图像处理

一、问题总结 在深度学习模型中，为什么每次训练的测试结果不同？ 二、代码练习 1、MobileNetV1 #深度可分离卷积 class Block(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, stride=1): super(Block, self).__init__() # Depthwise 卷积，3*3 的卷积核，分为 in_planes，即各层单独进行卷积 self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=in_planes, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) # Pointwise 卷积，1*1 的卷积核 self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_planes) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu

2020.7.12 我的日记开始记录。初步计划坚持每天写日记60天。每次日记更新时间在晚上八点左右。 站在屋顶可以用手触碰到云朵的一天 2020/7/12 写这篇随笔已经是13号了。昨晚打球太晚而没能完成随笔。今早起来确实浑身酸痛。 昨天做了一天的数字图像处理课设，感觉还行。虽然遇到点问题，但不算什么大的问题，今天应该可以解决的。 傍晚的打球是真的舒服，唯一不足的就是实验室离球场有点远，要是挨着就好了，最好宿舍也在球场附件。打完球洗澡吃饭去实验室一气呵成。 还有最近被夏令营搞得好焦虑啊，不知道今年情况会是什么样，一边希望自己早早尘埃落定，一边又希望自己能去个好学校，听到身边的同学都有了入营通知甚至有些还有了好结果，不免焦虑感又更大了。ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ加油吧，少年！ 还有前段时间看的三维重建，近期好像又放下了额，抓紧抓紧时间看，为面试回答做准备，come on ！ 还有13号一天 的规划： 10:00-12:00 数字图像处理课设 14:00-15:30 准备面试环节 15:45-17:00 夏令营看看有的报没有 晚上伺机而行。ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4264342/blog/4397149

二维码可以分为堆叠式/行排式二维条码和矩阵式二维条码。堆叠式/行排式二维条码形态上是由多行短截的一维条码堆叠而成；矩阵式二维条码以矩阵的形式组成，在矩阵相应元素位置上用点表示二进制“1”，用“空”表示二进制“0”，由“点”和“空”的排列组成代码。 堆叠式二维码 堆叠式/行排式二维条码（又称堆积式二维条码和层排式二维条码），其编码原理是建立在一维条码基础之上，按需要堆积成二行和多行。它在编码设计、校验原理、识读方式等方面继承了一维条码的一些特点，识读设备与条码印刷与一维条码技术兼容。但由于行数的增加，需要对行进行判定，其译码算法与软件也不完全相同于一维条码。有代表性的行排式二维条码有：Code 16K、Code49、PDF417等。 矩阵式二维条码 矩阵式二维条码（又称棋盘式二维条码）它是在一个矩形空间通过黑、白像素在矩阵中的不同分布进行编码。在矩阵相应元素位置上，用点（方点、圆点或其他形状）的出现表示二进制“1”，点的不出现表示二进制的“0”，点的排列组合确定了矩阵式二维条码所代表的意义。矩阵式二维条码是建立在计算机图像处理技术、组合编码原理等基础上的一种新型图形符号自动识读处理码制。具有代表性的矩阵式二维码条码有：Maxi Code、QR Code、data Matrix等。 中琅二维码软件 支持多种二维码类型，常用的码制有data Matris、QR Code、PDF417

本文讲述如何将我们的图像算法编译为Windows系统可运行的算法库，并进行正确的调用。我们将以1.2小节的图像二值化和灰度化算法为例给大家进行示例说明，本文所述为静态链接库的编译与调用。 静态链接库的编译与4.1章节中的动态链接库编译大同小异，过程如下： 1,打开1.2小节的图像二值化和灰度化Demo，点击工程-右键属性： 在General--Confituration Type选项中，选择Static library静态库选项，然后点击确定按钮； 2，重新编译工程，在工程目录Release子目录下，即可看到生成了对应的静态库lib文件： 3，我们把lib文件和对应的头文件拿出来，就是我们完成的LIB库编译： 注意 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4398646/blog/4467705

根据全球著名的科技市场研究机构 IDC 的数据，全球信息技术产业有望在 2020 年达到 5.2 万亿美元，互联网产业的快速发展，使得 IT 行业就业薪资持续涨幅。但工作强度、行业竞争、裁员压力以及疫情爆发，使得 IT 人员的薪酬之路依然崎岖。互联网开发人员面对即将紧缩的下半场，唯有不断提高自己，不断增强自己对新生事物的敏锐和高阶知识的耐心，才能在风雨到来的时候，屹立不到。前端开发者想要提高自己，也需要不断了解新知识，接触行业大牛，看准行业趋势。在 TLC 大会上，无论你是行业资深开发人员，还是刚入门的小白，都能获得收益。 大会简介 TLC 腾讯直播大会（Tencent Live Conference，简称 TLC），是由腾讯看点团队精心打造，由 IVWEB 团队主办的面向全球大前端领域的技术大会，致力于提升和促进全行业大前端、信息流、serverless、音视频、直播、图像处理等领域的交流和技术创新，旨在打造一个高品质、高标准的行业交流会议，通过行业知名讲师的分享与交流，帮助参会者了解各个技术领域的发展趋势与实践案例。目前 TLC 已经成功举办了 3 届，为国内外直播领域的开发者提供了共同交流技术发展趋势及行业动态的机会。对技术感兴趣的你，一定不要错过这个绝好的、与行业大牛线下深度交流的机会。 本届 TLC 大会的主题是 “前端智造，内容新生”，主题涵盖社交、电商、娱乐等领域

