卷积运算模块,输入九个像素,结果右移12位用了几个乘法器

2024-09-01

基于INTEL FPGA硬浮点DSP实现卷积运算

概述卷积是一种线性运算,其本质是滑动平均思想,广泛应用于图像滤波.而随着人工智能及深度学习的发展,卷积也在神经网络中发挥重要的作用,如卷积神经网络.本参考设计主要介绍如何基于INTEL 硬浮点的DSP Block实现32位单精度浮点的卷积运算,而针对定点及低精度的浮点运算,则需要对硬浮点DSP Block进行相应的替换即可. 原理分析设:f(x), g(x)是两个可积函数,作积分: 随着x的不同取值,该积分定义了一个新的函数h(x),称为函数f(x)与g(x)的卷积,记为h(x)=f(x)*

MATLAB卷积运算（conv、conv2、convn）解释

1 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3所以p和q卷积的结果就是[1 3 5 3]. 记住,当确定是用升幂或是降

CNN学习笔记：卷积运算

CNN学习笔记:卷积运算边缘检测卷积卷积是一种有效提取图片特征的方法.一般用一个正方形卷积核,遍历图片上的每一个像素点.图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核 .内相对应点的权重,然后求和,再加上偏置后,最后得到输出图片中的一个像素值. 卷积操作的作用卷积是一种局部操作,通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获得图像的局部信息. 我们现在使用三种边缘卷积核(亦称滤波器),整体边缘滤波器.横向边缘滤波器和纵向边缘滤波器. 试想,若原图像素(x, y)处可能存在物体边缘,则其四周

im2col：将卷积运算转为矩阵相乘

目录 im2col实现优缺点分析参考博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN im2col实现如何将卷积运算转为矩阵相乘?直接看下面这张图,以下图片来自论文High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing: 上图为3D卷积的传统计算方式与矩阵乘法计算方式的对比,传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动,当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果,一个窗口一个结果.相

python conv2d scipy卷积运算

scipy的signal模块经常用于信号处理,卷积.傅里叶变换.各种滤波.差值算法等. *两个一维信号卷积 >>> import numpy as np >>> x=np.array([1,2,3]) >>> h=np.array([4,5,6]) >>> import scipy.signal >>> scipy.signal.convolve(x,h) #卷积运算 array([ 4, 13, 28, 27, 1

卷积运算的本质，以tensorflow中VALID卷积方式为例。

卷积运算在数学上是做矩阵点积,这样可以调整每个像素上的BGR值或HSV值来形成不同的特征.从代码上看,每次卷积核扫描完一个通道是做了一次四重循环.下面以VALID卷积方式为例进行解释. 下面是python的代码: def convolve(dateMat,kernel): m,n = dateMat.shape km,kn = kernel.shape newMat = np.ones(((m - km + 1),(n - kn + 1))) tempMat = np.ones(((km),(k

MATLAB卷积运算（conv、conv2）解释

来源:https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html 1.conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x

opencv::卷积运算函数filter2D()

opencv::卷积运算函数filter2D() 使用掩模板矩阵(kernel)计算每个像素值与原图相比,没有黑边 int main(int argc, char** argv) { Mat srcImage = imread(STRPAHT2); //判断图像是否加载成功 if (srcImage.data) cout << "图像加载成功!" << endl << endl; else { cout << "图像加载失败!

iOS中的图像处理（二）——卷积运算

关于图像处理中的卷积运算,这里有两份简明扼要的介绍:文一,文二. 其中,可能的一种卷积运算代码如下: - (UIImage*)applyConvolution:(NSArray*)kernel { CGImageRef inImage = self.CGImage; CFDataRef m_DataRef = CGDataProviderCopyData(CGImageGetDataProvider(inImage)); CFDataRef m_OutDataRef = CGDataProvid

Filter2D卷积运算

图像处理中的卷积运算一般都用来平滑图像.尖锐图像求边缘等等.主要看你选择什么样的核函数了.现在核函数很多,比如高斯平滑核函数,sobel核函数,canny核函数等等.这里举一个sobel核函数的例子来求图像的梯度. Sobel自动求边缘图(梯度图)在opencv里有特定的函数,具体参照opencv文档(需要自己设定阈值).这里主要讲怎么用已知的sobel算子(核函数)去平滑当前图像. C++:void filter2D(InputArraysrc, OutputArray dst, int dd

iOS textField输入金额的限制,小数点前9位,后面两位

iOS textField输入金额的限制,小数点前9位,后面两位,如果不加小数点,最大位数是9位,加上小数点,最大位数是12位,超出最大位数可删除 - (BOOL)textField:(UITextField *)textField shouldChangeCharactersInRange:(NSRange)range replacementString:(NSString *)string { // 判断是否输入内容,或者用户点击的是键盘的删除按钮 if (![string isEqualT

