梯度 强度 实例 图像
共轭梯度法
共轭梯度法 适应于求解非线性优化问题 线性共轭梯度法和非线性共轭梯度法 1 共轭方向 梯度下降法和共轭方向法优过程的区别： 可以发现： 共轭方向法分别按两个轴的方向搜索（逐维搜索） 每次搜索只更新迭代点的一个维度 保证每次迭代的那个维度达最优 共轭方向法的两个搜索方向正交（特殊情况） 从正交推广到共 ......
arch启动virtualbox实例出现错误：内核驱动未安装
参照 https://cn.linux-console.net/?p=22258 错误如下 Kernel driver not installed (rc=-1908) The VirtualBox Linux kernel driver is either not loaded or not se ......
[最优化方法笔记] 共轭梯度法
1. 共轭方向 设 \(A \in \mathbb{R}^{n \times n}\) 为 对称阵，\(p, q \in \mathbb{R}^{n \times 1}\) 为 n元列向量。如果: \[p^T A q = 0 \]则称 \(p\) 和 \(q\) 关于 \(A\) 共轭。 特别地，若 ......
图像处理的基本操作
图像处理最基本的操作，包括读取图像、显示图像、保存图像、获取图像属性等。下面将依次讲解这4个内容。 1 读取图像 OpenCV提供了用于读取图像的imread()方法，其语法格式如下： image = cv2.imread(filename, flags) 参数说明： l image：是imread ......
梯度下降法
1 梯度下降法 \(\qquad\) 梯度下降法又称最速下降法，是最优化方法中最基本的一种方法。所有的无约束最优化问题都是在求解如下的无约束优化问题：$$\min_{x \in R^n} f(x)$$ 将初始点\(x_0\)逐步迭代到最优解所在的点\(x^*\)，那么考虑搜索点迭代过程：$$x_{t ......
C++读取FY卫星遥感图像(HDF格式)
转一下我自己的博客 网上找了大概2周，艰难的实现了C++读取HDF图像，CSDN吃相真难看，好多文章都要会员。。。 #include <cstdint> #include <hdf5.h> #include <iostream> #include <matplotlibcpp.h> #include ......
[最优化方法笔记] 梯度下降法
1. 梯度下降法 无约束最优化问题一般可以概括为： \[\min_{x \in \mathbb{R}^n}f(x) \]通过不断迭代到达最优点 \(x^*\)，迭代过程为： \[x^{k + 1} = x^k + \alpha_k d^k \]其中 \(d^k\) 为当前的 搜索方向，\(\alph ......
智能计算与图形图像处理Intelligent Computing and Graphics and Image Processing
智能算法 Intelligence Algorithms 图形图像处理 Graphics & Image Processing 机器视觉 machine vision 计算机视觉 computer vision 计算机视觉（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的 ......
遥感图像识别和地理信息系统集成应用的优势有哪些
遥感图像识别和地理信息系统集成应用的优势主要包括： 宏观观测能力强：遥感技术获取的图像数据空间范围比地面观测视角范围要大得多，且不受地形地貌的影响。这不仅拓宽了人们的视觉空间，为宏观地掌握地面事物的现状情况创造了极为有利的条件，同时也为宏观研究自然现象和规律提供了宝贵的第一手资料。 动态监测优势明显 ......
RWP性能之旅-AWR实例分析
诊断工具汇总 系统级别： - Top Activity - AWR Report - ASH - ADDM - EM - Exa Watcher - OS Tools - Hang Analyze - Trace Events - System State DumpSQL级别： - SQL Moni ......
C-Kermit 连接 Microchip WBZ451 Curiosity Board实例
The Kermit Project | Now hosted by Panix.com New York City USA • kermit@kermitproject.org …since 1981 ～/.kermrc 文件： ; Connect to WBZ451 USB-USART Virt ......
HTML5 文件上传下载的实例代码
前言 HTML5 中提供的文件API在前端中有着丰富的应用，上传、下载、读取内容等在日常的交互中很常见。而且在各个浏览器的兼容也比较好，包括移动端，除了 IE 只支持 IE10 以上的版本。想要更好地掌握好操作文件的功能，先要熟悉每个API。 FileList 对象和 file 对象 HTML 中的 ......
基于FPGA的图像形态学腐蚀算法实现,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的仿真结果导入到MATLAB,结果如下所示： 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 基于FPGA的图像形态学腐蚀算法实现主要依赖于图像处理的基本原理和数学形态学的基础知识。在图像处理中，形态学操作被广泛应用于各种图 ......
【图像基础】摄像头拍摄运动物体，产生运动模糊/拖影的原因分析
前言 参考 1. 摄像头拍摄运动物体，产生运动模糊/拖影的原因分析_相机拖影是怎么造成的_木 东的博客-CSDN博客； 完 ......
真实照片与人工智能生成的艺术：新标准 (C2PA) 使用 PKI 来显示图像的历史
https://www.asiaregister.com/zh/news/zhen-shi-zhao-pian-yu-ren-gong-zhi-neng-sheng-cheng-de-yi-shu-xin-biao-zhun-C2PA-shi-yong-PKI-lai-xian-shi-tu-xia ......
