函数图像

文章目录 图像控制函数 图像装饰函数 其他控制函数 图像控制函数 函数名称 说明 clf 清空当前图像 mlab.clf(figure=None) close 关闭图像窗口 mlab.close(scene=None, all=False) draw 重新绘制当前图像 mlab.close(figure=None) figure 建立一个新的Scene或者访问一个存在的Scene mlab.figure(figure=None,bgcolor=None,fgcolor=None, engine=None,size=(400,350)) gcf 返回当前图像的handle mlab.gcf(figure=None) savefig 存储当前的前景，输出为一个文件，如png、jpg、bmp、tiff、 pdf、obj、vrml等 图像装饰函数 函数名称 说明 cololorbar 为对象的颜色映射增加颜色条 mlab.clolorbar(object=None, title=None, orientation=No ne, nb_labels=None, nb_colors=None, label_fmt=None) scalarbar 为对象的标量颜色映射增加颜色条 vectorbar 为对象的矢量颜色映射增加颜色条 xlabel 建立坐标轴，并添加x轴的标签 mlab.xlabel

Android手机关于Camera的使用，一是拍照，二是摄像，由于Android提供了强大的组件功能，为此对于在Android手机系统上进行Camera的开发，我们可以使用两类方法：一是借助Intent和MediaStroe调用系统Camera App程序来实现拍照和摄像功能，二是根据Camera API自写Camera程序。由于自写Camera需要对Camera API了解很充分，而且对于通用的拍照和摄像应用只需要借助系统Camera App程序就能满足要求了，为此先从调用系统Camera App应用开始来对Android Camera做个简单的使用小结。 调用系统Camera App实现拍照和摄像功能 不是专门的Camera应用，一般用到Camera的需求就是获取照片或者视频，比如微博分享、随手记等，对于在Symbian系统上通过简单地调用系统自带的Camera APP来实现该功能是做不到的，但是Android系统强大的组件特性，使得应用开发者只需通过Intent就可以方便的打开系统自带的Camera APP，并通过MediaStroe方便地获取照片和视频的文件路径。具体我们还是用代码来说话吧： 例1、 实现拍照 在菜单或按钮的选择操作中调用如下代码，开启系统自带Camera APP，并传递一个拍照存储的路径给系统应用程序，具体如下： imgPath = "/sdcard

本文利用多层感知器训练（DNN）模型，用于预测手写数字图片,示例如下： 实践总体过程和步骤 首先导入必要的包 #导入需要的包 import numpy as np import paddle as paddle import paddle . fluid as fluid from PIL import Image import matplotlib . pyplot as plt import os Step1：准备数据。 (1)数据集介绍 MNIST 数据集包含60000个训练集和10000测试数据集。分为图片和标签，图片是28*28的像素矩阵，标签为0~9共10个数字。 (2) train_reader 和 test_reader paddle.dataset.mnist.train() 和 test() 分别用于获取mnist训练集和测试集 paddle.reader.shuffle() 表示每次缓存 BUF_SIZE 个数据项，并进行打乱 paddle.batch() 表示每 BATCH_SIZE 组成一个 batch （3）可以打印数据查看数据。 PaddlePaddle 接口提供的数据已经经过了归一化、居中等处理。 BUF_SIZE = 512 BATCH_SIZE = 128 #用于训练的数据提供器，每次从缓存中随机读取批次大小的数据 train_reader =

