录之Bean的实例化方式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课程 ......
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 ......
神经网络优化篇：详解梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......
高强度间歇训练
1.什么是HIIT 早些年间，HIIT被定义为高强度以上短到中等时间（10s-5min）的重复训练，在训练中间伴有低强度活动或者休息的间歇，身体还没有完全恢复就进行下一组训练的方法。 近年来，我国学者将其定义为反复多次高强度训练，持续几秒到几分钟，每两次练习之间安排不完全恢复的训练方法。这一方法强调 ......
全球各类卫星遥感图像的下载方法汇总
本文对目前主要的遥感影像数据获取网站加以整理与介绍。 目录1 遥感影像数据1.1 综合遥感数据1.1.1 USGS EarthExplore1.1.2 LAADS DAAC1.1.3 Copernicus Open Access Hub1.1.4 GloVis1.1.5 地理空间数据云1.2 雷达遥 ......
CT图像重建
20世纪70年代中期，在医学领域出现了一种神奇装置，名为“计算机辅助 X 射线断层成像仪”（简称CAT或CT），它能够在不损伤病人的情况下，提供人体从头到脚各部位的断层X射线图像。利用CT，医生可以轻而易举地观察到人体内部哪怕是极其微小的病变和病灶分布，能够及早采取正确的治疗措施，从而拯救无数患者的 ......
makefile详解-实例版
虽然cmake已经很成熟了，但是make和Ninja(pg 16采用Ninja而不是cmake)仍然广泛在使用中，并且相比cmake，make更加的透明。可以说掌握makefile是linux下开发从入门到进阶第一步。# # # Makefile for backend/utils # # Port ......
TF246017: Team Foundation Server 未能连接到数据库。 请验证是否 已正确指定实例，承载数据库的服务器是否能够正常运行，且没有网络 问题阻止与服务器通信
最近在工作中使用TFS中突然遇到TFS未能连接到数据库的问题，当初TFS服务是自己部署的，问题也得自己解决。下面是当时在VS和TFS服务器管理工具上的错误截图。 经过一番查找，是运维那边改服务器管理员账号administrator的密码了，刚好之前部署TFS服务的时候是把服务器的administra ......