像素点第42页

嵌入式汉字显示原理及GBK编码详解

关于各个编码的介绍和转换可以看我的另一篇博客：【C语言实现】十六进制面值转字符串、字符面值转十六进制、UNICODE与GBK互转，UTF-8与GBK互转（1）显示原理~~~~~~~~屏幕都是有一个一个像素点组成的

觉皇不秃头·2022-11-26 12:29

视觉3D感知（一）：初步认识

一、3D视觉感知过程1.输入：单摄像头或多摄像头生成的图像数据单张图像图像序列2.输出稀疏：物体在3D坐标系中的位置、大小、朝向、速度等稠密：像素点的类别标签和深度信息3.算法按输入来分：单目、双目、多目按输出来分

anthony-36·2022-11-26 12:28

可解释机器学习- LIME模型讲解｜interpretable machine learning-LIME

LIME在这个数据集上训练一个可解释模型（比如lasso或决策树），该模型根据生成样本与真实样本的近似程度（proximity）来加权如何生成扰动的样本：对于图像和文字，可以通过隐藏一些像素点（pixels

Alex Tech Bolg·2022-11-26 12:06

访问OpenCV中Mat某个像素点的数值的方法

1.使用Mat.ptr访问这种方式在访问深度图中某个像素位置的深度很常用。由于一般深度图都是16位的，也就是unsignedshort的数据类型。如果访问的像素的坐标为(x,y)，深度图的Mat变量为depthImg，那么访问方式如下：ushortd=depthImg.ptr(y)[x];首先depthImg.ptr得到的是访问每个像素的指针，但是由于内存中存储是以字节为单位，所以这个指针后面加了

Cc1924·2022-11-26 11:14

可变形卷积：DCNv1and DCNv2

N的网格上做卷积，这样的好处就是更准确地提取到我们想要的特征（传统的卷积仅仅只能提取到矩形框的特征）DCNv1的核心思想在于它认为卷积核不应该是一个简简单单的矩形在不同的阶段，不同的特征图，甚至不同的像素点上都可能有其最优的卷积核结构

chairon·2022-11-26 07:00

5、边界填充 transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode=‘edge‘)

padding_mode='edge')padding:列表，元素个数为1，2，4fill:int-单值or(r,g,b)padding_mode:填充方式“constant”:利用常值进行填充“edge”:利用图像边缘像素点进行填充

啥都亿点点的研究生·2022-11-26 07:20

Opencv Canny边缘检测

2)计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。3)应用非极大值（Non-MaximumSuppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。

gaisidefeimei·2022-11-26 02:15

Python实战HSV颜色模型——提取像素点并判断像素点颜色

首先参考以下博文将图片读取为RGB矩阵https://blog.csdn.net/u012421101/article/details/116798509之后将RGB转为HSVdefrgb2hsv(r,g,b):r,g,b=r/255.0,g/255.0,b/255.0mx=max(r,g,b)mn=min(r,g,b)m=mx-mnifmx==mn:h=0elifmx==r:ifg>=b:h=(

l齐天·2022-11-26 01:35

python高斯滤波和降噪_高斯滤波原理及python实现

噪声在图像中表现的通常是引起视觉效果的孤立像素点和像素块，简单说噪声点就是会给图像带来干扰，让图像变的不清楚。而高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。

weixin_39716044·2022-11-25 23:56

高斯滤波 python

图像处理高斯滤波python实现分析代码实现opencv函数库分析核大小3*3均值滤波：(40+107+5+198+226+223+37+68+193)/9高斯滤波：不是直接去求均值，而是给每个像素点分配一个权重

nanxingz·2022-11-25 23:54

NeRF 源码分析解读（五）

然后根据体积渲染公式对这条光线上的点进行累积积分，得到光线的颜色，光线的颜色即对应于相应的像素点的颜色。我们在分析解读（四）中得到了光线上3D点的位置以及该点对应的颜色：def

面里多加汤·2022-11-25 18:39

NeRF源码分析解读（四）

NeRF源码分析解读（四）上一篇博客中我们已经得到了每张图像下每个像素点对应的光线的ray_o、ray_d。

面里多加汤·2022-11-25 18:09

Python实现图像手绘效果的方法详解

目录图像的数组表示图像的RGB色彩模式PIL库图像组成图像的变换图像的手绘效果手绘效果展示代码展示与讲解图像的数组表示图像的RGB色彩模式图像一般使用RGB色彩模式，即每个像素点的颜色由红(R)、绿(G

