深度学习图像处理

Channel-separation-based Network for Object Detection under Foggy Conditions

特别地，雾过滤器用于在图像处理期间执行修剪，以保持图像的潜在信息。通过把深层特征提取替换为一个即插即用模
暗魂b·2024-01-18 08:23

python数字图像处理基础（七）——直方图均衡化、傅里叶变换

目录直方图均衡化均衡化原理均衡化效果标准直方图均衡化自适应直方图均衡化傅里叶变换原理低通滤波高通滤波直方图均衡化均衡化原理图像均衡化是一种基本的图像处理技术，通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度
_hermit:·2024-01-18 08:48

python数字图像处理基础（四）——图像平滑处理、形态学操作、图像梯度

目录图像平滑处理（滤波操作）1.均值滤波blur()2.方框滤波boxFilter()3.高斯滤波GaussianBlur()4.中值滤波medianBlur()形态学操作morphology1.腐蚀操作2.膨胀操作3.开运算cv2.morphologyEx()4.闭运算cv2.morphologyEx()5.梯度运算6.礼帽与黑帽计算图像梯度1.Sobel算子2.Scharr算子3.laplac
_hermit:·2024-01-18 08:48

python数字图像处理基础（五）——Canny边缘检测、图像金字塔、图像分割

目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?梯度就是变化的最快的那个方向edge=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]])第一个参数是需要处理的原图像，该图像必须为单通道的灰度图；第
_hermit:·2024-01-18 08:48

基于深度学习的智能PCB板缺陷检测系统（Python+清新界面+数据集）

摘要：智能PCB板缺陷检测系统用于智能检测工业印刷电路板（PCB）常见缺陷，自动化标注、记录和保存缺陷位置和类型，以辅助电路板的质检。本文详细介绍智能PCB板缺陷检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面和训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多种缺陷进行识别分类，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用
系统免驱动·2024-01-18 07:08

【深度学习入门】深度学习基础概念与原理

*（本篇文章旨在帮助新手了解深度学习的基础概念和原理，不深入讨论算法及核心公式）目录一、深度学习概述1、什么是深度学习？
代码骑士·2024-01-18 07:38

[C++] 如何使用opencv对多个图像进行横向或者纵向拼接

图像拼接是一个图像处理过程中常见的应用场景。我们可以通过opencv库非常容易实现多个图像的横向或者纵向的拼接。
老狼IT工作室·2024-01-18 07:46

大创项目推荐 深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络 机器视觉 深度学习

口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的口罩佩戴检测
laafeer·2024-01-18 07:44

09- OpenCV：图像上采样和降采样

目录1、上采样和降采样简介2、采样的应用场景3、采样的API4、图像金字塔概念5、代码演示1、上采样和降采样简介在图像处理中，上采样（Upsampling）和降采样（Downsampling）是常用的操作
Ivy_belief·2024-01-18 07:14

python数字图像处理基础（二）——图像基本操作、滑动条、鼠标操作

目录图像读取与显示读取视频与查看属性图像保存保存视频图像属性打印遍历图像的所有像素点的RGB值图像边界填充数值计算图像大小变化图像窗口滑动条的创建和使用鼠标操作importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt图像读取与显示图像读取cv2.MREAD_COLOR:彩色图像或用1cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像或用0img=cv
_hermit:·2024-01-18 07:12

YOLOv7姿态估计pose estimation(姿态估计-目标检测-跟踪)

该算法使用深度学习技术，通过分析图像中的人体关键点位置，实现对人体姿态的准确估计。
毕设阿力·2024-01-18 07:10

第一周 循环序列模型（Recurrent Neural Networks）

在本课程中你将学会序列模型，它是深度学习中最令人激动的内容之一。循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。在本节课中，你将学会如何自行创建这些模型。
def1037aab9e·2024-01-18 06:20

从静态到动态：视频美颜SDK在短视频平台的应用全面解析

从最早的基于规则的图像处理到如今的深度学习算法，视频美颜技术已经取得了巨大的进步。在短视频平台上，用户通常期望获得更加自然、细致的美颜效果，这
美狐美颜sdk·2024-01-18 06:45

视频美颜SDK技术解析与技术对比

一、技术原理解析1.图像处理基础视频美颜SDK基本的图像处理手段包括色彩调整、锐化、模糊等，用于提升视频画面的质量。
美狐美颜sdk·2024-01-18 06:45

美颜技术对比：如何根据项目选择不同的美颜SDK？

一、技术原理对比不同的美颜SDK可能采用不同的技术原理，如传统的图像处理、基于统计模型的方法，或是更先进的深度学习算法。开发者应该考虑项目的实际需求，选择适合的技术方案。
美狐美颜sdk·2024-01-18 06:44

