最近几天陆续补充了一些"线性回归"部分内容,这节继续机器学习基础部分,这节主要对CNN的基础进行整理,仅限于基础原理的了解,更复杂的内容和实践放在以后再进行总结. 卷积神经网络的基本原理 前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍,这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结. 所谓卷积,就是通过一种数学变换的方式来对特征进行提取,通常用于图片识别中. 既然全连接的神经网络可以用于图片识别,那么为什么还要用卷积神经网络呢? 0.使用卷积神经网络的理由 (1)首先来看下面一张图片

一个openMP编程处理图像的示例: 从硬盘读入两幅图像,对这两幅图像分别提取特征点,特征点匹配,最后将图像与匹配特征点画出来.理解该例子需要一些图像处理的基本知识,我不在此详细介绍.另外,编译该例需要opencv,我用的版本是2.3.1,关于opencv的安装与配置也不在此介绍.我们首先来看传统串行编程的方式. 1 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 2 #include "opencv2/features2d/features2d

给定一幅由N × N矩阵表示的图像,其中每个像素的大小为4字节,编写一种方法,将图像旋转90度. 不占用额外内存空间能否做到? 示例 1: 给定 matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], 原地旋转输入矩阵,使其变为:[ [7,4,1], [8,5,2], [9,6,3]]示例 2: 给定 matrix =[ [ 5, 1, 9,11], [ 2, 4, 8,10], [13, 3, 6, 7], [15,14,12,16]], 原地旋转输入矩阵,使其变为:[

前段日子有朋友咨询了下分析图像主颜色的算法,我对这一块也没有什么深入的研究,参考了一些小代码,然后自己写了一个很简单的小工具,现共享给大家. 界面截图如下: 算法的原理很简单,就是统计出图像中各种颜色的分布情况,然后取前N个颜色作为主成分. 当然,实际上如果直接对图像的各通道256个色阶进行统计,得到的结果可能是没有意义的,所以一般都需要先把256个色阶线性的隐射到更少的色阶范围. 主要的代码如下: static unsafe class Statistics {  //'***********

今天我们来学习一个最简单的程序,即从文件读取图像并且创建窗口显示该图像. 目录 [imread]图像读取 [namedWindow]创建window窗口 [imshow]图像显示 [imwrite]图像写入文件 [waitKey]等待按键按下 前言 在说正文之前先简单介绍一下Mat类.Mat类是opencv2.0的主流图像类型,在之前opencv1.0使用的Iplimage*类型,Iplimage*是C语言接口类型,使用Iplimage*时需要考虑到关闭窗口时图形内存的释放问题.而使用Mat则在

今天学习 Qt 的时候顺手写了一个,包含一个头文件 qcvdisplay.h 和一个源文件 qcvdisplay.cpp,因为这是 qt 默认的文件命名方式,在 Qt Designer 中提升控件时会省去输入文件名的步骤,所以最好不要改名. qcvdisplay.h : #ifndef QCVDISPLAY_H #define QCVDISPLAY_H #include <QWidget> #include <QException> #include <opencv2/cor

我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_RC_Transmitter Bilibili账号:蔡子CaiZi 个人主页:https://space.bilibili.com/349576976 1.为什么要用STM32做航模遥控器?Arduino不香嘛? 之前用Arduino Pro Mini制作了一个航模遥控器+接

万丈高楼平地起 C语言大作业 一.学习笔记篇 1.学习MarkDown MarkDown注重写作本身,而非花俏的界面 编辑器:vscode 插件:Markdown,Markdown Preview 2.bmp文件格式 BMP(全称Bitmap)是Windows操作系统中的标准图像文件格式, 可以分成两类:设备有向量相关位图(DDB)和设备无向量相关位图(DIB). 1.进制表示 H 表示该数是十六进制,B 表示二进制:O 表示八进制. 2.BMP文件组成 文件头,信息头,调色版,数据文件 这些维

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.高斯尺度空间(GSS - Gauss Scale Space) 2.高斯差分(DOG - Difference of Gauss) 2.1 生产DoG 2.2 为什么用DoG来检测特征点 3.GSS尺度选择 3.1 GSS中尺度值的产生 3.2 高斯核性质及其在SIFT中的应用 1 GSS(Gauss Scale-space) It has b

在建立图像创建环境之前,还需要做一些准备工作.首先,安装t1lib接着安装jpeg-6b,然后再安装GD库文件.在安装时一定要按这里给定的顺序进行安装,因为在编译GD入库时会用到jpeg-6b,如果没有安装jpeg-6b,在编译时就会出错. 在安装完这三个组件后,还需要重新配置一次PHP,这也是你对采用DSO方式安装PHP感到庆幸的地方之一.运行make clean,然后在当前的配置中添加下面的内容: --with-gd=[/path/to/gd] --with-jpeg-dir=[/path/