·2022-11-25 18:02

卷积神经网络笔记--吴恩达深度学习课程笔记（一）

一.卷积神经网络（一）1.1计算机视觉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。

无乎648·2022-11-25 18:48

SegNet学习笔记

SegNet学习笔记语义分割网络模型编码器解码器总结语义分割语义分割的目的是对图像中每一个像素点进行分类，与普通的分类任务只输出某个类别不同，语义分割任务输出是与输入图像大小相同的图像，输出图像的每个像素对应了输入图像每个像素的类别

passer__·2022-11-25 17:09

传统图像融合算法

1.空间域算法：常见的空间域算法包括加权平均法和PCA法加权平均法对多幅图像的对应像素点进行加权处理，公式为：其中α为对应权值，并且F为处理后的图像，

MDeleter·2022-11-25 15:01

MNIST手写数字集CNN卷积神经网络

目录MNIST手写数字集介绍Softmax网络介绍CNN简介代码参考MNIST手写数字集介绍MNIST图像数据集使用形如[28，28]的二阶数组来表示每个手写体数字，数组中的每个元素对应一个像素点，即每张图像大小固定为

小王快学习·2022-11-25 15:30

【Qt&OpenCV 图像阈值操作 threshold】

为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰

richard_yuu·2022-11-25 14:01

opencv 图像平滑处理(python)

图像平滑处理会对图像中与周围像素点的像素值差异较大的像素点进行处理，将其值调整为周围像素点像素值的近似值。图像平滑处理的基本原理是，将噪声所在像素点的像素值处理为其周围临近像素点的值的近似值。

暴风雨中的白杨·2022-11-25 14:59

[图像处理]-Opencv中的medianBlur(中值滤波)、boxFilter(方框滤波)、GaussianBlur(高斯滤波)函数详解附C++版本代码

阅读指引1.medianBlur(中值滤波)2.boxFilter(方框滤波)3.GaussianBlur(高斯滤波)1.medianBlur(中值滤波)基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值

orangezs·2022-11-25 14:29

BEV和Pseudo-Lidar

BEV反前视角映射IPM(Inverseperspectivemapping)该方式的先验是所有的生成的像素点都是在地平面上,摄像头的之间的精确的内/外参数一致.但是,实际应用中,IPM对外参精度要求较高

废物罢了0m0·2022-11-25 13:57

数字图像处理笔记-01（图像文件的读取、显示、存储，以及彩色图像转换）

（一）在MATLAB中彩色图像的表示1.1RGB图像一幅RGB图像就是M×N×3大小的彩色像素的数组，其中的每个彩色像素点都是在特定空间位置的彩色图像所对应的红、绿、蓝三个分量。

choking-a·2022-11-25 12:23

opencv python 高斯滤波_OpenCV 学习：8 高斯滤波GaussianBlur

[1]通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。

weixin_39996762·2022-11-25 12:21

数字图像处理：图像分割——边缘检测与区域分割

2.图像分割方法分类（灰度图）：一类是利用区域间灰度的突变性，确定区域的边界或边缘的位置，即边缘检测法；零一类是利用区域内灰度的相似性将图像像素点分成若干相似的

咔叽布吉·2022-11-25 11:32

【OpenCV 学习笔记】第七章: 图像平滑处理

第七章:图像平滑处理1、什么是图像平滑处理图像平滑处理就是，将图像中与周围像素点的像素值差异较大的像素点调整成和周围像素点像素值相近的值。例如：2、为什么要进行平滑处理？

宝贝儿好·2022-11-25 11:53

OpenCV入门（十一）——图像平滑技术

采样点之间形成的集合关系就是栅格，栅格间无限小的采样点对应于图像中的像素点。图像变换上的采样就是将图像分辨率改变的过程，采样分为上采样和下采样。上采样为：指将图分辨率扩大。下采样为：图像的分辨率缩小。

郑烯烃快去学习·2022-11-25 11:20

深度学习识别手写数字原理

如何识别像素28*28手写数字3如果分成28*28的网格具体如下：28*28=784，可以由784个像素点代表3.大脑识别不用考虑这些像素点，很容易识别，这里不研究大脑如何识别，而是电脑如何识别。

JasonDecode·2022-11-25 09:36

深度学习CNN

例如输入层输入一个32*32*3（h*w*通道）个像素点的图片，32*32表示图片的像素点，3表

石头ape·2022-11-25 09:03

基于labelme和python的图像违禁品提取和注入新背景图

采用遍历label图像像素点，判断像素是否为黑色的方法，将对应的原图像中的违禁品逐像素地注入到新背景图像中。其中，通过对原图像进

Hygge MrYang·2022-11-25 09:00

Linux-FrameBuffer双缓冲机制显示图像

注意，位图（如jpg、bmp等格式的常见图片）也是由一个个的像素点构成的，跟屏幕的像素点的概念一样。原理上讲，将一张位图显示到屏幕上，就是将图片上的像素点一个个复制到屏幕像素点上。

干燥剂007860·2022-11-25 09:14

图像特征的学习笔记

是基于像素点的特征，由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。

dlut0427·2022-11-25 07:53

图像的特征

1、颜色特征：基于像素点的特征，对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，不能很好地捕捉图像对对象的局部特征。

scutluojia·2022-11-25 07:23

Opencv之简单皮肤检测代码

经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道，如果将皮肤信息映射到YCrCb空间，则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。

