1. https://scien.stanford.edu/index.php/hyperspectral-image-data/ 2. http://www.cs.columbia.edu/CAVE/databases/multispectral/ 3. https://www.uea.ac.uk/computing/data-and-code…

Edit: F:\wamp\www\tasks Task ID Name Links? Date commit Date Done 9 Read openCV documents F:\wamp\www\git_repos\GitHub\MyAndroidTestAppsTest17_FromCpp\opencv\build\doc http://docs.opencv.org/trunk/modules/refman.html https://github.com/Itseez/opencv…

PS:这是6月份时的一个结课项目,当时的想法就是把之前在Coursera ML课上实现过的对手写数字识别的方法迁移过来,但是最后的效果不太好… 2014年 6 月 一.实验概述 实验采用的是CIFAR-10 图像数据库,一共包括60000幅32x32 彩色图像.这些图像分为10类,每类6000幅.整个数据库分为五个训练包和一个测试包,每个包一万幅图像,所以一共5万幅训练图像,1万幅测试图像.    测试包中,每个类包括1000幅图像,随机排序.而5个训练包合在一起,每类包括5000幅图像.类的标…

一.前言 GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便.那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤.接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水...只是记录下自己学的,和大家交流下) 二.GDAL数据到…

一.前言 GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便.那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤.接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水...只是记录下自己学的,和大家交流下) 二.GDAL数据到…

本文对前面的几篇文章进行个总结,实现一个小型的图像检索应用. 一个小型的图像检索应用可以分为两部分: train,构建图像集的特征数据库. retrieval,检索,给定图像,从图像库中返回最类似的图像 构建图像数据库的过程如下: 生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary) 提取图像集所有图像的sift特征 对得到的sifte特征集合进行聚类,聚类中心就是Vocabulary 对图像集中的图像重新编码表示,可使用BoW或者VLAD,这里选择VLAD. 将图像集中所有图像的VLAD表示组合到一…

目录 简述 C++代码 效果对比 GDAL融合效果和原始多光谱波段对比 GDAL融合效果和原始全色波段对比 ARCGIS融合效果与原始全色和多光谱对比 GDAL融合效果与ArcGIS融合效果对比 简述 最近在GDAL的代码中看见了gdalpansharpen.cpp,于是简单的尝试了一下. 融合后的效果比较差,这应该是我对这个算法的使用还不熟悉,还有些地方没有弄清楚.这个代码比较新,是2.1版本才加上的,我在看的时候,代码还有一些小问题,已经在github上提交了issuse了. 融合使用的数据…

from PIL import Image im = Image.open("图片路径") im.function() 常用的函数: 1.im.crop(x,y,x1,y1) 对图片做裁切,(起始点的横坐标,起始点的纵坐标,宽度,高度) 2.im.resize(128,128) 改变图片尺寸为128*128 3.im_rotate = im.rotate(90) im_rotate.save("./crop_test2.png") 指定逆时针旋转的角度,并保存到当前…

百度百科: Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中.它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中.Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性.程序员工作在一个面向对象的.灵活的网络结构下而不是严格.静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性.企业级的数据库的所有好处. Neo4j因其嵌入式.高性能.轻量级等优势,越来越受到关注…

1.逐像元输入输出与邻域输入输出,邻域处理是先flatten,再unflatten 2.用MDL方法(最小描述长度)寻找自编码机最佳隐藏层数 3.多目标优化方法寻找MDL方法的超参数,平衡MDL方法两项的差距 补充学习: 1.Autoencoder(自编码机): 深度学习中的一种非监督学习,他去学习用少量特征来描述输出,在一定的约束下,使输出和输入尽量相同,可以说是高阶的pca.通过学习特征,完成数据的压缩和映射.主要就是降维提取主要特征 参考:https://mp.ofweek.com/ai/…