图像频域增强第14页

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小

漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

Java中的泛型及其用途是什么？

Java中的泛型（Generics）是Java语言在2004年引入的一项重要特性，用于增强代码的类型安全性和复用性。泛型允许程序员在定义类、接口或方法时指定类型参数，从而实现对不同数据类型的统一操作。

计算机学长大白·2025-02-04 19:17

2025最新最全AI大模型系统学习路线

随着技术的进步，大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。

大模型老炮·2025-02-04 18:13

基于OpenCV对图像转置和翻转

学习目标：学会使用OpenCV对图像转置和翻转学习内容：基于OpenCV2库的学习1.图像转置函数的使用cv.transpose()2.图像翻转函数的使用cv.flip()变换过程：原始图片:imageimg1

Code-world-1·2025-02-04 18:08

OpenCV2彩色图像和灰度图像读取、显示、保存

学习目标：学会使用OpenCV2对彩色图像和灰度图像进行读取、显示、保存学习内容：基于OpenCV2库的学习读取函数的使用cv.imread()显示函数的使用cv.imshow()保存函数的使用cv.imwrite

Code-world-1·2025-02-04 18:38

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。

鱼弦·2025-02-04 18:37

【C# 】图像资源的使用

在C#中，图像资源的使用方式方法主要依赖于你所使用的框架和库。

wangnaisheng·2025-02-04 17:34

【大模型应用开发动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

这些模型通过学习海量数据，能够完成复杂的任务，如机器翻译、图像识别、问答系统等。然而，大模型在应用开发中面临着计算资源、能耗和效率等方面的挑战。本文将从“模型

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据

Y.C.~·2025-02-04 16:59

使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南：2、查询转换

查询转换查询转换的核心思想是将用户查询以一种能让大型语言模型（LLM）正确回答问题的方式进行翻译或转换。例如，如果用户提出一个模糊的问题，我们的RAG检索器可能会根据与用户问题不太相关的嵌入（embeddings）检索出错误的（或模糊的）文档，导致LLM生成错误的答案。解决这个问题有几种方法：退一步提示（Step-backprompting）：这涉及到鼓励LLM从一个给定的问题或问题中退一步，提出

Hugo_Hoo·2025-02-04 16:29

超级好用、超准文字识别框架----飞浆PaddlePaddleOCR（文件检测+识别）实战篇

飞桨OCR主要包括以下几个方面的功能和特点：文字检测（TextDetection）：通过检测图像中的文本区域，确定文本的位置和边界框。文字

数虫·2025-02-04 14:46

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

整体思路图像读取与预处理：从采集装置传输到电脑的照片，使用OpenCV库读取图像，并进行灰度转换、高斯模糊等预处理操作。

max500600·2025-02-04 14:45

Stable Diffusion：建筑方案设计新利器_stable diffusion建筑装修模型

StableDiffusion作为一款强大的AI图像生成模型，具有诸多显著特点。首先，它开源免费，这意味着任何人都可以自由使用和修改，为艺术创作、设计等领域的从业者和爱好者提供了极大的便利。

AI绘画师-海绵·2025-02-04 14:14

复现论文“去模糊算法”

要复现论文《IMU-AssistedAccurateBlurKernelRe-EstimationinNon-UniformCameraShakeDeblurring》中用于运动图像去模糊的代码，以下为你提供一个大致的实现思路和示例代码框架

go5463158465·2025-02-04 14:43

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】2.20 傅里叶变换：从时域到频域的算法实现

2.20傅里叶变换：从时域到频域的算法实现目录《傅里叶变换：从时域到频域的算法实现》2.20.1FFT算法原理2.20.2复数数组存储优化2.20.3频域滤波案例2.20.4音频处理案例2.20.5与CUFFT