五仁月饼哭了·2022-11-25 07:33

opencv基于ycrcb的皮肤检测（改进版）

椭圆肤色检测模型原理：将RGB图像转换到YCRCB空间，肤色像素点会聚集到一个椭圆区域。先定义一个椭圆模型，然后将每个RGB像素点转换到YCRCB空间比对是否再椭圆区域，是的话判断为皮肤。

littlexigama·2022-11-25 07:58

图像直方图的基本理论

横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。直方图均衡化主要用于直方图修正技术，主要功能是什么？使用该技术最大

蓝色的星火·2022-11-25 06:57

【Opencv】计算机视觉中opencv的常见操作

opencv的常见操作像素点的赋值图像的切片操作基本的绘制操作仿射变换的相关操作:平移，缩放，旋转，剪切加减运算位操作及遮罩色彩通道的分离和融合操作颜色直方图平滑及模糊边缘检测像素点的赋值这里对于灰度图像

颢师傅·2022-11-25 06:39

卷积神经网络识别cifar10

cifar10数据集描述：提供5万张32*32像素点的十分类彩色图片和标签，用于训练。提供1万张的32*32像素点的十分类彩色图片和标签，用于测试。

lianggege88·2022-11-25 05:56

cnn和lstm

cnn基础理论5-卷积神经网络图解-1_哔哩哔哩_bilibili【面试之CNN基础知识梳理】_一枚甜甜的程序媛的博客-CSDN博客机器学习与深度学习面试系列十三（CNN）-知乎1.图像是怎么表示的用像素点表示

西二旗鲁智深·2022-11-25 05:51

C#进行图像处理的几种方法（bitmap，bitmapData,IntPtr）

利用C#类进行图像处理,最方便的是使用Bitmap类，使用该类的GetPixel()与SetPixel()来访问图像的每个像素点。下面是

奋斗的小雨滴·2022-11-25 04:02

【视觉-立体视觉】双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦

“@scyscyao：在OpenCV中，f的量纲是像素点，

苏源流·2022-11-25 04:01

U-Net神经网络

在生物医学领域，医生需要对病人的病灶区域进行病理分析，这时需要一种更先进的网络模型，即能通过少量的图片训练集，就能实现对像素点类别的预测，并且可以对像素点进行着色绘图，形成更复杂、严谨的判断。

uodgnez·2022-11-25 01:05

【点云鸟瞰图BEV】点云鸟瞰图BEV原理与可视化

体素投影时可以得到BEV视图的像素点坐标。每个像素点的特征取值

Coding的叶子·2022-11-25 01:57

后端状态估计-卡尔曼滤波器理解+扩展-SLAM14讲笔记(六)

二、使用步骤1.引入库2.读入数据状态估计的概率解释：位姿x和路标y服从某种概率分布，目的是通过某些运动数据u（比如惯性测量传感器IMU输入）和观测数据z（比如拍摄到的照片像素点的值）来确定状态量x和y

Stu.xian·2022-11-24 23:23

matlab 对颜色差异明显的目标实现图像分割

原图：要把鱼从图像中分割开来，观察其颜色特征，其R分量明显区别于其他方法，因此可以先对图上每个像素点进行判断，在通过蒙版的方法获得目标的分割%authorfoddcusLFAFU2022.3945625540

foddcusL·2022-11-24 22:07

PyTorch深度学习（28）视觉图像分割、检测、超分

视觉图像分割ImageSegmentation时间序列Informer之前的时间信息/任务LSTMRNNTransformer图像分割：在原始图像中逐像素找到指定物体对每个像素点二分类（做分类任务）归属类别图像检测

JYliangliang·2022-11-24 20:17

六、PYTHON 库文件---PIL库

目录1.常用引入方式2.处理图片时的常用属性3.剪切、合并图像函数4.读取、创建图像函数5.图形绘制函数6.获取数据函数7.序列操作函数8.转换,保存图像函数9.像素点,通道处理函数10.增强、滤镜函数

我Bu秃头·2022-11-24 19:55

深度学习-----从零开始实现识别手写字体任务（三）数据集的导入及相关函数的定义

因此在Mnist的训练数据集中mnist.train.images是一个形状为[60000,784]的张量，第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点，图片里的某

正正没洗头·2022-11-24 16:51

机器学习之手写字识别(Knn算法应用)

手写字识别对手写字体图片进行识别最重要的一点就是要将其转化为二值化（就是就是将图像上的像素点或灰度值设置为0或1，其呈现就是非黑即白）后的数据，然后再进行处理，在手写体处理中，二值化就是有手写笔画的部分用

爱吃小巴掌·2022-11-24 16:50

手写字符识别

我们用8×8的像素矩阵来表示这张图片，每个像素点用0~16表示灰度，0对应白

hsjsy·2022-11-24 16:17

图像处理基础知识

图像分辨率图像分辨率是指每英寸图像内的像素点数。基本单位图像分辨率是的基本单位：像素每尺寸。屏幕分辨率屏幕分辨率是指横纵方向上的像素点数。图像的灰度灰度是黑色和白色之间按对数关系分为若干等级。

小凡人的大烦人·2022-11-24 15:04

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