我一直在思考一个问题,图像增强以后,哪些方面的特征最为显著,思来想去,无果而终!翻看了一篇知网的paper,基于保真度(VIF)的增强图像质量评价,文章中指出无参考质量评价,可以从三个方面考虑:平均梯度(AG).信息熵(IE).空间频率(SF).这些特征不是很全面,效果也未必是好的,在数据库上测试的结果的确不是很理想,就以空间频率为主吧,研究一下: 1.什么是图像的频率: 不同频率信息在图像结构中有不同的作用.图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小:中频信

标签(空格分隔):数字图像处理 opencv 当我们用特定软件打开一张图片或者更改某些位图的格式为txt时,就会发现图像的本质不过就是一堆数据罢了. 采样 我们可以用相机采样到一幅二维图像,图像的分辨率(精细程度)取决于你的相机的像素. (ps:采样有各种理论,当然你也可以简单认为是小孔成像.负责采样的不仅仅是可见光,我们平时做的X光片,哈勃望远镜等采集的就不是可见光) 当然也有三维扫描仪,可以采样到三维图像: 图为:3Dsystem Sense 3D手持扫描仪 如果要谈采样理论貌似是图形学的范

Django Rest Framework 权限组件 DRF的权限 权限组件源码解析 我们之前说过了DRF的版本和认证~也知道了权限和频率跟版本认证都是在initial方法里初始化的~~ 其实我们版本,认证,权限,频率控制走的源码流程大致相同~~大家也可以在源码里看到~~ 我们的权限类一定要有has_permission方法~否则就会抛出异常~~这也是框架给我提供的钩子~~ 我们先看到在rest_framework.permissions这个文件中~存放了框架给我们提供的所有权限的方法~~ 我这

DRF的权限 权限是什么 大家之前都应该听过权限~那么我们权限到底是做什么用的呢~~ 大家都有博客~或者去一些论坛~一定知道管理员这个角色~ 比如我们申请博客的时候~一定要向管理员申请~也就是说管理员会有一些特殊的权利~是我们没有的~~ 这些对某件事情决策的范围和程度~我们叫做权限~~权限是我们在项目开发中非常常用到的~~ 那我们看DRF框架给我们提供的权限组件都有哪些方法~~ 权限组件源码 我们之前说过了DRF的版本和认证~也知道了权限和频率跟版本认证都是在initial方法里初始化的~~ 其

对某件事情决策的范围和程度,我们叫做权限,权限是我们在项目开发中非常常用到的. DRF框架给我们提供的权限组件 权限组件 之前DRF的版本和认证,知道了权限和频率跟版本认证都是在initial方法里初始化的 权限类一定要有has_permission方法~否则就会抛出异常~~这也是框架给我提供的钩子~~ 我们先看到在rest_framework.permissions这个文件中~存放了框架给我们提供的所有权限的方法~~ 权限的用法 版本-> 认证-> 权限 –> 频率 执行initial

matlab怎样看图像是彩色还是灰度_莹莹_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_76088a1f0101diq0.html 解决一: isrgb(A) 如果A是RGB图像返回1,否则0:isgray(A) 同:lol 解决二: imread图片后在matlab界面的左边会显示读取的图像矩阵如果是灰度图像 那么是a*b如果是彩色图像 那么是a*b*3 判断图像是灰度还是彩色: rgb=imread(file); %读入图像mysize=size(rgb);if

.About图像滤波 频率:可以这样理解图像频率,图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理.图像的不同本质上是灰度分布规律的不同.但是诸如"蓝色天空"样的图像有着大面积近似的灰度强度,而某个充满微小物体的细微场景则灰度变化迅速.定义图像轻度变化快的信息为一幅图像的高频信息,鲤鱼边缘,定义变换缓慢的信息为低频信息.傅里叶变换或者余弦变换,可以明确的显示图像的频谱. 图像滤波意图在保证细节的情况下对目标图像的噪声进行抑制.是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分

多线程能够提升程序性能,也属于高薪必能核心技术栈,本篇会全面详解Java多线程.@mikechen 主要包含如下几点: 基本概念 很多人都对其中的一些概念不够明确,如同步.并发等等,让我们先建立一个数据字典,以免产生误会. 进程 在操作系统中运行的程序就是进程,比如你的QQ.播放器.游戏.IDE等等 线程 一个进程可以有多个线程,如视频中同时听声音,看图像,看弹幕,等等. 多线程 多线程:多个线程并发执行. 同步 Java中的同步指的是通过人为的控制和调度,保证共享资源的多线程访问成为线程安全,

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

1. Linux设备中字符设备与块设备有什么主要的区别?请分别列举一些实际的设备说出它们是属于哪一类设备. 字符设备:字符设备是个能够像字节流(类似文件)一样被访问的设备,由字符设备驱动程序来实现这种特性.字符设备驱动程序通常至少实现open,close,read和write系统调用.字符终端.串口.鼠标.键盘.摄像头.声卡和显卡等就是典型的字符设备. 块设备:和字符设备类似,块设备也是通过/dev目录下的文件系统节点来访问.块设备上能够容纳文件系统,如:u盘,SD卡,磁盘等. 字符设备和块设备

卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积. 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解.这篇博客文章也会有很多数学细节,但我会从概念的角度来看待他们,在这里我用每个人都应该能够理解的图像表示底层数学.这篇博文的第一部分是针对任何想要了解深度学习中

DOS基础使用专题(强烈推荐) 美丽的DOS时代 DOS是世界上使用人数最多的操作系统,包括上面的Win3.x/9x等GUI操作平台的用户.尽管许多人由于种种原因而使用了其它非DOS的操作系统或操作环境,如Windows  NT/2K/XP等,但是,由于DOS确实非常方便实用,操作起来效率非常高.简单快捷,而且功能也非常强大,从文件和磁盘操作到网络和多媒体操作等样样都能方便的做到,而且能做到许多在其它系统或环境下做不到或做不好的事情,所以它深受人们的喜爱.直到现在,它一直被人们广泛使用并得到不断

介绍 我是个超级板球迷.从我记事起,我就迷上了这项运动,至今它仍在我的日常生活中起着重要的作用.我相信很多读到这篇文章的人都会点头! 但是自从我开始工作以来,要跟上所有的比赛就成了一件棘手的事.我不能看一场完整的比赛,只能看一些短暂的片段,或者看文字解说. 所以作为数据科学家的我决定做点什么.有没有一种方法可以让我使用我的Python技能并剪辑出比赛的所有重要部分?实际上,我想用Python创建我自己的集锦集合. 事实证明,我甚至不需要依靠机器学习或深度学习技术来做到这一点!现在,我想分享我的代

前面的话 一个URL常常需要代表若干不同的资源.例如那种需要以多种语言提供其内容的网站站点.如果某个站点有说法语的和说英语的两种用户,它可能想用这两种语言提供网站站点信息.理想情况下,服务器应当向英语用户发送英文版,向法语用户发送法文版——用户只要访问网站主页就可以得到相应语言的内容 HTTP提供了内容协商方法,允许客户端和服务器作这样的决定.通过这些方法,单一的URL就可以代表不同的资源(比如,同一个网站页面的法语版和英语版),这些不同的版本称为变体.本文将详细介绍内容协商 总括 对于特定的U

引用来自:http://blog.csdn.net/sinwel/article/details/8115673 %仿真参数中的含义 % Ts 表示间隔Ts时间采样,这个越小越接近连续信号,而实际上不可能真正的仿真连续信号. % df 表示变化后频率分量的最小间隔,即频谱中相邻的点间隔频率是多大,你也可以叫它 频率分辨力% 为什么df = fs/N-1呢?% 因为采样频率 fs=1/Ts,表示的意义是连续信号用fs去采样,得到了% 离散的信号,因此实际上的连续信号在这里并没有给出,因为MATLA

yuanwen:http://blog.csdn.net/javacoffe/article/details/5578206 Oracle直方图解析 一.    何谓直方图: 直方图是一种统计学上的工具,并非Oracle专有.通常用于对被管理对象的某个方面的质量情况进行管理,通常情况下它会表现为一种几何图形表,这个图形表是根据从实际环境中所收集来的被管理对象某个方面的质量分布情况的数据所绘制成的,通常会画成以数量为底边,以频度为高度的一系列连接起来的矩形图,因此直方图在统计学上也称为质量分布图.

源码安装zabbix 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.     欢迎加入:高级运维工程师之路 598432640 前言:参考网上多篇源码安装的连接,自己把安装过程丢在这里不让后人继续进坑了.在安装zabbix之前,你要有LNMP环境,可以参考的另外一片文档, 是关于LNMP的~我是在那个环境基础上搭建出来的~建议关闭selinux,不然写规则起来比较麻烦~但iptables建议要开启来!   1.下载zabbix软件包 链接:http://pan.baidu.co

Neural networks is a model inspired by how the brain works. It is widely used today in many applications: when your phone interprets(解释口译) and understand your voice commands, it is likely that a neural network is helping to understand your speech; wh

事情是这样的,微软推出了Visual Studio Code,我很好奇他怎么做跨平台的,所以就找找资料,在他的网站中是这么描述的: Architecturally, Visual Studio Code combines the best of web, native, and language-specific technologies. Using the GitHub Electron Shell 所以就知道了,使用了Facebook的ATOM Editor的底层Electron,当然,我

作用 霍夫变换是常用的图像变换,用于在图像中寻找直线.圆.椭圆等这类具有相同特征的几何图形.在许多应用场合中,都需要实现对特定形状物体的快速定位,而霍夫变换由于其对方向和噪声不敏感,因此在这类应用中发挥着重要作用. 原理 霍夫变换最基本的思想通俗讲就是将图像中所有可能出现的几何图形位置进行遍历,以直线检测为例,就是在整幅图像中进行扫描所有可能的直线,看图像中的像素点对各直线的贡献.下面以直线为例,形象地进行介绍: 图 1.霍夫变换示意图 如图1所示,矩形点阵表示图像,黑色的点表示边缘的像素点.霍