函数图像

#ifndef _CAMERACALIBRATE_H_ #define _CAMERACALIBRATE_H_ #include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; class CameraCalibrate { private: vector<vector<Point3f>> objectPoints; // 角点的世界坐标系坐标 vector<vector<Point2f>> imagePoints; // 角点的像素坐标系坐标 Mat cameraMatrix; // 内参矩阵 Mat distCoeffs; // 畸变矩阵 vector<Mat> rvecs, tvecs; // 旋转矩阵队列和平移矩阵队列，每一幅标定图像都有对应的一个旋转矩阵和平移矩阵 vector<double> calibrateErrs; // 保存矫正偏差 int flag;

作者：Hohohong 链接：https://www.jianshu.com/p/8d2d93c4229b 來源：简书 图像卷积滤波与高斯模糊 1.1 图像卷积滤波 对于滤波来说，它可以说是图像处理最基本的方法，可以产生很多不同的效果。以下图来说 图中矩阵分别为二维原图像素矩阵，二维的图像滤波矩阵（也叫做卷积核，下面讲到滤波器和卷积核都是同个概念），以及最后滤波后的新像素图。对于原图像的每一个像素点，计算它的领域像素和滤波器矩阵的对应元素的成绩，然后加起来，作为当前中心像素位置的值，这样就完成了滤波的过程了。 可以看到，一个原图像通过一定的卷积核处理后就可以变换为另一个图像了。而对于滤波器来说，也是有一定的规则要求的。 ① 滤波器的大小应该是奇数，这样它才有一个中心，例如3x3，5x5或者7x7。有中心了，也有了半径的称呼，例如5x5大小的核的半径就是2。 ② 滤波器矩阵所有的元素之和应该要等于1，这是为了保证滤波前后图像的亮度保持不变。当然了，这不是硬性要求了。 ③ 如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。 ④ 对于滤波后的结构，可能会出现负数或者大于255的数值。对这种情况，我们将他们直接截断到0和255之间即可。对于负数，也可以取绝对值。 1.2 卷积核一些用法

【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第四周作业 - 人脸识别与神经风格转换 上一篇： 【课程4 - 第四周测验】 ※※※※※ 【回到目录】 ※※※※※下一篇： 【待撰写-课程5 - 第一周测验】 资料下载 本文所使用的资料已上传到百度网盘 【点击下载(555.65MB)】 ，提取码：zcjp ，请在开始之前下载好所需资料，底部不提供代码。 【博主使用的python版本：3.6.2】 第一部分 - 人脸识别 给之前的“ 欢乐家 ”添加人脸识别系统 这是第4周的编程作业，在这里你将构建一个人脸识别系统。这里的许多想法来自 FaceNet 。在课堂中，吴恩达老师也讨论了 DeepFace 。 人脸识别系统通常被分为两大类： 人脸验证 ：“这是不是本人呢？”，比如说，在某些机场你能够让系统扫描您的面部并验证您是否为本人从而使得您免人工检票通过海关，又或者某些手机能够使用人脸解锁功能。这些都是 1：1 匹配问题。 人脸识别 ：“这个人是谁？”，比如说，在视频中的百度员工进入办公室时的脸部识别视频的介绍，无需使用另外的ID卡。这个是 1：K 的匹配问题。  FaceNet可以将人脸图像编码为一个128位数字的向量从而进行学习，通过比较两个这样的向量，那么我们就可以确定这两张图片是否是属于同一个人。 在本节中，你将学到： 实现三元组损失函数。

前言 恒成立和能成立命题是高中数学中一个非常重要的知识点，考查频次很高，由于借助这个命题能很好的考查学生的知识理解掌握能力，还能考查学生遇到新问题时的转化化归能力，考查学生思维的灵活性，所以是高考命题人的最爱之一，需要引起学生的广泛关注。而且其涵盖的数学素材很广，一定要认真学习和掌握。 能成立模型 \(A\leq f(x)\) 在区间 \([m，n]\) 上能成立[或有解]，等价于 \(A\leq f(x)_{max}\) ； \(A\ge f(x)\) 在区间 \([m，n]\) 上能成立[或有解]，等价于 \(A\ge f(x)_{min}\) ；说明：同上，碰到具体题目可能需要我们进行相应的转化化归，才会变形为上述的形式。 化鬼能成立 哪些问题或素材都能转化为能成立命题 ⒈存在性命题常常可以转化为能成立命题； 1 ⒉以方程有解的形式给出的，或者给出了方程的解的范围的，又或者以方程成立的形式给出的都可以考虑转化为能成立命题； 2 ⒊或方程解集、不等式解集不是空集； 3 ⒋函数有零点，或两个函数图像有交点 4 ⒌函数有极值点 5 ⒍两个函数的图像有关于 \(x、y\) 轴或原点的对称点； 6 ⒎ 以能成立形式给出； 7 ⒏以不是单调函数形式给出；或函数在某区间上不单调给出； 8 ⒐以函数 \(f(x)\) 存在单调区间的形式给出； 9 ⒑特称命题形式给出； 10 ⒒

部分 IV OpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程（搬运）目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓 目标 　　• 理解什么是轮廓 　　• 学习找轮廓，绘制轮廓等 　　• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 　　轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同、的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 　　• 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理、或者 Canny 边界检测。 　　• 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图、像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。 　　• 在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，、要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。 让我们看看如何在一个二值图像中查找轮廓： 　　函数 cv2.findContours() 有三个参数，第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。返回值有三个，第一个是图像，第二个是轮廓，第三个是（轮廓的）层析结构。轮廓（第二个返回值）是一个 Python列表，其中存储这图像中的所有轮廓。每一个轮廓都是一个 Numpy 数组，包含对象边界点（x，y）的坐标。 注意

