我不记得从什么地方看到的这种分形图形生成方式,再到网上找竟然一时没查到任何相关资料.没关系,总之这种图形也很漂亮多变,并且其算法比较简单.只是我最后生成的图像有点瘆人,密集恐惧症患者慎入. 相关代码如下: class MartinIterate : public FractalEquation { public: MartinIterate() { m_StartX = 1.0f; m_StartY = 1.0f; m_StartZ = 0.0f; m_ParamA = 0.68f; m_Par

IFS是分形的重要分支.它是分形图像处理中最富生命力而且最具有广阔应用前景的领域之一.这一工作最早可以追溯到Hutchinson于1981年对自相似集的研究.美国科学家M.F.Barnsley于1985年发展了这一分形构型系统,并命名为迭代函数系统(Iterated Function System,IFS),后来又由Stephen Demko等人将其公式化,并引入到图像合成领域中.IFS将待生成的图像看做是由许多与整体相似的(自相似)或经过一定变换与整体相似的(自仿射)小块拼贴而成.算法: 1.

Mandelbrot集是哪一集?? Mandelbrot集不是哪一集!! 啊不对-- Mandelbrot集是哪一集!! 好像也不对-- Mandelbrot集是数集!! 所以--他不是一集而是数集??-- 所以这个M...dem...集到底是什么啊?? Mandelbrot集是一个数集 Mandelbrot集\(\mathbb{M}\)(简称曼集)是一个由二元复数构成的集合,也就是一个复数集: \[ \mathbb{M}\subset\mathbb{C} \] 也就是说,曼集的元素都是复数,也

Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking https://www.yuque.com/lart/papers 本文不是按照之前的论文那样, 考虑显著性目标与背景之间的对比度, 而是通过使用流形排序方法, 来使用前景/背景线索对图像元素(像素或者区域)进行排序.  在这种方法中, 图像元素的显著性是基于它们与给定种子/查询的相关性来定义的. 我们将图像表示为一个以超像素为节点的闭环图.这些节点的排序是基于与背景和前景查询的相似性,基于关

目录 参数解析 训练答疑 ​ 参数解析 [net] #Testing #batch=1 //test:一次一个图片 #subdivisions=1 #Training batch=32 //一次迭代送入网络的图片数 subdivisions=8 //一次迭代分成subdivisions次前向计算,这里是32/8 width=416 //图片宽高 ,要求width==height, 并且为32的倍数.增大分辨率可以检测到更加细小的物体 height=416 channels=3 momentum=

一.参数解析 [net] batch=64 # number of images pushed with a forward pass through the network subdivisions=8 # 源码中的图片数量int imgs = net.batch * net.subdivisions * ngpus,按subdivisions大小分批进行训练 height=416 # height of input image width=416 # width of input image

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核

参考自官网  https://pjreddie.com/darknet/install/ 1. 下载darknet  并编译 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git 注意事项: 如果是使用CPU,  那么就需要设置以下几个参数 GPU=0CUDNN=0OPENCV=1OPENMP=0DEBUG=0 如果opencv是使用的自己编译的库,那么就需要更改opencv路径  改这里: LDFLAGS+= `pkg-config --libs

对于模型的优化,我们可以通过适当修改网络基本配置信息完成训练上的优化. yolov3.cfg文件: [net]# Testing #测试模式 batch=1 subdivisions=1# Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions# batch=64 # subdivisions=16 #关于batch与subdivision:在训练输出中,训练迭代包括8组,这些batch样本又被平均分成subdivision=8次送入网络参与训练,以减轻内存占用的

一. 准备工作 1)实验环境: darknet 是由 C 和 CUDA 开发的,不需要配置其他深度学习的框架(如,tensorflow.caffe 等),支持 CPU 和 GPU 运算,而且安装过程非常简单.本文使用的 CUDA 的版本如下所示: CUDA:9.0 CUDNN:7.02)下载 github 源码: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git  3)配置darknet编译环境: Ⅰ. 编译一直在darknet文件夹下: Ⅱ.

1. 前言 学习爬虫,最好的方式就是自己编写爬虫程序. 爬取目标网站上的数据,理论上讲是简单的,无非就是分析页面中的资源链接.然后下载.最后保存. 但是在实施过程却会遇到一些阻碍. 很多网站为了阻止爬虫程序爬取数据,会对资源路径进行加密.或隐藏等保护操作. 编写爬虫程序的第一关键逻辑就解析资源路径. 2. 静态资源路径 什么是静态资源路径? 在下载下来的源代码中可以直接分析并找出资源路径. 向服务器请求 入口(主)页面 时,服务器就已经把主页面中需要展示的资源路径一并返回给请求者. 爬虫任务:爬