精通代码大仙·2025-02-04 13:37

第17节课：搜索引擎优化（SEO）——提升网站可见度的策略

目录SEO的重要性元数据：网站的门面``标签``标签``标签内容可访问性结构化数据如何使用结构化数据实践：优化您的网站以提高SEO示例：优化网页标题和描述示例：使用结构化数据增强SEO结语在互联网信息泛滥的时代

学问小小谢·2025-02-04 13:05

毕设开源深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果

knooor·2025-02-04 12:28

RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)

RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)RAG，即“RetrievalAugmentedGeneration”（检索增强生成），是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理模型。

MurphyStar·2025-02-04 12:26

【声音场景分类--论文阅读】

1.基于小波时频图特征在声音场景分类基于小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现2.增强增强高效音频分类网络https://arxiv.org/pdf/2204.11479v5https://github.com

繁华落尽，寻一世真情·2025-02-04 12:21

二维差分与二维前缀和

通过计算原数组中相邻元素的差异，形成差分数组，从而支持对原数组中任意子矩阵元素进行快速的加法或减法操作，特别适用于需要频繁修改子区域元素值且需要频繁查询子区域和的应用场景，如动态规划问题、图像处理

筱姌·2025-02-04 12:51

python3.13及其新特性

错误消息改进：增强了错误消息的可读性

Channing Lewis·2025-02-04 11:19

hot 100刷题小结 1

目录数组题31下一个排列题48旋转图像题169多数元素题215数组中的第k个最大元素题238除自身外数组的乘积题448找到数组中所有消失的数字位运算题338比特位计算题136只出现一次的数字题461汉明距离二分查找题

leisure_SU·2025-02-04 11:17

浏览器自定义脚本管理插件系列介绍（一）：暴力猴(ViolentMonkey)

用户可以根据自己的需求编写自定义脚本，例如自动填写表单、屏蔽广告、增强网页功能等。这使得Violentmo

AI时代的程序员·2025-02-04 11:10

使用 OpenResty 构建高效的动态图片水印代理服务20250127

为了解决这些问题，我们可以利用OpenResty和Lua构建一套独立于后端应用的动态水印代理服务，既能大幅降低后端负担，又能增强系统的灵活性。一、需求与解决

Narutolxy·2025-02-04 06:01

PyTorch 训练一个分类器

CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言 TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch训练一个用于图像分类的卷积网络模型

亚里·2025-02-04 05:59

Vue前端向后端Flask 传文件数据并保存

简介采用vue编写前端，上传图像文件，发送到后端flask，由后端保存前端代码exportdefault{methods:

battlestar·2025-02-04 04:21

Diffusion--人工智能领域的革命性技术

扩散模型是一类生成式模型，它通过逐步去噪的方式，从随机噪声中生成高质量的数据，近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程，即粒子在介质中的随机

油泼辣子多加·2025-02-04 04:20

mist1star·2025-02-04 03:15

缓存增强生成（CAG）对比检索增强生成（RAG）：谁才是大语言模型的最优解？

·2025-02-04 03:49

机器学习笔记20241017

GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于 STM32 的智能电梯控制系统

智能电梯控制系统能够实时监测电梯的运行状态、乘客需求，并根据这些信息优化调度，提高运行效率，同时增强安全性和用户体验。

STM32发烧友·2025-02-04 03:10

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。

人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

增强现实引擎开发题库

增强现实引擎开发题库（60题完整版）一、单选题（共20题）VuforiaModelTargetGenerator工具用于生成（）。

小小菜鸟白·2025-02-04 01:55

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展，而且促进了人工智能技术的革新，已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域，具有巨大的发展潜力和价值。

王国平·2025-02-04 00:51

开源的基于Python的电脑自动化操作

这些技术可以执行从简单的桌面自动化到复杂的系统管理任务，以下是一些常用的开源Python库和工具：1.PyAutoGUI功能：PyAutoGUI是一个用于跨平台桌面自动化的Python库，支持鼠标点击、键盘输入、屏幕截图、图像识别等操作

