https://tour.go-zh.org/methods/25 一.题目描述 还记得之前编写的图片生成器吗?我们再来编写另外一个,不过这次它将会返回一个 image.Image 的实现而非一个数据切片. 定义你自己的 Image 类型,实现必要的方法并调用 pic.ShowImage. Bounds 应当返回一个 image.Rectangle ,例如 image.Rect(0, 0, w, h). ColorModel 应当返回 color.RGBAModel. At 应当返回一个颜色.上…

第九讲_图像生成 Image Captioning 生成式对抗网络 Generative Adversarial network 学习数据分布:概率密度函数估计+数据样本生成 生成式模型是共生关系,判别式模型是因果关系 GAN在生成模型的位置 GAN特点 GAN 无监督网络框架 生成器generator and 判别器 discriminator 先学习判别器,然后固定判别器,优化生成器 生成器网络 生成样本数据 判别器网络 样本有真实采样数据+生成器生成的样本数据 EM优化是同方向优化,GAN…

第八讲_图像问答Image Question Answering 课程结构 图像问答的描述 具备一系列AI能力:细分识别,物体检测,动作识别,常识推理,知识库推理..... 先要根据问题,判断什么任务 图像问题与图像描述的关系 研究的难点和挑战 研究方向 数据集 COCO-QA来源MSCOCO VQA(visual question answering) 平衡数据集V1.9-->V2.0 Visual7W---Visual Genome的子集 图像问答模型 模型 基本都是VGG-Net和ResN…

第三讲_图像特征与描述Image Feature Descriptor 概要 特征提取方法 直方图 对图片数据/特征分布的一种统计:对不同量进行直方图统计:可以表示灰度,颜色,梯度,边缘,形状,纹理,局部特征等 灰度直方图:对量化的bin需要人工选择:量化过宽过窄都不好 聚类 混合样本集中内在群组关系 常用方法:Kmeans,EM算法,Mean Shift;谱聚类,层次聚类等 贪心算法,经常陷入局部最优解(非全局最优) K值和初始中心点选择 颜色特征 量化颜色直方图:适用于RGB,HSV等均匀空…

第二讲_图像数据处理Image Data Processing 深度模型出现后被弱化,但是思想的影子在深度模型中可以看到的 图片存储原理 RGB颜色空间:三通道(b,g,r),加法混色 CMY(K):减法混色,用到印刷中:四个通道(c,m,y,k) HSI/HSV颜色空间:基于人类视觉: CIE-XYZ颜色空间:国际照明协会,人类视觉系统-视锥细胞:主要有短,中,长波段 CIE-Lab对色空间 单通道灰度图:Gray=R0.3+G0.59+B*0.11,转换公式灰度化 空域分析和变换 滤波和卷积…

部分代码单独测试: 这里实践了图像大小调整的代码,值得注意的是格式问题: 输入输出图像时一定要使用uint8编码, 但是数据处理过程中TF会自动把编码方式调整为float32,所以输入时没问题,输出时要手动转换回来!使用numpy.asarray(dtype)或者tf.image.convert_image_dtype(dtype)都行 都行 1 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt…

[注],本节(上节也是)的model是一个已经训练完成的CNN分类网络. 随机数图片向前传播后对目标类优化,反向优化图片本体 def create_class_visualization(target_y, model, **kwargs): """ Perform optimization over the image to generate class visualizations. Inputs: - target_y: Integer in the range [0,…

在Bootstrap框架中对于图像的样式风格提供以下几种风格: 1.img-responsive:响应式图片,主要针对于响应式设计2.img-rounded:圆角图片3.img-circle:圆形图片4.img-thumbnail:缩略图片 使用方法非常简单,只需要在<img>标签上添加对应的类名. <img alt="140x140" src="http://placehold.it/140x140"> <img class=&quo…

源地址 https://tour.go-zh.org/moretypes/23 一.题目描述 实现 WordCount.它应当返回一个映射,其中包含字符串 s 中每个“单词”的个数.函数 wc.Test 会对此函数执行一系列测试用例,并输出成功还是失败. 你会发现 strings.Fields 很有帮助. 二.分析 用strings.Fields获取字符串的分割信息: 以位形式返回: 计算字符串中单个单词出现的次数. 三.Go代码 package main import ( "golang.or…

源地址 https://tour.go-zh.org/moretypes/18 一.练习题描述 实现 Pic.它应当返回一个长度为 dy 的切片,其中每个元素是一个长度为 dx,元素类型为 uint8 的切片.当你运行此程序时,它会将每个整数解释为灰度值(好吧,其实是蓝度值)并显示它所对应的图像. 图像的选择由你来定.几个有趣的函数包括 (x+y)/2, x*y, x^y, x*log(y) 和 x%(y+1). (提示:需要使用循环来分配 [][]uint8 中的每个 []uint8:请使用 …