http://www.cnblogs.com/yssongest/p/5303151.html 双线性插值算法及需要注意事项 input = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1,2, 2,1)) image = np.ndarray(shape=(1,2,2,1),dtype='float32') image[0,0,1,0] = 1 image[0,1,0,0] = 2 image[0,1,1,0] = 3 resize = tf.image.resize_

本设计预实现720P到1080P的图像放大,输入是YUV444数据,分量像素位宽为10bit,采用的算法为双线性插值法,开发平台是xiinx K7开发板. 双线性插值法即双次线性插值,首先在横向线性插值,然后在纵向线性插值,如图1所示.       图1 双线性插值原理                                                      图2 双线性插值FPGA结构 在FPGA中实现主要依靠双线性插值计算公式,即: P_new=(1-dx)(1-dy)P1+

interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spatial(2D, 如jpg.png等图像数据)和volumetric(3D, 如点云数据)类型的

Vision layers 1)Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg.png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional dept

文章来源 DFann 版权声明:如果你觉得写的还可以,可以考虑打赏一下.转载请联系. https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78483779 简介 论文地址:Mask R-CNN 源代码:matterport - github 代码源于matterport的工作组,可以在github上fork它们组的工作. 软件必备 复现的Mask R-CNN是基于Python3,Keras,TensorFlow. Python 3.4+ Tensor

NO1.目标检测 (分类+定位) 目标检测(Object Detection)是图像分类的延伸,除了分类任务,还要给定多个检测目标的坐标位置.      NO2.目标检测的发展 R-CNN是最早基于CNN的目标检测方法,然后基于这条路线依次演进出了SPPnet,Fast R-CNN和Faster R-CNN,然后到2017年的Mask R-CNN.     R-CNN即区域卷积神经网络,其提出为目标检测领域提供了两个新的思路:首先提出将候选子图片输入CNN模型用于目标检测和分割的方法,其次提出了

上采样(upsampling)一般包括2种方式: Resize,如双线性插值直接缩放,类似于图像缩放,概念可见最邻近插值算法和双线性插值算法——图像缩放 Deconvolution,也叫Transposed Convolution,可见逆卷积的详细解释ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions) 第二种方法如何用pytorch实现可见上面的链接 这里想要介绍的是如何使用pytorch实现第一种方法: 有两个模块都支持该上采样的实现,一个是t

tensorflow 中自带了很多图像处理的方法,基本都在 tf.image 模块中,虽然不如 opencv 强大,但也比较常用,这里做个记录. 图像编解码 1. 用 tf 的方法读取图片后,都需要进行编解码,才能在 tf 中继续处理: 2. tf 提供了各种类型图像的编解码:decode_gif,decode_png,decode_jepg,decode_image,encode_png 等待,用法类似 tf.image.decode_png(contents, channels=0, dty

大多数的函数是在库中,Intrinsic Function却内嵌在编译器中(built in to the compiler). 1. Intrinsic Function Intrinsic Function作为内联函数,直接在调用的地方插入代码,即避免了函数调用的额外开销,又能够使用比较高效的机器指令对该函数进行优化.优化器(Optimizer)内置的一些Intrinsic Function行为信息,可以对Intrinsic进行一些不适用于内联汇编的优化,所以通常来说Intrinsic Fu

Atitit  图像处理Depixelizing Pixel Art像素风格画的矢量化 在去年的时候,偶然看到hqx算法. 一个高质量的插值放大算法. 与双线性插值等插值算法相比,这个算法放大后对人眼保护相对比较好. 没有双线性插值看起来模糊,固然,也抽空把算法简单优化了一下. 常规的图像填充采样放大 "经典"的图像填充采样放大,应用线性滤波器,或导出于分析插值理论.或导出于信号处理理论.使用滤波器的实例,比如"最近邻,Bicubic和Lancosz [ Wolberg 19

转自:http://www.cnblogs.com/rong86/p/3558344.html matlab中函数imresize简介: 函数功能:该函数用于对图像做缩放处理. 调用格式: B = imresize(A, m) 返回的图像B的长宽是图像A的长宽的m倍,即缩放图像. m大于1, 则放大图像: m小于1, 缩小图像. B = imresize(A, [numrows numcols]) numrows和numcols分别指定目标图像的高度和宽度. 显而易见,由于这种格式允许图像缩放后

matlab中函数imresize简介: 函数功能:该函数用于对图像做缩放处理. 调用格式: B = imresize(A, m) 返回的图像B的长宽是图像A的长宽的m倍,即缩放图像. m大于1, 则放大图像: m小于1, 缩小图像. B = imresize(A, [numrows numcols]) numrows和numcols分别指定目标图像的高度和宽度. 显而易见,由于这种格式允许图像缩放后长宽比例和源图像长宽比例相同,因此所产生的图像有可能发生畸变. [...] = imresize

