像素点第28页

图像通道分离与合并操作

描述一个像素点，如果用灰度描述

pretend52·2023-01-19 02:15

数据是如何输入到神经网络中

首先我们要知道图像是怎么在计算机中表示的：我们知道图像是由多个像素点组合在一起构成的。而像素点是由RGB三个通道组成的。因为这三种颜色不同比例混合可以构成任何自然界的颜色。

zha_zha_wei·2023-01-18 14:58

SVD应用于图像压缩 Python代码测试

因为实际图像各像素点之间具

程序员Albert·2023-01-18 13:56

Opencv-python 求原坐标点透视变换后对应坐标点

1.关于透视变换原理不赘述2.已知原图img一像素点坐标p(x,y)，变换前矩阵坐标pts1，变换后矩阵坐标pts2，求变换后p点对应坐标3.程序#ppts1pts2#求变换矩阵MM=cv2.getPerspectiveTransform

电子小呆比·2023-01-18 11:51

Opencv的使用小教程1——Opencv基础函数汇总

Opencv的使用小教程1——Opencv基础函数汇总1、VideoCapture2、imread3、resize4、clone5、cvtColor6、Scalar7、获取像素点的值8、Rect9、截取

Bubbliiiing·2023-01-18 11:06

0113学习记录

anacondacondajupyternotebook03【matplotlib折线图】01matplotlib的基础绘图04【matplotlib折线图】02matplotlib的基础绘图和调整x轴的刻度dpi每英寸上像素点的个

zhang，·2023-01-18 11:57

图像分割必备知识点 | Unet详解

与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。

u013250861·2023-01-18 01:36

图像处理：马赛克与毛玻璃算法

马赛克：区域内随机取样覆盖整个区域毛玻璃：区域内随机取样代替单个像素点太久没碰c，忘得差不多了orz~#definemin(a,b)ab?

kalar1024·2023-01-17 16:29

python图像处理马赛克效果

一.常规马赛克常规马赛克的方法为，指定图像中的某个区域，在该区域的每个像素点的邻域内进行模糊。

Wade_whl·2023-01-17 16:25

【图像处理】马赛克

马赛克原理图像的马赛克效果是通过设置指定大小的像素块，并让这个像素块中的所有像素点设置为统一值来实现的。

一苇所如·2023-01-17 16:52

MATLAB小技巧（4）niblack二值化分割算法

Niblack二值化算法是比较简单的局部阈值方法，阈值的计算公式是T=m+kv，其中m为以该像素点为

mozun2020·2023-01-17 12:31

马尔科夫随机场做图像分割

通过观测一副图像，可以知道图像的特征图，使用马尔科夫的特性，选取图像中一个点的8邻域，对图像的像素点

李逍遥敲代码·2023-01-17 12:11

Unet实验结果

下采样，卷积的详细计算如下：总结反思查阅2015年Unet原论文，我们能够发现作者采用的是padding=0的卷积层，并且最终是由输入大小为572x572的图片，输出为388x388的图片，在实验中缺少的像素点使用边缘镜像的方式得到

樱木之·2023-01-17 05:51

区域生长法分割

具体做法就是，首先选择一个种子点，通过比较种子点邻域的相似性，将邻域中满足相似性准则的像素归入种子点所在的区域，然后将这新的像素点定为种子点，重复上述过程，直到没有满足相似性准则的新的邻域像素点产生为止

小白爬爬爬·2023-01-16 21:29

图像分割之区域生长算法

2020-12-071.流程简述算法流程：选取种子点p(x0，y0)，用堆栈表示种子区域，将种子点push到种子堆栈中；将种子堆栈中第一个种子点pop出堆栈，并以该点为中心，遍历该中心8邻域像素；判断遍历像素点是否已经在种子区域中

AnimateX·2023-01-16 21:28

手把手教你理解SURF算法的全部过程

首先介绍下SURF算法的流程，具体原理后面再介绍一.对原图像进行积分图像处理我们知道原始图像h(x,y)是二维空间的离散点，值的大小是每个像素点的灰度值。

zrz0258·2023-01-16 16:04

CS231n笔记二：损失函数和优化介绍

其中x指的是输入数据data，在图像分类问题中即为图片每个像素点所构成的数据集；y指的是标签label或者目标target，即GT，

兮兮Cici_Melon·2023-01-16 12:48

通过SVM和Softmax求损失值

训练集验证集1、2、3、451、5、3、421、2、5、431、2、3、545、2、3、41得分函数x=[32*32*3]=3072输入的这个小猫有3072个像素点，可以把x转换成3072*1的矩阵，如果