本文结合CVPR 2018论文 "Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships" ，详细解析Faster RCNN（tensorflow版本）代码，以及该论文中的一些操作步骤。 Faster RCNN整个的流程就是使用VGG等网络提取全图的feature map以及使用RPN网络预测一些object proposal（物体bbox的形式），使用ROI Pooling操作，提取出每个物体的特征图，然后输入到两层全连接神经网络进行物体类别以及bbox坐标的预测，抽象版的流程图可以看下面两幅图。 为了更清楚的体现代码中的结构，按照代码中的流程绘制了下面这张图：（图太大截图不好看，可使用链接下载。） 下面分析代码是根据一次典型的实验的执行顺序来分析的，这样比较方便理解。首先贴出跑一次Faster RCNN的典型参数配置： 'DEDUP_BOXES': 0.0625, 'EPS': 1e-14, 'EXP_DIR': 'faster_rcnn_end2end', 'GPU_ID': 0, 'IS_MULTISCALE': False, 'MATLAB': 'matlab', 'MODELS_DIR': 'XXX/SIN/models

chapter 3 基于图像一致性的三维重建 基于第二章的图像一致性算法，本章将会详细介绍最近几年流行的多视角立体几何算法。区分MVS算法有许多因素，例如图像一致性函数，场景表达，可视化计算和初始化条件。因此提出一个单独的分类并不容易。本文将会依据输出的场景表示方法作为主要分类方式。因为它决定了应用的场景，有兴趣的读者可以参考[165]查看mvs算法的分类方法。 Fig3.1 表示4种常用的表示方法：深度图、点云、体素场、mesh面片，本章将会介绍每种重建算法的state-of-the-art 方法。点云重建方法的渲染方式是采用基于点的渲染技术[160,83],展示了一个完整的纹理渲染模型，但是点云模型仅仅是独立的带颜色的3D点；体素场常用于计算机视觉和计算机图形学表示3D平面，常将体素场当成距离一个平面的带符号的距离函数，该平面是函数场的零势面。 Fig3.2表示MVS算法的重建步骤和中间或者最终几何形态类型，许多MVS算法集中于单个重建步骤，然而有些将多个步骤组合成操作管线，本表表达了大多数MVS算法/系统，除了一种算法-直接通过图像一致性体素构建mesh，通过体素融合方法[190，102]，在这个方法中，图像一致性体素替换了点云图或者深度图。 当然有许多过去开发的算法再这里没有列举出来，例如level-set方法，level-set曾经在MVS算法中非常流行

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/418 置顶：来自一名75后老程序员的武林秘籍——必读 （博主推荐） 来，先呈上武林秘籍链接： http://blog.gqylpy.com/gqy/401/ 你好，我是一名极客！一个 75 后的老工程师！ 我将花两分钟，表述清楚我让你读这段文字的目的！ 如果你看过武侠小说，你可以把这个经历理解为，你失足落入一个山洞遇到了一位垂暮的老者！而这位老者打算传你一套武功秘籍！ 没错，我就是这个老者！ 干研发 20 多年了！我也年轻过，奋斗过！我会画原理图，会画 PCB，会模拟，会数字！玩过 PLC，玩过单片机，会用汇编，会用 C！玩过 ARM，比如 PLC，STM32，和时下正在起飞的 NXP RT1052！搞过 DSP，比如 TMS320F28335！搞过 FPGA，不管 Xilinx 还是 Altera，也不管是 Verilog 还是 VHDL，或者直接画数字电路图！我懂嵌入式系统，比如 uCOS 和 Linux！我懂开源的硬件，比如 Arduino 和树莓派!我也搞软件，学了一堆上位机的语言C#，JAVA，Python，Kotlin，Swift！会写爬虫工具，又自学写APP，不管Android 还是 IOS！ 可是这一切有什么用呢？土鸡瓦狗！不值一提！干技术的永远就是最苦逼的那个人！ 我相信看到这里的你，应该是个 IT

面对一个图像分类问题，可以有以下步骤： 1.建立一个简单的CNN模型，一方面能够快速地run一个模型，以了解这个任务的难度 卷积层1 ：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数64，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。 卷积层2 ：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数128，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。 卷积层3 ：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数256，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。 全连接层 ：隐藏层单元数1024，激活函数ReLU。 分类层 ：隐藏层单元数10，激活函数softmax。 参数初始化，所有权重矩阵使用random_normal(0.0, 0.001)，所有偏置向量使用constant(0.0)。使用cross entropy作为目标函数，使用Adam梯度下降法进行参数更新，学习率设为固定值0.001。 该网络是一个有三层卷积层的神经网络，能够快速地完成图像地特征提取。全连接层用于将图像特征整合成分类特征，分类层用于分类。cross entropy也是最常用的目标函数之一，分类任务使用cross entropy作为目标函数非常适合。Adam梯度下降法也是现在非常流行的梯度下降法的改进方法之一，学习率过大会导致模型难以找到较优解