1.Color Filter Array — CFA 随着数码相机.手机的普及,CCD/CMOS 图像传感器近年来得到广泛的关注和应用. 图像传感器一般都采用一定的模式来采集图像数据,常用的有 BGR 模式和 CFA 模式.BGR 模式是一种可直接进行显示和压缩等处理的图像数据模式,它由 R( 红).G( 绿) .B( 蓝) 三原色值来共同确定 1 个像素点,例如富士数码相机采用的 SUPER CCD 图像传感器就采用这种模式,其优点是图像传感器产生的图像数据无需插值就可直接进行显示等后续处理,

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67f37e760101bu4e.html 实例结果http://wenku.baidu.com/link?url=SiGsFZIxuS1E1VZWtixqXdjG5Y9SY4tu1W8TXgk147HDOLLCgpffjX8ywDMIH1PYkQSi5rp8gkmnMPsLhH-IUaGjMl8hsRhZQssTPmnBjdy 关于MATLAB 插值(Interpolation)http://blog.sina.com.cn/s/b

QR代码(Quick Response Code, 高速响应码)属于二维矩阵码在一个.由DENSO(日本电装)公司开发,由JIS和ISO将其标准化. QR码分为两种模式:模式1.模式2.当中.模式1相应旧的标准,眼下普遍採用的是模式2,即,新的开放式标准: QR码的基本特征: 1.编码字符集: (1)数字型数据:(数字0--9) (2)字母数字型数据:(数字0--9:大写字母A--Z,9个其他字符:space,$,%,*,+,-,.,/,:); (3)8位字节型数据: (4)日本汉字字符 (5)

1,原理 在图像的仿射变换中,很多地方需要用到插值运算,常见的插值运算包括最邻近插值,双线性插值,双三次插值,兰索思插值等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性插值由于折中的插值效果和运算速度,运用比较广泛. 越是简单的模型越适合用来举例子,我们就举个简单的图像:3*3 的256级灰度图.假如图像的象素矩阵如下图所示(这个原始图把它叫做源图,Source):       234 38 22       67 44 12       89 65 63 这 个矩阵中,元素坐标(x,y)是这样

图像超分辨重构的原理,输入一张像素点少,像素较低的图像, 输出一张像素点多,像素较高的图像 而在作者的文章中,作者使用downsample_up, 使用imresize(img, []) 将图像的像素从原理的384,384降低到96, 96, 从而构造出高水平的图像和低水平的图像 作者使用了三个部分构成网络, 第一部分是生成网络,用于进行图片的生成,使用了16层的残差网络,最后的输出结果为tf.nn.tanh(),即为-1, 1, 因为图像进行了-1,1的预处理 第二部分是判别网络, 用于进行图

转载自 网易博客:sun的博客 http://zhouyang340.blog.163.com/blog/static/3024095920126710504178/ 2D绘图 Qt4中的2D绘图部分称为Arthur绘图系统.它由3个类支撑整个框架,QPainter,QPainterDevice和QPainterEngine.QPainter用来执行具体的绘图相关操作如画点,画线,填充,变换,alpha通道等.QPainterDevice是QPainter用来绘图的绘图设备,Qt中有几种预定义的

       最近在做视频拼接的项目,里面用到了图像的单应性矩阵变换,在最后的图像重映射,由于目标图像的坐标是非整数的,所以需要用到插值的方法,用的就是双线性插值,下面的博文主要是查看了前辈的博客对双线性插值算法原理进行了一个总结,在这里也感谢一些大牛的博文. http://www.cnblogs.com/linkr/p/3630902.html http://www.cnblogs.com/funny-world/p/3162003.html 双线性插值 假设源图像大小为mxn,目标图像为ax

一).RoIPooling 这个可以在Faster RCNN中使用以便使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map 先贴出一张图,接着通过这图解释RoiPooling的工作原理 针对上图 1)Conv layers使用的是VGG16,feat_stride=32(即表示,经过网络层后图片缩小为原图的1/32),原图800*800,最后一层特征图feature map大小:25*25 2)假定原图中有一region proposal,大小为665*665,这