Javascript 智能输入数字且保留小数点后三位

html: <input type="text" name="cprice" placeholder="最多保留小数点后三位" onkeyup="clearNoNum(this)"> js: <script> //控制只能输入小数点后3位 function clearNoNum(obj) { obj.value = obj.value.replace(/[^\d.]/g, "");

JS控制只能输入数字并且最多允许小数点两位

直接上代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <input type="text" name="je" onblur="clearNoNum(this)

input验证码框，输入非数字或非12位时，红框提示;每4位加一个空格

以下代码:input验证码框,输入非数字或非12位时,红框提示;每4位加一个空格 //input验证码框,输入非数字或非12位时,红框提示;每3位加一个空格 $(".text").focus(function(){ $(this).keyup(function(){ var num = /^[0-9]*$/; var verifyValue = $(this).val(); var deleteLogo = $(".delete-logo");//删除的小叉号 ve

算法竞赛进阶指南--lowbit运算，找到二进制下所有是1的位

// lowbit运算,找到二进制下所有是1的位 int H[37]; // 预处理 for (int i = 0; i < 36; i++) H[(1ll << i) % 37] = i; // 对多次询问进行求解 while (cin >> n) { while (n > 0) { cout << H[(n & -n) % 37] << ' '; n -= n & -n; } cout << endl; }

Python_oldboy_常用模块（九）

本节大纲: 模块介绍 time &datetime模块 random os sys shutil json & pickle shelve xml处理 yaml处理 configparser hashlib subprocess logging模块 re正则表达式 1.模块介绍模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又

Opencv 实现图像的离散傅里叶变换（DFT）、卷积运算（相关滤波）

我是做Tracking 的,对于速度要求非常高.发现傅里叶变换能够使用. 于是学习之. 核心: 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面.这样时域里的卷积能够转换为频域内的乘积! 在分析图像信号的频率特性时,对于一幅图像,直流分量表示预想的平均灰度.低频分量代表了大面积背景区域和缓慢变化部分,高频部分代表了它的边缘,细节,跳跃部分以及颗粒噪声. 因此,我们能够做对应的锐化和模糊的处理:提出当中的高频分量做傅里叶逆变换得到的就是锐化的结果. 提出当中的低频分量做傅里叶逆变换得到的就是模糊的结

Verilog 浮点数运算模块

算法中常常会到浮点数运算,而浮点数的处理常常是Verilog初学中常常遇到的问题.以下将就一个简单的例子说明Verilog中浮点数运算处理. 在JPEG图像压缩时遇到色彩空间变换的问题,将YCbCr转换到RGB会遇到浮点数的运算,这个实现复杂,以摄氏温度转换为华氏温度为例 : F = C x 1.8 + 32 R = 1.164(Y-16) + 1.596(Cr-128) G = 1.164(Y-16) - 0.391(Cb-128) - 0.813(Cr-128) B = 1.164(

zabbix自动发现zabbix_agent后添加到所属组和链接到某些模块（九）

自动发现的两个操作:discovery(自动发现) and actions(发现后执行某个操作) 需求: 1:自动发现 Zabbix agent运行的主机 2:执行的动作 1)添加到所属组 2)链接到Template OS Linux模板步骤: 1)定义网络发现规则 Name:规则的名称,任意填写 Discovery by proxy:谁执行当前的发现规则,no proxy表示Zabbix server执行,<proxy name>指定的proxy执

函数和常用模块【day06】：re模块（九）

本节内容 1.简述 2.常用的正则表达式符号 3.常用匹配方法 4.常用方法 5.反斜杠的困扰 6.其他匹配模式 7.总结一.简述就其本质而言,正则表达式(或 RE)是一种小型的.高度专业化的编程语言,(在Python中)它内嵌在Python中,并通过 re 模块实现.你可以为想要匹配的相应字符串集指定规则:该字符串集可能包含英文语句.e-mail地址.TeX命令或任何你想搞定的东西.然后你可以问诸如“这个字符串匹配该模式吗?”或“在这个字符串中是否有部分匹配该模式呢?”.你也可以使用 RE

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