图像处理

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 文 |AI_study 原标题： TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics 在本系列的这一点上，我们刚刚完成了训练过程中的网络运行。现在，我们希望获得有关此过程的更多指标，以更好地了解幕后情况。 鸟瞰我们在训练过程中所处的位置。 准备数据 建立模型 训练模型 分析模型的结果 为此使用TensorBoard TensorBoard：TensorFlow的可视化工具包 TensorBoard提供了机器学习实验所需的可视化和工具： 跟踪和可视化指标，例如损失和准确性 可视化模型图（操作和图层） 查看权重，偏差或其他张量随时间变化的直方图 将embedding 投影到较低维度的空间 显示图像，文本和音频数据 分析TensorFlow程序 以及更多 从PyTorch 1.1.0版开始，PyTorch添加了一个tensorboard实用程序包，使我们能够将TensorBoard与PyTorch一起使用。 print ( torch .__version__ ) 1 .1 .0 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter 为PyTorch安装Tensor Board

本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理，通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型，在具体情况中，针对不同的图像进行不同等级的、不同方法的处理，以达到对图像进行去噪、锐化等一系列的操作。同时，希望观看本专栏的小伙伴可以理解到OpenCv进行图像处理的强大哦，如有转载，请注明出处(原文链接和作者署名)，感谢各位小伙伴啦！ 前文参考： 《OpenCv视觉之眼》Python图像处理一 :Opencv-python的简介及Python环境搭建 《OpenCv视觉之眼》Python图像处理二 :Opencv图像读取、显示、保存基本函数原型及使用 《OpenCv视觉之眼》Python图像处理三 :Opencv图像属性、ROI区域获取及通道处理 《OpenCv视觉之眼》Python图像处理四 :Opencv图像灰度处理的四种方法及原理 《OpenCv视觉之眼》Python图像处理五 :Opencv图像去噪处理之均值滤波、方框滤波、中值滤波和高斯滤波 《OpenCv视觉之眼》Python图像处理六 :Opencv图像傅里叶变换和傅里叶逆变换原理及实现 上一章节，林君学长介绍了图像的傅里叶变换和逆变换，图傅里叶变换和逆变换并不是对图像处理的目的，只是图像处理过程的中间步骤，而我们需要通过图像的傅里叶变换得到图像的频域图，然后对图像的频域进行操作

目录 一、前言 二、学习之路 三、基本教程 四、应用教程 五、报错及解决 一、前言 OpenCV算是比较热门的计算机视觉库，很多想从事计算机视觉工作的人基本都是通过OpenCV入门或者了解过OpenCV，如果你也想入门OpenCV，那就可以从3.x中选择一个版本，开始你的学习之路。这一系列博客使用了OpenCV3.1.0，如果你想使用更新的版本，比如4.3.0，你可以关注我的OpenCV系列博客，我会定期更新。 【OpenCV系列】： https://blog.csdn.net/shuiyixin/category_7581855.html 那这两个版本有什么区别吗？主要有如下几个方面吧：（ 重点是3 ） 1.基于的版本不同，OpenCV3.1.0和4.3.0版本不一样，这个是最直接的差距了，这个差距引出的就是OpenCV3和OpenCV4的差别，里面很多写法都更换了，但是这并不影响我们的学习。 2.OpenCV3.4.0开始就支持深度学习了，到了4.3.0已经支持大量深度学习算法，内容丰富了很多，3.1.0更偏向传统的图像处理计算机视觉。 3.OpenCV3.1.0只是基础教程，用于大家入门学习，只选择了重要的，常见的部分进行讲解。对于很多用到的枚举类型，没有涉及。通过3.1.0我们可以快速入门OpenCV，掌握大多数OpenCV技术。OpenCV4.3.0是更加详细全面的教程