云博士的AI课堂·2025-02-03 23:42

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等

红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

OpenCV图像旋转90度的最简单方法

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中，图像旋转是一项常见的操作。本文将介绍如何使用OpenCV将图像旋转90度的最简单方法。

时光荏苒-·2025-02-03 23:08

C# OpenCvSharp 逻辑运算-bitwise_and、bitwise_or、bitwise_not、bitwise_xor

bitwise_and函数作用或原理:将两幅图像进行与运算，通过逻辑与运算可以单独提取图像中的某些感兴趣区域。如果有掩码参数，则只计算掩码覆盖的图像区域。

智能制造探索者·2025-02-03 22:35

如何在OpenCV Python中对图像执行位异或操作？

彩色图像（RGB）有三个通道：红色、蓝色和绿色。图像表示为3维numpy数组。图像的像素值使用8位无符号整数（uint8）存储，范围为“0到255”。

勤奋的可乐·2025-02-03 22:34

音视频多媒体编解码器基础-codec

因为数据类型不同所以编解码算法不同，分为图像、视频和音频三大类；因为流程不同，可以分为编码和解码两部分；因为编码器实现不同，分为硬编码和软编码；因为编解码硬件位置不同，可以分为片内、片外和独立编解码模块三类

硬件学长森哥·2025-02-03 22:04

目标检测的超级英雄：YOLO带你识别世界

今天，我们一起走进YOLO的世界，看看它如何神奇地识别图像中的物体。当然，不用担心，这篇文章会让你轻松理解，并且我会用幽默、通俗的语言给大家展示这项技术。

星际编程喵·2025-02-03 22:32

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类

weixin_39969060·2025-02-03 22:28

Java循环操作哪个快

文章目录Java循环操作哪个快一、引言二、循环操作性能对比1、普通`for`循环与增强`for`循环1.1、代码示例2、`for`循环与`while`循环2.1、代码示例3、循环优化技巧3.1、代码示例三

eqa11·2025-02-03 21:24

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距

QQ_767172261·2025-02-03 21:24

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

特征提取特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它可以从图像中提取出有助于后续处理的特征，比如用于识别和分类的关键点、纹理等。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF和ORB等。

极客代码·2025-02-03 21:23

第一章: AIGC概述

这些内容包括文字、图像、音频和视频等。简单来说，就是让计算机像人一样创作。例如，AI可以生成一篇文章、一幅画、一段音乐，甚至是一部短视频。AIGC是如何运作的？AIGC的核心技术包括机器学

野老杂谈·2025-02-03 19:11

《AI逆袭：科技与人类的终极对决，谁才是未来的主宰？》

3.1AI与人类的合作3.2AI的自主性与未来3.3AI与社会的融合第四章：AI技术实践——代码示例4.1图像分类（使用TensorFlow）结语导语人工智能（AI）无疑是当前科技发展的热

云边有个稻草人·2025-02-03 19:39

OpenCV在Python 3.6中的安装与应用教程

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV是一个功能丰富的计算机视觉库，适用于图像处理和分析。本文将介绍如何在Python3.6环境下安装和使用OpenCV，包括处理网络安装困难时的替代方案。

北海有座岛·2025-02-03 19:35

第06章 07 VTK体绘制中的2D纹理映射和3D纹理映射

在VTK（VisualizationToolkit）中，体绘制是一种将三维数据转换为二维图像的技术，VTK提供了多种方法来实现体绘制，其中2DTexture-Mapped和3DTexture-Mapped

捕鲸叉·2025-02-03 18:31

Python unstructured库详解：partition_pdf函数完整参数深度解析

函数完整参数深度解析1.简介2.基础文件处理参数2.1文件输入参数2.2页面处理参数3.文档解析策略3.1strategy参数详解3.2策略选择建议4.表格处理参数4.1表格结构推断5.语言处理参数5.1语言设置6.图像处理参数

engchina·2025-02-03 17:21

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