cccqx·2023-01-16 12:45

python验证码识别api_python实现验证码识别功能

本文实例为大家分享了python实现验证码识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.通过二值化处理去掉干扰线2.对黑白图片进行降噪，去掉那些单独的黑色像素点3.消除边框上附着的黑色像素点4.识别图像中的文字

weixin_39830175·2023-01-16 11:17

双边滤波器cv2.bilateralFilter

双边滤波器cv2.bilateralFilter双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式，在滤波过程中能够有效地保护图像内的边缘信息，双边滤波在计算某一个像素点的新值时，不仅考虑距离信息（距离越远

Love _YourSelf·2023-01-16 07:37

Qt-OpenCV学习笔记--双边滤波--bilateralFilter()

双边滤波在计算某一个像素点的新值时，不仅考虑距离信息（距离越远，权重越小），还考虑色彩信息（色彩差别越大，权重越小）。

ssismm·2023-01-16 07:37

opencv——图像的基本操作

然后针对每个通道的图像，又将其分为若干个像素点，每个像素点的数值都在0-255之间，颜色越亮，像素值越高。

一瞬にして失う·2023-01-16 06:46

OpenCV——阈值分割二值化

它的基本思想是，用一个阈值将图像中的数据分为两类，一类中图像的像素点的灰度均小于这个阈值，另一类中的图像的像素点的灰度均大于或者等于该阈值。

莂再经历风雨·2023-01-16 06:15

双目立体三维重建原理及介绍

3）、对校正后的两张图像进行像素点匹配。4）、根据匹配结果计算每个像素的深度，从而获得深度图2、应用场景双目测距的精度和基线长度（两台相机之间的距离）有关，两台相机布

Sunshine_Zhou1·2023-01-16 06:45

OpenCV直方图正规化（归一化）

像素点取值范围从[c,d][c,d][c,d]转换到[a,b][a,b]

Allen Chou·2023-01-16 06:44

OpenCV——图像运算

文章素材来源FuXianjun.AllRightsReserved.知识定义：阈值处理，指剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点例如，设定阈值为127，然后将图像内所有像素值大于180的像素点的值设为

Little___c·2023-01-16 06:14

Qt利用tablewidget模拟手指实现滑动

.CustomScroll类1.介绍嵌入式由于需要支持手指滑动,所以先写个demo,来试验.每次按下的时候,获取一次按下的pos以及按下的时间,然后释放的时候获取一次释放pos,从而计算出,每秒移动的像素点

·2023-01-16 05:56

吴恩达卷积神经网络学习笔记（一）

一.卷积神经网络（一）1.1计算机视觉图片分类和图片识别，目标检测，图片风格迁移特征向量的维度卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域，由于有的时候图片的像素点很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。

星_阳·2023-01-16 00:46

计算机显卡、显存工作原理

我们在显示屏上看到的画面是由一个个的像素点构成的，而每个像素点都以4至32甚至64位的数据来控制它的亮度和色彩，这些数据必须通过显存来保存，再交由显示芯片和CPU调配，最后把运算结果转化为图形输出到显示器上

融极·2023-01-15 20:02

python-OpenCV-图像处理基本操作

文章目录前言一、图像处理基本操作1.读取图片(支持各种静态图像格式)2.显示图片3.保存图片二、图像基本表示方法1.遍历像素点2.访问像素点1.numpy.array2.ROI感兴趣区域3.通道操作1.

和孔哥一起学·2023-01-15 12:43

论文阅读：CNN+GCN

这种方法是从一个起点出发来进行分割任务，而不是对密集的像素点进行分类。然而，由于CNN的固有特性，使用卷积核拥有的局部感受野

sigmoidAndRELU·2023-01-15 12:33

初学者之路——————pix2pix

pix2pix是对像素点与像素点进行对应，整合了许多之前需要单独分类的问题。

MapleCL·2023-01-15 11:51

初学者之路——————语义分割和实例分割

语义分割是对于像素进行类别分类而不需要对像素点进行所属目标的划分，实例分割是对同一个类别的不同实例进行区分。简单来说，语义分割是把像素点进行类别划分，但是同一个类别所属的不同目标并不进行区分。