前言 这是github上的一个项目YOLO_v3_tutorial_from_scratch,它还有相应的blog对其详细的解读.机器之心翻译了他的tutorial:从零开始PyTorch项目:YOLO v3目标检测实现.教程中的内容就不再赘述,写这篇博客的目的在于记录自己在学习这篇教程时的笔记. 本教程包含五个部分: YOLO 的工作原理 创建 YOLO 网络层级 实现网络的前向传播 objectness 置信度阈值和非极大值抑制 设计输入和输出管道 1. YOLO 的工作原理 略 2. 创建

本章是系列文章的第四章,介绍了worklist算法.Worklist算法是图分析的核心算法,可以说学会了worklist算法,编译器的优化方法才算入门.这章学习起来比较吃力,想要融汇贯通的同学,建议多参考几个学校的教程交叉着看. 卡耐基梅隆大学 15745: https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15745-s16/www/lectures/L5-Intro-to-Dataflow.pdf 密西根大学 583f18: http://web.ee

最近收到很多小伙伴反馈,想基于扩展的TS语言(eTS)进行HarmonyOS应用开发,但是不知道代码该从何处写起,从0到1的过程让新手们抓狂. 本期我们将带来"分布式计算器"的开发,帮助大家了解声明式开发范式的UI描述.组件化机制.UI状态管理.渲染控制语法等核心机制和功能.下面我们直接进入正题. 一.整体介绍 分布式计算器可以进行简单的数值计算,并支持远程拉起另一个计算器FA,实现两个FA进行协同计算. 如图1所示,分布式计算器界面主要由"键盘"."显示

本文以使用混沌方法生成若干种谢尔宾斯基相关的分形图形. (1)谢尔宾斯基三角形 给三角形的3个顶点,和一个当前点,然后以以下的方式进行迭代处理: a.随机选择三角形的某一个顶点,计算出它与当前点的中点位置: b.将计算出的中点做为当前点,再重新执行操作a 相关代码如下: class SierpinskiTriangle : public FractalEquation { public: SierpinskiTriangle() { m_StartX = 0.0f; m_StartY = 0.0

摘要 一种基于混沌Logistic加密算法的图片加密与还原的方法,并利用Lena图和Baboon图来验证这种加密算法的加密效果.为了能够体现该算法在图片信息加密的效果,本文还采用了普通行列置乱加密算法和像素点的RGB的值的缩放算法这两种算法对相同的图片的图片进行处理,利用matlab通过显示加密过后的图片以及直方图分析可以很直观的发现混沌Logistic加密算法对图片信息加密的效果更好,并且很好地隐藏了原始图像的统计特性,能够有效地抵御基于图像像素值的统计攻击,达到了图像加密的效果. 混沌Log

链接: 这10个Python项目很有趣! Python 绘制分形图(曼德勃罗集.分形树叶.科赫曲线.分形龙.谢尔宾斯基三角等)附代码 使用Python生成树形图案 神奇的代码:用 Python 生成分形图片 python使用递归实现一个分形图形 使用python语言表达分形与递归 关于sys: Python标准库之Sys模块使用详解 python之sys.stdout.sys.stdin python学习笔记27(python中sys模块的使用) 关于crf模型: crf训练模型 系统学习机器学

前几天,有个同事看到我生成的一幅逻辑斯蒂分岔图像后,问我:“这是咪咪吗?”我回答:“淫者见淫.”好吧,这里将生成几种分岔映射图形,包括逻辑斯蒂映射系统,正弦映射系统和曼德勃罗映射系统.实际上这几种图形算不上分形,只不过它与我写的其他分形对象使用相同的基类,所以也将其列入混沌分形的范畴. 关于基类FractalEquation的定义及相关软件见:混沌与分形 (1)逻辑斯蒂映射系统 // 逻辑斯蒂映射系统 class LogisticMap : public FractalEquation { pu

朱利亚集合是一个在复平面上形成分形的点的集合.以法国数学家加斯顿·朱利亚(Gaston Julia)的名字命名.我想任何一个有关分形的资料都不会放过曼德勃罗集和朱利亚集.这里将以点集的方式生成出朱利亚集的图形. 关于基类FractalEquation的定义及相关软件见:混沌与分形 class JuliaSet : public FractalEquation { public: JuliaSet() { m_StartX = 0.0f; m_StartY = 0.0f; m_StartZ = 0

最近看了很多与混沌相关的知识,并写了若干小软件.混沌现象是个有意思的东西,同时混沌也能够生成许多有意思的图形.混沌学的现代研究使人们渐渐明白,十分简单的数学方程完全可以模拟系统如瀑布一样剧烈的行为.输入端微小的差别能够迅速放大到输出端,变成压倒一切的差别,这种现象被称为“对初始条件的敏感性”. 混沌现象其基本含义可以概括为:聚散有法,周行而不殆,回复而不闭.意思是说混沌轨道的运动完全受规律支配,但相空间中轨道运动不会中止,在有限空间中永远运动着,不相交也不闭合.浑沌运动表观上是无序的,产生了类随