图像识别的精度与效率优化研究
基于深度学习的图像识别算法研究 摘要：随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像识别算法已经成为计算机视觉领域的研究热点。本文将介绍基于深度学习的图像识别算法的基本原理、研究进展和应用领域，并探讨其未来的发展趋势。 一、引言 深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层次的神经网络，通 ......
C++中的图像处理与变换总结
个人总结 图像加法去噪是对同一场景的多幅图像求平均值，以降低加性随机噪声。随机噪声在不同的图像中是独立的，而场景信息是相同的。因此，通过将多幅图像相加并求平均，可以使场景信息保持不变，而噪声的影响则会减小。这是因为随机噪声的期望值为零，所以多幅图像的平均值会使噪声趋向于零。如下图： 在变换编码中，一 ......
零基础 从 yolo8 入门计算机视觉超简单：物体识别、图像分类、轨迹追踪、姿势识别
目录安装 Ultralytics训练模型验证预测 & 识别导出追踪图像分割提取分类姿势识别轨迹生成 Ultralytics YOLOv8 是备受好评的实时目标检测和图像分割模型，主要功能是物体识别、分割图片物体、分类、姿态识别和跟踪等。Ultralytics 支持使用 CPU、GPU 进行训练，支持 ......
使用SystemC建模SystemVerilog状态机的实例
通过一个状态机的例子可以比较好的理解SystemC怎么建模RTL。 我们以一个典型的SystemVerilog编写的状态机为例。 fsm.sv: module fsm( input clk, input rst_n, input [1:0] in, output logic [1:0] out ); ......
基于WTMM算法的图像多重分形谱计算matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于WTMM算法的图像多重分形谱计算是一种利用小波变换模极大值（WTMM）方法，对图像进行多重分形分析的方法。下面将详细介绍这种方法的原理和数学公式。 3.1、WTMM算法概述 分形理论是一种研究自然界中不规则、 ......
百度图像增强与特效SDK实验
：百度图像增强与特效SDK实验 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%）。 任务四：完成图像特效GUI相关功 ......
医学图像——读取和显示.his文件
医学图像——读取和显示.his文件 https://www.jianshu.com/p/4980c9ead768 什么是DICOM文件 https://zhuanlan.zhihu.com/p/619857683 ......
宣布全面推出适用于 macOS 的 Amazon EC2 M2 Pro Mac 实例
即日起，Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M2 Pro Mac 实例现已全面推出 (GA)。在为 Apple 平台（例如 iOS、macOS、iPadOS、tvOS、watchOS、visionOS 和 Safari）构建和测试应用程序时，这些实例的... ......
【AI图像与视频质量软件】上海道宁与Topaz Labs为您带来强大的图像和视频增强工具，帮助您的照片和视频更加出彩
Topaz Labs是一家专注于视频和图像增强技术的高科技公司，其产品线涵盖了多种图像处理工具和视频编辑软件。如Topaz Photo AI、Topaz Video AI等。 ......
掌握ImageSharp图像处理的艺术，一步步领略图像处理的奇妙世界
ImageSharp：.NET平台上的灵活高性能图像处理库 ImageSharp 是一个强大的图像处理库，专为.NET平台设计。无论是简单的图像加载和保存，还是复杂的图像处理、滤镜应用和文本添加，ImageSharp 提供了丰富而灵活的功能，使图像处理变得简单而愉快。 主要特性： 跨平台支持： Im ......
[数字图像处理笔记] 第八章 图像分割
1. 概述 图像分割 是图像识别和图像理解的 前提 步骤，图像分割质量的好坏直接影响图像处理的结果。 图像分割是将一幅图像分解为若干互不相交、有意义的、具有 相同性质 的区域。 分割出来的各区域在灰度、纹理等方面具有相似性，区域内部是连通的 区域边界是明确的 相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异 ......
28-3 QINQ配置实例
基本QINQ 拓扑 通过QINQ技术防止内网VLAN和公网VLAN冲突，又保证正常内网之间的业务流量通信 配置 LSW4 # vlan batch 10 # interface GigabitEthernet0/0/1 port link-type trunk port trunk allow-pa ......
何恺明新作：简单框架达成无条件图像生成新SOTA！与MIT合作完成
前言 大佬何恺明和MIT师生一起开发了一个自条件图像生成框架，名叫RCG。这个框架结构非常简单但效果拔群，直接在ImageNet-1K数据集上实现了无条件图像生成的新SOTA。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、 ......
Java并发(十八)----常见线程安全类及实例分析
1、常见线程安全类 String Integer StringBuffer Random Vector Hashtable java.util.concurrent （JUC）包下的类 这里说它们是线程安全的是指，多个线程调用它们同一个实例的某个方法时，是线程安全的。 Hashtable table ......
《实例化需求》读后感
该书拥有众多的例子和建议，其中的50多个案例分析验证了不同的团队和组织通过采用该方法取得了不同程度的成功。作者并没有掩饰在引进该方法时所面临的挑战，通过分析那些失败案例所具有的模式和范例，给出了一些避免失败的建议。作者不仅通过案例分析和举例辨识出团队在引进实例化需求时可能面临的一些常见挑战和问题，而 ......