MapleCL·2023-01-15 11:44

matlab中对比度增强函数imadjust

gamma是其他像素点的映射参数。当gamma=1时，表示线性变换。当gamma>1时，变换函数是一个凸函数，会增强暗色输出。当gamma

re_call·2023-01-15 10:12

屏幕空间抗锯齿

我们的屏幕是由一颗颗方形像素点组成的，因此我们无法获得真正完美平滑的对象。我们只能够尽最大努力去处理像素点的采样，使其能够在视觉上有很好的光滑效果。

0小龙虾0·2023-01-15 08:35

FFmpeg基础: YUV像素格式介绍和使用

文章目录YUV像素格式YUV采样YUV格式分类YUV存储模式FFmpeg读取YUV数据YUV和RGB转换YUV像素格式在图片中我们一般都是通过RGB(红-绿-蓝)格式来表示一个像素点。

码农飞飞·2023-01-14 19:54

【OpenCV】CV_8UC3的解析

结构类型CV_(S|U|F)C该结构可拆分为以下三个部分bit_depth–>bit数，代表图片中每个像素点所占空间的大小，如CV_8UC3，则代表每个像素占8个bit，这里可以取到8/16/32/64

Running Y·2023-01-14 17:26

计算机图形学圆反走样代码,计算机图形学——反走样

但它们生成的线条具有明显的“锯齿形”即会发生走样(Liasing)现象一、走样产生走样现象的原因是像素本质上的离散性，要用有限的像素点来逼近无限的直线！走样是数字化的必然产物！

weixin_39815600·2023-01-14 09:18

【图像去噪研究】现有的主流图像去噪研究成果学习笔记

为了获得高质量去噪结果的图像，对同一特征图的不同性质像素点应该进行区别化的处理：对光滑的区域进行更强的约束，对边缘和细节区域尽可能保留有效地信息。所以在去除噪声的同时更加倾向于保留细节和边缘信息。

絮沫·2023-01-14 08:48

基于matlab实现的水果识别系统+源码+代码注释

关键字：水果识别、MATLAB、数字图像处理一、设计方案在计算机中，图像由像素逐点描述，每个像素点都有一个明确的位

秋天的波·2023-01-14 07:23

opencv中的颜色通道BGR与常规颜色通道RGB的差异

颜色在计算机中的表示在计算机中，一个像素点的数据对应就是3个值，这三个值代表三原色。其中每一个值的范围是从0-255，正好是256个值，可以用8个位

python_xiaofeng·2023-01-13 21:16

学习记录一

分辨率（解析度）：单位英寸内的像素点数。（注：图像分辨率不等于图像像素总数）灰度：表示图像像素明暗程度的数值。范围为0-255，白色是255，黑色是0.色调

玛卡巴卡的大脑袋·2023-01-13 21:44

【计算机视觉】感受野

感受野定义：CNN每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。（注：这里是输入图，不是原始图。好多博客写的都是原图上的区域，经过一番的资料查找，发现并不是原图。）

littlemichelle·2023-01-13 20:08

目标检测中特征图与感受野的关系

目标检测中特征图与感受野的关系感受野感受野公式参数量计算结论感受野神经网络中感受野：神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射区域的大小。原始图像是指网络输入图像，是经过预处理后的图像。

jq_98·2023-01-13 20:07

普通网友·2023-01-13 20:07

卷积的padding操作

而在原始图片周围加上像素点就可以解决此问题。比如在原始图像周围加上一层像素点（p=1），则卷积后的图片大小为

ciaowzq·2023-01-13 10:24

python手动实现图像像素的kmeans聚类（附代码）

计算所有像素点到聚类中心的距离。选择最近的聚类中心作为像素点的

Lizhi_Tech·2023-01-13 09:07

霍夫变换检测直线原理分析

以上面这一副简单的二值图像为例，要用霍夫变换找到图中的直线，过程如下：1.在图像中检测直线的问题，其实质是找到构成直线的所有的像素点。

一棹烟波·2023-01-13 08:45

卷积神经网络CNN(二）——基本性质

卷积的channel会逐渐增多（把失去的数据补充回来，在c上体现）一、填充（padding）前面可以发现，输入图像与卷积核进行卷积后的结果中损失了部分值，输入图像的边缘被“修剪”掉了（边缘处只检测了部分像素点

小羊头发长长长·2023-01-13 01:53

图像bayer格式及bayer插值原理介绍

对于彩色图像，每个像素点可用RGB三种颜色来表示，最简单的采样方法就是在每个像素点上用三个滤镜，红色的滤镜透过红色的波长，绿色的滤镜透过绿色的波长，蓝色的滤镜透过蓝色的波长。

cjie221·2023-01-13 00:13

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