　　 　　 本 文介绍的 是ECCV 2020 论 文《Unpaired Image-to-Image Translation using Adversarial Consistency Loss》，论文作者来自北大。本论文解读首发于知乎（https://zhuanlan.zhihu.com/p/156092551）。 　　作者 | Hyperplane PKU 　　编辑 | 丛 末 　　 　　 论文地址： https://arxiv.org/abs/2003.04858 　　 1 　　 问题引入 　　在图像处理、图形学和计算机视觉中有大量问题是将一个图片域的图片转换到另一个图片域，比如前一阵刷屏朋友圈的换脸应用。这种问题可以统称为图像到图像转换（image-to-image translation）[1]。目前基于深度学习，特别是生成对抗网络（generative adversarial networks, GANs）[2] 的方法在图像到图像转换中取得了很大的进步。 　　然而，目前的主流方法有若干局限性，导致不能支持很多应用。其中最大的一个局限性是目前的主流方法基于循环一致性损失（cycle consistency loss，以下简称cycle loss）[2]。Cycle loss 缺陷的主要原因在于其要求转换回来的图片要和原图完全一致（图2右侧 ， ）

2019 年第十六届中国研究生数学建模竞赛C 题 转载请注明链接： https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/p/MathematicalModeling_2019C1.html 有问题请及时联系博主： Alliswell_WP ： https://home.cnblogs.com/u/Alliswell-WP/ 任务1中 图三：图3 中拍照者距离地面的高度 目录： 0.试题分析： 1.构建摄像机模型 2.摄像机参数假定 3.像平面坐标计算 4.图像标定及数值测量 5.计算 6.总结其中误差 0.试题分析： 试题涉及内容为：图像处理之图像理解——摄像机成像 1.构建摄像机模型： 一般摄像机模型（世界坐标系统与摄像机坐标系统不重合时的投影成像示意图） 摄像机观察3D 场景示意图 2.摄像机参数假定： 设摄像头中心位置为（0，0，1），摄像机的焦距为0.05m，扫视角为135度（考虑广角镜头：视角在90度以上），倾斜角为135度，目的为了确定此时空间中的点（1，1，0）的像平面坐标。 即：λ=0.05；γ=135度；α=135度；Dx=0；Dy=0；Dz=1；X=1；Y=1；Z=1 3.像平面坐标计算： 代入1中最后的公式计算得：x = 0 m，y = 0.00884 m 4.图像标定及数值测量 此图像为525像素*394像素，即13.89厘米*10

开始之前 这几天由于自己的原因没有写, 一个是因为自己懒了, 一个是感觉这里遇到点问题不想往下写了, 我们先努力结束这个章节吧, 之前介绍了比较常用而且比较好理解的均值和中值滤波, 但是呢,在例程 Smoothing Images , 还有给出的其他的滤波方式, 主要是高斯滤波和双边滤波, 我们这一次完结掉滤波与平滑的这个部分, 写的有点多了,反而不想再写了, 加油 目录 开始之前 本文目标 正文 高斯滤波(Gaussian Filter) 高斯滤波原理 C++ 实现 opencv 高斯滤波 高斯滤波效果对比 双边滤波(Bilateral Filter) 双边滤波原理 C++ 实现 双边滤波 opencv 实现 双边滤波 双边滤波算法对比 总结 参考链接 本文目标 本文主要是介绍 高斯滤波 双边滤波 和之前介绍的一样, 我们仍然还是 介绍一下原理, 给出一下具体的形式, 然后使用 opencv 进行一下实现的过程, 最后使用我们之前的图像进行测试 进行算法的分析与总结. 正文 高斯滤波(Gaussian Filter) 我们在之前介绍了中值滤波是统计排序的结果, 属于非线性的结果, 均值滤波是使用模板核进行的操作, 我们在的文章中也提到了均值滤波在计算的过程中必须要考虑权重的问题, 进而提出了加权的均值滤波的操作, 比如最常见的加权均值滤波的操作核. \[M = \frac{1}

计算机视觉学习之路------你想要的都在这里了 (根据自己的学习进度后期不断更新哟！！！) 一、OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理基础 1.anaconda一站式环境的搭建（anaconda、tensorflow、opencv） 2.两个问题解答、opencv、tensorflow、numpy、matplotlib的基本使用 3.图像处理之几何变换 二、OpenCV学习 三、TensorFlow学习 四、Numpy学习 五、matplotlib学习 持续更新中。。。。。。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4280438/blog/4439148

作者 | ZackSock 前言 Python中有许多用于图像处理的库，像是Pillow，或者是OpenCV。而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用，其实只是你不知道怎么用罢了。今天就给大家带了一些美图技巧，让你的图美翻全场，朋友圈赞不绝口，女朋友也夸你，富贵你好厉害啊！ 模块安装 我们主要使用到OpenCV和Pillow，另外我们还会使用到wordcloud和paddlehub，我们先安装一下： pip install opencv-python pip install pillow python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ myqr 另外我使用的Python环境是3.7，知道这些我们就可以开始进行我们的美图之旅了。 图片美化 1、祛痘 还在为痘痘烦难，不敢拍照吗？有了这个你就不用怕了（虽然有p图软件，但是大家不要揭穿我）： import cv2 level = 22 # 降噪等级 img = cv2.imread('girl