【Python数字图像处理】基于LAB空间的图像去阴影方法

目录整体架构流程(1)阴影区域检测①LAB颜色空间②阴影检测③代码(2)阴影去除①在LAB空间上对单独目标区域去除阴影②处理每个阴影区域③代码(3)阴影边缘校正①中值滤波器的实现②调用中值滤波器③代码效果展示①环境图片②文档上的阴影全部代码基于CNN的进阶方法参考文献概要阴影检测和去除是许多计算机视觉应用中的一项重要的预处理任务。在图像分割过程中，阴影可能会产生错误的片段。此外，在对象检测算法中，
Sobe__·2024-01-18 06:59

卷积神经网络

欢迎来到深度学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！
卿云阁·2024-01-18 05:07

Pytorch基础

欢迎来到深度学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！
卿云阁·2024-01-18 05:07

神经网络实战分类与回归任务

欢迎来到深度学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！
卿云阁·2024-01-18 05:07

基于MATLAB/CPLEX 的机组最优组合

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍机组组合问题要求基于已知的系统数据，求解计划时间内机组决策变量的最优组合，
matlab科研助手·2024-01-18 05:57

混合整数规划的机组组合附Matlab代码

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍机组组合问题要求基于已知的系统数据，求解计划时间内机组决策变量的最优组合，
matlab科研助手·2024-01-18 05:57

批量归一化和层归一化

深度学习中的归一化batchnormalizationlayernomalization区分为什么需要进行归一化？
bulingg·2024-01-18 04:51

智能抠图软件一键去除背景

在数字图像处理中，抠图是一项常见的任务，它涉及到将图片中的某个对象与背景分离。如今，随着技术的发展，我们不再需要复杂的软件和专业技能，就可以使用在线工具轻松完成这一任务。
yun132792·2024-01-18 03:54

三款智能一键去除视频水印的神器

水印云是一款专业的去水印工具，采用先进的图像处理技术，能够快速、准确地去除视频中的水印。无论水印位于屏幕的哪个位置，水印云都能轻松应对。
yun132792·2024-01-18 03:24

这款软件轻松解决你图片水印问题

水印云作为一款专业的去水印工具，它采用了先进的图像处理技术，能够快速、准确地去除图片中的水印，同时保留图片的原始质量。无论是文字水印还是图案水印，水印云都能轻松应对，让你不再为水印烦恼。
yun132792·2024-01-18 03:23

非常好用的三款图片模糊变清晰的软件

它采用了先进的深度学习技术，能够智能地识别照片中的细节和纹理，并进行相应的优化。与其他软件相比，水印云在
yun132792·2024-01-18 03:23

毕业设计-基于深度学习的孪生指纹识别算法-siamese

本次分享的课题是基于深度学习的
HaiLang_IT·2024-01-18 03:21

【深度学习】RTX2060 2080如何安装CUDA，如何使用onnx runtime

文章目录如何在Python环境下配置RTX2060与CUDA101.安装最新的NVIDIA显卡驱动2.使用conda安装CUDAToolkit3.验证onnxruntime与CUDA版本4.验证ONNX需求版本5.安装ONNX与onnxruntime6.编写ONNX推理代码如何在Python环境下配置RTX2060与CUDA10RTX2060虽然是一款较早的显卡型号，但仍然广泛使用。对于Pytho
XD742971636·2024-01-18 01:29

智能安全帽识别系统简析

这种系统通常包括数据采集、图像处理、特征识别等多个环节，确
北京富维图像5369·2024-01-18 00:22

烟火识别视频分析系统的应用-河北消防机器人项目

系统的烟火识别功能，利用先进的图像处理与人工智能算法，能够在复杂环境中准确识别出烟雾和火光的迹
北京富维图像5369·2024-01-18 00:22

tensorflow vgg基于cifar-10进行训练

最开始想先跑vgg16，搜了一大圈，没有一个可以直接跑的（我参考【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg跑出来的精度就10%），要么是代码是针对1000种分类的
GOGOYAO·2024-01-17 23:37

探索 Python：发现有趣的库——第 2 章：机器学习入门

听说过深度学习、神经网络，这些都是什么鬼？算法仙（带着微笑）：哈哈，代码侠，你的好奇心真强。机器学习其实是让计算机通过学习数据来获取信息的过程。而深度
_rtf·2024-01-17 23:26

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

SGDSGD是深度学习中最常见的优化方法之一，虽然是最常使用的优化方法，但是却有不少常见的问题。
AI小白龙*·2024-01-17 22:08

机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。监督式学习：在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”
AI小白龙*·2024-01-17 22:07

深度学习 第1次作业 深度学习概述

简单来说，深度学习（DeepLearning）就是更复杂的神经网络（NeuralNetwork）。文中通过一个房价预测的例子来引入神经网络模型的概念。例子：先建立房价的预测模型，一共有六个房子。
S_Valley_DiDa·2024-01-17 21:19

Matlab2023a最新详解

MATLAB2023版的深度学习工具箱，提供了完整的工具链，使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。
Yolo566Q·2024-01-17 20:28

大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示

文章目录大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示1.LSTM的背景人工神经网络的进化循环神经网络（RNN）的局限性LSTM的提出背景2.LSTM的基础理论2.1LSTM的数学原理遗忘门
星川皆无恙·2024-01-17 20:56

