【图像块的访问（填充 padding，步长 stride，窗 Window/kernel/filter）】的更多相关文章

图像块的访问（填充 padding，步长 stride，窗 Window/kernel/filter）

无填充是有填充的特例(填充为 1). utilities(matlab)-- 图像分块(image2cols.cols2image)(未填充) 1. 一个图像块 ⇒ 返回一个值 输出矩阵的大小: out_height = (H + 2*padding - field_height) / stride + 1; out_width = (W + 2*padding - field_width) / stride + 1; 从 window 的左上角逐个遍历(未进行 padding 填充): ran…

OpenCV 基础知识------图像创建、访问、转换

cvCreateImage函数-- Cxcore数组操作 创建头并分配数据 IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels ); size 图像宽.高. depth 图像元素的位深度,可以是下面的其中之一: 位整型 位整型 位整型 位整型 位整型 IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数 IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数 channels 每个元素(像素)的颜色通道数量.可以是 1, 2, 3 或 4.通…

css盒子模型、边框border、外边距margin、填充padding、轮廓outline

盒子模型:盒子默认的宽度为容器的宽度,也可以自省设定宽度,高度根据内容适应,也可以自行设定高度.min-height设定最小高度 一个盒子包括外边距.边框.内边距和实际内容 Margin(外边距):清除边框外的区域,外边距是透明的. Border(边框):围绕在内边距和外边距的边框. Padding(内边距):清除内容周围的区域,内边距是透明的. Content(内容):盒子的内容,显示文本和图像. 例如下面一个例子 <!DOCTYPE html> <html> ······ &l…

Convolutional Neural Networks(4):Feature map size,Padding and Stride

在CNN(1)中,我们用到下图来说明卷积之后feature maps尺寸和深度的变化.这一节中,我们讨论feature map size, padding and stride. 首先,在Layer1中,输入是32x32的图片,而卷积之后为28x28,试问filter的size(no padding)? (答案是5x5). 如果没答上来,请看下图: I是一张7x7的图片,filter是3x3的,I*K生成的feature map是5x5的.所以我们推出feature map size公式为: 其…

卷积与反卷积以及步长stride

1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I(4×4),卷积核为 K(3×3),输出矩阵为 O(2×2): 卷积的过程为:Conv(I,W)=O 反卷积的过称为:Deconv(W,O)=I(需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding) 2. 步长与重叠 卷积核移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象.…

用DFS求连通块（种子填充）

[问题] 输入一个m行n列的字符矩阵,统计字符“@”组成多少个八连块.如果两个字符“@”所在的格子相邻(横.竖或者对角线方向),就说它们属于同一个八连块.例如,图6-9中有两个八连块. 图6-9 [分析] 和前面的二叉树遍历类似,图也有DFS和BFS遍历.由于DFS更容易编写,一般用DFS找连通块:从每个“@”格子出发,递归遍历它周围的“@”格子.每次访问一个格子时就给它写上一个“连通分量编号”(即下面代码中的idx数组),这样就可以在访问之前检查它是否已经有了编号,从而避免同一个格子访问多次…

ARTS-S pytorch中Conv2d函数padding和stride含义

padding是输入数据最边缘补0的个数,默认是0,即不补0. stride是进行一次卷积后,特征图滑动几格,默认是1,即滑动一格.…

OpenCV计算机视觉学习（2）——图像算术运算 & 掩膜mask操作（数值计算，图像融合，边界填充）

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.…

python数字图像处理（3）：图像像素的访问与裁剪

图片读入程序中后,是以numpy数组存在的.因此对numpy数组的一切功能,对图片也适用.对数组元素的访问,实际上就是对图片像素点的访问. 彩色图片访问方式为: img[i,j,c] i表示图片的行数,j表示图片的列数,c表示图片的通道数(RGB三通道分别对应0,1,2).坐标是从左上角开始. 灰度图片访问方式为: gray[i,j] 例1:输出小猫图片的G通道中的第20行30列的像素值 from skimage import io,data img=data.chelsea() pixel=i…

CNN卷积神经网络详解

前言   在学计算机视觉的这段时间里整理了不少的笔记,想着就把这些笔记再重新整理出来,然后写成Blog和大家一起分享.目前的计划如下(以下网络全部使用Pytorch搭建): 专题一:计算机视觉基础 介绍CNN网络(计算机视觉的基础) 浅谈VGG网络,介绍ResNet网络(网络特点是越来越深) 介绍GoogLeNet网络(网络特点是越来越宽) 介绍DenseNet网络(一个看似十分NB但是却实际上用得不多的网络) 整理期间还会分享一些自己正在参加的比赛的Baseline 专题二:GAN网络 搭建普…