一. 标定原理 摄像机在成像的过程中会在边缘产生显著的畸变，对于普通的摄像机拍摄的图像，会产生径向畸变，切向畸变和其他类型的畸变，我们需要对图像进行矫正处理。使用opencv标定图像的过程，先根据一个标定物体计算旋转矩阵和平移向量，寻找标定物的角点cvFindchessboardCorners；再精确角点的位置（也叫亚像素角点）cvfindCornerSubPix；绘制出所有的标定物角点cvDrawChessboardCorners ；使用标定函数计算摄像机的内参数矩阵和畸变系数，旋转变量和平移变量 cvCalibrateCamera2；根据内参数矩阵和畸变系数求出畸变映射cvInitUndistortMap ，再使用重映射转换图片 cvRemap ，也可以使用cvUndistort2完成所有的事项。 二. 函数简介 1. cvFindchessboardCorners 寻找棋盘上的角点位置 2. cvfindCornerSubPix 精确角点位置 3. cvDrawChessboardCorners 绘制检测到的棋盘角点 4. cvCalibrateCamera2 利用定标来计算摄像机的内参数和外参数 5. cvfindExtrinsicCameraParam2 只计算外参数 6. cvRodrigues2 进行旋转矩阵和旋转向量间的转换 7. cvUndistort2

前言 本博文主要总结常见函数的图像的做法，为便于大家掌握，分类予以说明； 基本初等函数 熟练掌握常见的基本初等函数的图像的手工作图方法，在此不做赘述，只是列举函数的代表。 常函数，比如 \(f(x)=2\) ； 幂函数，比如 \(y=x^{\frac{1}{3}}\) ， 指数函数，比如 \(f(x)=(\cfrac{1}{2})^x\) ， 对数函数，比如 \(f(x)=log_2x\) ， 初等函数 一次函数 二次函数 分段函数 复合函数 抽象函数 组合函数， \(y=x+\cfrac{1}{x}\) \(y=x-\cfrac{1}{x}\) \(y=e^x-e^{-x}\) \(y=e^x+e^{-x}\) \(y=e^{1+|x|}-\cfrac{1}{1+x^2}\) \(y=ln(1+|x|)-\cfrac{1}{1+x^2}\) 来源： https://www.cnblogs.com/wanghai0666/p/11745252.html

教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数，对Fashion-MNIST数据集进行图像分类。 只需几行代码，就可以定义和训练模型，甚至不需要太多优化，在该数据集上的分类准确率能轻松超过90%。 在进入正题之前，我们先介绍一下上面提到的两个名词： Fashion-MNIST，是去年8月底德国研究机构Zalando Research发布的一个数据集，其中训练集包含60000个样本，测试集包含10000个样本，分为10类。样本都来自日常穿着的衣裤鞋包，每一个都是28×28的灰度图。 这个数据集致力于成为手写数字数据集MNIST的替代品，可用作机器学习算法的基准测试，也同样适合新手入门。 想深入了解这个数据集，推荐阅读量子位之前的报道： 连LeCun都推荐的Fashion-MNIST数据集，是这位华人博士的成果 或者去GitHub： https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist tf.keras是用来在TensorFlow中导入Keras的函数。Keras是个容易上手且深受欢迎的深度学习高级库，是一个独立开源项目。在TensorFlow中，可以使用tf.keras函数来编写Keras程序，这样就能充分利用动态图机制eager execution和tf.data函数。 下面可能还会遇到其他深度学习名词，我们就不提前介绍啦

实现人工智能的方法有很多种，当前最热门的一种就是通过深度学习来训练神经网络。深度学习这个词指的是训练大型神经网络。深代表着非常大的神经网络。那么神经网络到底是什么呢? 如下图： 假设你有一个数据集（包含了六个房屋的面积和价格数据）。你想要找到一个方法（即构建一个函数）来通过面积预测出价格。如果你熟悉线性回归（不熟悉也没关系，你就把它看作是一个数学理论），那么可以根据这个理论在实际数据附近画出一条直线，如上图中红色的线，它附近的蓝色的小圆圈代表着六个房子的面积与房价对应的点，即根据这条线（这个函数）来找某一个面积对应的房价，那么除了些误差外，基本上是准的。 理解：大量的数据通过一个函数进行处理分析，找到相同得规则，然后再根据其他得数据分析出最可能得结果，这就是机器学习得一个大概得流程。 监督学习： 判断是否是监督学习，就看输入数据是否有标签。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。 分类（classification） 这种机器学习算法就是一种监督学习。对于分类，输入的训练数据有特征（feature），有标签（label）。也就是我们前面文章中的输入x和输出y。每一个x样本都对应着一个y（输出）标签。所谓的学习，其本质就是找到特征和标签间的关系（mapping），也就是找规律。这样当有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签

图像复原的一般那过程：分析退化原因――建立退化模型――反映推演――恢复图像。 退化模型： 恢复模型： 现实中，造成图像退化的种类很多，常见的图像退化模型即点扩散函数（PSF）有如下情形： 1、线性移动退化 其中，d是退化函数的长度。实际情况中，如果线性运动的方向不是水平方向运动，可以类似求解。 2、高斯退化 其中，K为归一化常数，a为一个正常数，C为h(m,n)的圆形支持域。由高斯函数可知，高斯退化函数二维表达式可以分解为两个一维高斯退化函数的乘积。 3、散焦退化 其中，R是散焦半径。在信噪比比较高的情况下，在频域上可以观察到圆形的轨迹。 文章来源: 数字图像的退化模型及原理