如何让工业机器视觉呈现更清晰的图像？

清晰度是机器视觉的关键要素，它直接影响后续图像处理和分析的准确性。为了获取更清晰的图像，可以从以下几个方面着手：1.优化相机设置：曝光时间和增益等参数的调整对图像清晰度有显著影响。
csray_aoi·2024-01-17 20:49

视觉检测系统：工厂生产零部件的智能检测

机器视觉检测系统是一种自动检测系统，它是基于图像处理和模式识别技术开发的。视觉系统采用工业相机来获得零部件的图像信息
csray_aoi·2024-01-17 20:49

彩色模型之生成RGB彩色立方体的隐藏面和剖面的python实现（不同通道如何合作以产生不同的颜色）——数字图像处理

原理图像表示：图像通常是由像素组成的二维矩阵。对于彩色图像，通常有三个通道（红、绿、蓝），每个通道都有一个矩阵。颜色空间：RGB（红、绿、蓝）是最常见的颜色空间，其中每个像素由三个分量表示。其他颜色空间包括灰度（只有一个通道表示亮度）、HSV（色相、饱和度、亮度）等。**通道合并与分离：**图像的颜色通道可以合并成一个多通道图像，也可以从多通道图像中分离出各个通道。代码实现下图提示生成3个RGB分
筱筱西雨·2024-01-17 20:35

CloudLeak: Large-Scale Deep Learning Models一种黑盒的攻击方法

系统还是算法贡献)evaluationconclusion/futureworkCloudLeak:Large-ScaleDeepLearningModelsCloudLeak：通过对抗性示例窃取的大规模深度学习模型通过查询的方法可以发生信息泄露
叩钉吧zz·2024-01-17 19:12

【OUC深度学习入门】第6周学习记录：Vision Transformer & Swin Transformer & ConvNeXt

Part1VisionTransformer1网络结构ViT模型不仅适用于NLP领域，在CV领域也能取得不错的效果。在原论文中，作者对比了三种模型，一种是ViT，即“纯”Transformer模型；一种是ResNet网络；另一种是Hybrid模型，它是将传统CNN和Transformer混合起来的模型。最终发现，当迭代次数多时，ViT模型的精度会超过混合模型。ViT（VisionTransform
深蓝与夜的呼吸·2024-01-17 19:41

【深度学习：Micro-Models】用于标记图像和视频的微模型简介

【深度学习：Micro-Models】用于标记图像和视频的微模型简介微模型：起源故事微模型到底是什么？
jcfszxc·2024-01-17 19:09

【深度学习：BERT 】开源 BERT：最先进的自然语言处理预训练

【深度学习：BERT】开源BERT：最先进的自然语言处理预训练BERT有何不同？双向性的力量使用云TPU进行训练BERT结果让BERT为您服务自然语言处理（NLP）的最大挑战之一是训练数据的短缺。
jcfszxc·2024-01-17 19:27

近红外光谱分析技术与基于深度学习的化学计量学方法

//讲座内容1、近红外光谱基本理论、近红外光谱仪基本原理2、近红外光谱数据采集方法(样品制备、附件选择)3、近红外光谱预处理方法(去噪、一阶/二阶导数、基线校正等)4、常用化学计量学方法(机器学习、深度学习方法
梦想的初衷~·2024-01-17 19:56

【深度学习每日小知识】Computer Vision 计算机视觉

计算机视觉是人工智能的一个领域，涉及算法和系统的开发，使计算机能够解释、理解和分析来自周围世界的视觉数据。这包括从静态图像到视频流甚至3D环境的一切。使用对象检测和特征提取等方法，计算机视觉本质上需要从视觉输入中提取有用信息。为了定位图像或视频中的某些对象、形式、颜色和其他元素，这些算法会检查源材料中的像素值和模式。计算机视觉的应用计算机视觉在广泛的行业和领域都有应用。在医疗保健领域，它支持医学图
jcfszxc·2024-01-17 19:25

人工智能--认知放大器（上）

——特伦斯·谢诺夫斯基《深度学习》智能是一种神奇的力量倍增器。——微软CEO萨提亚·纳德拉《刷新》相信自己的才能是一成不变的--也就是固定型的思维模式--会使你急于一遍遍地证明自己的能力。
m0_61254808·2024-01-17 19:48

深度学习基础数据结构之张量：从一维到多维

张量在深度学习框架中广泛应用于模型的输入、输出以及中间计算过程。通过支持高维度矩阵运算、记录梯度信息等功能，张量成为实现深度学习算法的关键。
m0_61254808·2024-01-17 19:17

预备知识02-自动微分

线性代数、微积分这两个不作介绍，可以点击下方链接阅读原文2.3.线性代数—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)2.4.微积分—动手学深度学习2.0.0documentation
良子c·2024-01-17 18:13

线性回归理论+实战

线性回归什么是线性回归3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)模型损失函数模型拟合（fit）数据之前，我们需要确定一个拟合程度的度量。
良子c·2024-01-17 18:13
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