在图像处理领域，大家接触最多的算法加成应该就是手机里的美颜自拍了，除了有专用的美颜APP之外，很多手机的相机原生系统也都支持美颜功能。 美颜按功能需求来看可分为基础、高级和附加功能三大块。基础概念就是磨皮、处理肤色，目前即便是原生系统自带的相机美颜也能做到基础美颜功能的实时计算，所以启动相机取景预览时就能看到，目前直播用的美颜摄像头已经可以实现高级功能的即时演算，比如祛痘、瘦脸、增大眼睛、五官立体等……此前翻车的某网红女主播就是在扭头瞬间人脸未被识别，现了不到1秒的原形但被吃瓜网友抓包，所以人脸识别是实现美颜，特别是实时美颜的第一前提。而年龄计算、AR装饰、美妆等就属于美颜之外（或之上）的另一类图像算法了。 美颜功能的基本构架就是这样，接下来就来一点一点地聊聊美颜算法的细节，首当其冲的自然是最重要的基本功能：磨皮。从算法的角度来看，磨皮是用滤波器将痘印、胎记、伤痕等高频信息给滤除，再用光滑皮肤灯领域低频信息进行填充。在种类繁多的高频滤波器里，适用于人像修复的主要都是带通滤波器，比如双边滤波、导向滤波、灰度图像各向异性扩散等，因为它们的特色是可以保留边缘信息，在磨皮的同时不会像高斯滤波那样让整张照片都模糊掉。 双边滤波，简单来说它是高斯滤波的衍生版，区别在于双边滤波在把像素空域距离纳入计算的同时，还考虑了像素值域之间差值的高斯系数，两个像素的值域差距越大，计算过程中的权重就越小

出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 刚刚结束的CVPR大会， 总共收到6424篇论文中，仅有26篇获得最佳论文提名，占0.4%的比例。 其中，康奈尔大学大四学生林之秋，以第一作者身份提交的“Visual Chirality”（视觉手性）一文获得最佳论文提名，成为唯一一个还在本科阶段，年龄最小的第一作者获奖者。 论文中，林之秋等人首次挑战了常规神经网络训练中图片”翻转不变性“（flip-invariant) 的这一假设。这篇文章在多种领域（人脸，互联网图片，数字处理图像）上利用卷积神经网络发现了许多常人难以捕捉的”视觉手性“线索，并通过自监督训练在多项数据集上达到了60%甚至到90%的精度。 这次取得最佳论文提名并非偶然，实际上，林之秋的学霸光环从进入大学后一直很耀眼。 大一，他同时选修了计算机和数学两个专业，因为成绩极为优异，他受计算机系的邀请以助教身份给高年级同学讲课，还为康奈尔科技学院（Cornell Tech）的硕士生编写预修课程。 大二开始，他选修了博士课程，开始从事科研工作。 到了大三，林之秋当上了机器学习高阶课程的助教，给博士生的期末试卷打分。 大学毕业，他的成绩在学院上千名学生中名列前三，被授予学院最高荣誉，并受院长邀请，代表学院在毕业典礼上举旗。 不过，学霸此次获得最佳论文提名并不像大学期末考试那样相对容易。林之秋提到

ImagXpress 是最先进的彩色映像和照片图像处理工具包，它发布的形式有：.NET控件、COM组件、VC组件。用ImagXpress ，开发者构建的应用程序可以支持图像浏览、编辑、打印、TWAIN扫描、文件格式转换等等。ImagXpress 提供了综合的图像处理函数集，支持30多种文件格式，拥有惊人的图像处理速度。ImagXpress 提供的图像功能还有：复制、旋转、保持图像的透明度、多种图像缩放算法、高级滚动条、自动调整大小和图像融合等。 选择工具后，将引发ToolbarSelect事件，以告知应用程序选择了哪个工具。 使用工具时，在以下情况下，ToolUse事件引发通知应用程序：单击该工具，该工具处于活动状态并且该工具不再使用。 工具栏窗口打开时，将 引发ToolbarOpen事件。 当工具栏窗口关闭时，将 引发ToolbarClose事件。 选择菜单项后，将弹出MenuSelect 来通知应用程序所做的选择。引发此事件时，将菜单ID提供给事件处理程序。 VB范例 // 写的事件处理程序到调度工作中当用户进行菜单选择 Sub IX1_MenuSelect (long menuType, long tool, long topMenuID, long subMenuID, long user1, long user2) if (menuType = MenuContext)

Apollo课程学习小记录1——高精地图 学习前言 高精地图vs传统地图 高精地图与定位、感知与规划的关系 一、高精地图与定位 二、高精地图与感知 三、高精地图与规划 什么是Apollo高精地图 Apollo高精地图的构建 学习前言 终于结束了暑假中的考试周啦，撒花！开始猛补线上实习笔记啦。 高精地图vs传统地图 人在开车时，我们会使用导航地图来进行路径规划。导航地图会显示不同的推荐路线的交通现况、交通管制（如交通信号灯、限速标志等）和时间成本。我们可以根据地图提供的信息以及自己对周围环境的评估来选择路线并执行。 但是 无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力 ，所以高精度地图是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分， 许多无人驾驶车模块都有赖于高精地图。 高精度地图最重要的特征之一是 精度 ，手机上的导航地图只能达到米级精度，但车辆如果偏离一两米，则可能会阻塞交通或人行道，并有可能发生碰撞，后果十分严重。高精地图使车辆能够达到 厘米级的精度 ，这对确保 无人驾驶车辆的安全性 至关重要。 高精地图包含大量的驾驶辅助信息和语义信息 ，最重要的是 道路网的精确三维表征 （如交叉路口的布局、路标位置等）。高精地图可能会报告交通灯上不同颜色的含义，或者指示道路的速度限制以及左转车道开始的位置，如下图所示。 高精地图与定位、感知与规划的关系 一、高精地图与定位 正如拼图游戏那样