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的结构类似于神经网络，可以看做是对其的改进。它利用 局部连接 、 权值共享 、 多核卷积 、 池化 四个手段大大降低了参数的数目，使得网络的层数可以变得更深，并且能够合理的隐式的提取特征。CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于其特征检测层通过训练数据进行学习，隐式地从训练数据中进行学习， 避免了显式的特征抽取 ；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以 网络可以并行学习 ，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是 多维输入向量的图像 可以直接输入网络 这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度它可以直接处理灰度图片，能够直接用于处理基于图像的分类。 卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量。卷积神经网络的结构组成如下图： 其中包含有： 输入层、 卷积层 （Convolutional Layer）、 激励层 （ReLU layer） 池化层 （下采样层Pooling Layer)、 全连接层 （Fully Connected Network） 输出层 卷积神经网络层、池化层

Canvas是HTML的API，我们可以用它在网页中实时的来生成图像。 文章导读 　　1.必备技能 　　2.用于画图的函数 　　　　例子： 　　　　　　-会话气泡- -心形- -钟表- 　-星球里的星星- 　　　　　　-调色板- -鼠标绘图- -旋转的小方块- 　　3.图像的处理 　　　　例子： 　　　　　　-图像的灰度和翻转效果- -拾色器- 　　　　　　-放大镜- -图像的高斯模糊-　　　　 一.必备技能 <canvas id="Canvas" width="400" height="200"> 不支持canvas的浏览器，你就会看到这句话！ </canvas> 控制它的宽高是要写在行内样式中的，像上面那样。这样我们就有了一个canvas元素，然后我们就可以去操作它了： var canvas = document.getElementById('Canvas'); if (canvas.getContext) { var content = canvas.getContext('2d'); } 获取元素的同时，还要获取canvas的2D绘图环境。要是用于3D绘图的话，就要用WebGL了。 二.用于画图的函数 然后，我们要开始在画布上绘图了。它的画布是这样的网格： 2.1矩形 canvas中只支持这一种形状的函数，别的形状就都要自己组合来实现了。 fillRect(x, y,

https://www.obytes.com/blog/2019/image-resizing-on-the-fly-with-aws-lambda,-api-gateway,-and-s3-storage/ 在本文中，我们将讨论在从AWS S3存储请求具有大小参数（宽度/高度）的原始图像大小之后创建不同的图像大小。 图像对于创建引人入胜的用户体验至关重要，可能需要更多努力将大型和高分辨率图像集成到用户界面中，但问题在于它们会降低整个网页的下载速度。 想象一下，你有一个博客网站，大多数读者都在手机上查看你的网站，在这种情况下，他们不需要高分辨率的图片，这可能会减慢下载整个内容，这对你的读者不利，并且他们中的一些人正在阅读他们的笔记本电脑，他们有更好的连接和更好的屏幕，因此将欣赏更高质量的图像。 本文的主要目的是向您展示如何仅使用AWS lambda函数，这意味着不需要服务器（EC2实例）来创建图像大小调整任务。 当通过API网关端点从s3存储桶加载图像时，将触发lambda函数，该函数将根据指定的大小调整图像大小（如果存储桶中不存在指定大小的图像），它将返回已调整大小的图片网址。 目录 建筑 Lambda函数配置 上传源代码 API网关配置 测试 建筑 因此，本教程将指导我们如何使用AWS Lambda，API Gateway和S3实现简单的图像大小调整任务。 建筑图