在网上看到一段读写bmp格式图像的代码,本文对这段代码分成两个函数封装起来方便使用,一个函数是读取bmp格式的图像,一个是向指定文件写入bmp格式的图像. 前提 我们不需要知道这段代码是如何读取bmp格式图像的,不需要知道bmp格式的图像时如何存储的,我们只需要知道有三个参数可以确定图像的尺寸大小,他们是图像的宽度.高度.通道数(例如灰度图像有一个通道,rgb图像有三个通道(rgb)).图像包含高度X宽度个像素,每个像素有相同的通道,他们在内存中按照一定的顺序存储,例如三通道bmp图像,在内存中

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30

上一个博客已经讲了softmax理论部分,接下来我们就来做个实验,我们有一些手写字体图片(28*28),训练样本(train-images.idx3-ubyte里面的图像对应train-labels.idx1-ubyte)和测试样本(t10k-images.idx3-ubyte里面的图片对应t10k-labels.idx1-ubyte),我们用训练样本训练softmax模型,测试样本用来做测试.数据和下面讲解的程序下载地址:(这里) 我们首先展示下我们训练样本部分的图片和label: 1: im

自己主动编码线性解码器 自己主动编码线性解码器主要是考虑到稀疏自己主动编码器最后一层输出假设用sigmoid函数.因为稀疏自己主动编码器学习是的输出等于输入.simoid函数的值域在[0,1]之间,这就要求输入也必须在[0,1]之间.这是对输入特征的隐藏限制.为了解除这一限制,我们能够使最后一层用线性函数及a = z 习题答案: SparseAutoEncoderLinerCost.m function [cost,grad,features] = sparseAutoencoderLinear

遥感数据集 1. UC Merced Land-Use Data Set 图像像素大小为256*256,总包含21类场景图像,每一类有100张,共2100张. http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html2. WHU-RS19 Data Set 图像像素大小为600*600,总包含19类场景图像,每一类大概50张,共1005张. https://download.csdn.net/download/u010656161/10153

TLDR: 我正在传播2个数据集: Kannada-MNIST数据集:28x28灰度图像:60k 训练集 | 10k测试集 Dig-MNIST:28x28灰度图像:10240(1024x10)(见下图) 虽然这些数字符号是坎纳达(Kannada)语言,但是Kannada-MNIST数据集是为了替代MNIST数据集. 此外,我正在分发一个用同一种语言(主要是该语言的非本地用户)编写的10k个手写数字的额外数据集Dig-MNIST,可以用作额外的测试集. 资源列表: GitHub?: https:/

最近在将Karlsruhe Institute of Technology的Andreas Geiger发表在ACCV2010上的Efficent Large-Scale Stereo Matching代码仿真.Andreas提供的源码中没有使用opencv,导致我一时无法适应如何显示处理的中间结果.将对应的库加载后,仿照采集相机图像数据的方式,从内存中读取对应图像到IplImage类型指针指定的内存空间,方便代码的调试和效果观测.其中用到的部分资料如下. *******************

Web领域一直在发生变化并且其边界在过去的每一天都在发生变化(甚至不能以小时为计),随着其边界的扩展取得了许多新发展.在这些进步之中,开发者的不断工作创造了更大和更好的脚本,这些脚本以插件方式带来更好的终端用户体验,它们比原来更轻量级,还有更强的处理能力. 关键是这些新发展起来的脚本和插件是能构建响应式Web的,而且还不会丧失它们原有的功能特性——除了更优秀和更轻巧(就文件大小而言)之外,它们还不会增加页面加载的时间. 通过浏览文档,掌握JQuery的语法是很容易的.它可以支持选择DOM元素,创

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

在我博文的一系列的文章,有不少算法都于去雾有关,比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理.实现及效果.局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力,而最直接的就是<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他 一文,描述了暗通道去雾这一state-of-the-art algorithms的过程和实现,虽几经优化,对于常用的视频1024*768大小的图片,算法

<?php /** * 说明:函数功能是把一个图像裁剪为任意大小的图像,图像不变形 * 参数说明:输入 需要处理图片的 文件名,生成新图片的保存文件名,生成新图片的宽,生成新图片的高 */ function my_image_resize($src_file, $dst_file, $new_width, $new_height) { if ($new_width < 1 || $new_height < 1) { echo 'params width or height error !