前言 前些年网络上流行了物理学最美妙的十大公式，感觉很有意思，看到美好的事物是一件赏心悦目的事情。本人学习控制科学与工程已经十年了，虽然不能说登堂入室，总归有一些心得。突然也想总结一下我心中控制科学与工程中最美的公式，本人才学和学科见识有限，欢迎探讨不同观点。 No.1 pid控制 pid控制是自动化专业的看家本领，百分之九十以上的工业控制都是pid控制算法，这个说法一点也不假，无须多言，必须是排名第一的公式。 No.2 状态空间方程 状态空间方程是现代控制理论的基石，只有把物理系统建模成状态空间方程后，才能应用现代控制理论对其进行控制，其重要性不言而喻。 No.3 卡尔曼滤波方程 卡尔曼滤波用途之广同样无须多言，其重要性至少是控制领域前三。 No.4 最优控制 最优控制即在满足一定约束的情况下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值，如能量消耗最小，时间最短等。 No.5 滑模控制 滑动模态可以设计且与对象参数和扰动无关，具有快速响应、对参数变化和扰动不灵敏（ 鲁棒性）、无须系统在线辨识、物理实现简单。 后记： 其实一开始也是想总结控制科学与工程十大最美公式，以上五个公式只是纯粹控制领域的公式，但是控制科学与工程还包含计算机视觉，机器人学；语音信号处理，人工智能，运筹学等领域，还有很多精妙的公式。如信号处理常用的傅里叶变换，拉普拉斯变换，卷积相乘等

导读 GIMP（GNU 图像处理程序GNU Image Manipulation Program）是一个一流的开源自由的图像处理程序。加州大学伯克利分校的 Peter Mattis 和 Spencer Kimball 早在 1995 年的时候开始了该程序的开发。到了 1997 年，该程序成为了 GNU 项目 官方组成部分，并正式更名为 GIMP。时至今日，GIMP 已经成为了最好的图像编辑器之一，并有经常有 “GIMP vs Photoshop” 之争。 GIMP 不仅仅有 Linux 版本，在 Windows 和 macOS 平台上，也一直有大量专业用户。它被很多人认为是 Photoshop 的最佳替代品之一。不过，由于 GIMP 采用了和 PhotoShop 不同的用户界面和交互逻辑，因此那些从 Photoshop 迁移过来的用户需要一段时间的适应。 Photo GIMP 补丁 现在，有人开发了一个新的补丁，可以将你的 GIMP “打扮” 得像 Photoshop 一样。这个补丁就是 PhotoGIMP，它所做的就是调整 GIMP，使其模仿 Photoshop 的界面，同时还增加了一堆额外的功能。 该补丁是针对 GIMP 2.10 的，主要提供的特性有： 对工具箱进行组织，以模仿 Adobe Photoshop 默认安装数百种新字体 默认安装新的 Python 滤镜，如

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：代码医生 OpenCV是功能强大的计算机视觉库，具有强大的图像处理工具包。在本文中将利用它来创建绘图和绘画，其中大多数将使用内置功能！简短介绍一下，直接进入令人兴奋的部分。 要求： 油画效果 水彩效果 油画效果需要使用OpenCV Contrib模块，而其他模块可以使用OpenCV的标准发行版执行。除此之外，点画艺术还需要Sklearn和Scipy。 pip install opencv-contrib-python==4.3.0.36 pip install scikit - learn pip install scipy 油画效果 它包括在内cv2.xphoto()，还具有其他一些很酷的功能，例如图像修复，白平衡，图像去噪等。 import cv2 img = cv2.imread( ' img.jpg ' ) res = cv2.xphoto.oilPainting(img, 7, 1) 水彩效果 像油画效果一样，水彩效果也可以用单行代码完成，但不包括导入和图像读取。 cv2.stylization()。 import cv2 img = cv2.imread( ' img.jpg ' ) res = cv2.stylization(img,