在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是: transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值,分别对应的是RGB三个通道:后面的(0.229,0.224,0.225)则表示的是标准差 这上面的均值和标准差的值是ImageNet数据集计算出来的,所以很多人都使用它们 但是如果你想要计算自己的数据集的均值和标准差,让其作为你的

最近在跑代码的时候,需要用到RGB三个通道上的均值,如下图所示: 写了一个程序,如下: import os import cv2 import random import numpy as np #数据集的位置 dataset_dir = 'data' # 验证集图像数量 _NUM_VALIDATION = 1000 # 随机种子 _RANDOM_SEED = 0 def _get_filenames_and_classes(dataset_dir): """Returns

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

声明:本文最初发表于赖勇浩(恋花蝶)的博客http://blog.csdn.net/lanphaday 先将两张图片转化为直方图,图像的相似度计算就转化为直方图的距离计算了,本文依照如下公式进行直方图相似度的定量度量: Sim(G,S)= 其中G,S为直方图,N 为颜色空间样点数 转换为相应的 Python 代码如下: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import Image def make_regalur_image(img,size=(256,25

OpenCV 计算图像的直方图 计算图像的直方图是图像处理领域一个非经常见的基本操作. OpenCV 中提供了 calcHist 函数来计算图像直方图.只是这个函数说实话挺难用的,研究了好久才掌握了些主要的使用方法. calcHist 函数 C++ 的函数原型例如以下: void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, SparseMat& hist, int dims, con

点击返回:自学Aruba之路 自学Aruba1.2-WLAN一些基本常识802.11n速率计算方式.802.11n及802.11AC速率表 1. 802.11n速率计算方式 以802.11g的54M最大速率作为参照来分析.802.11g工作在2.4G频段下,能够支持OFDM和CCK两种调制方式,提供16-QAM.64-QAM和BPSK.QPSK四种编码方式,我们通常说的54M速率就是在2.4G频段下,通过OFDM调制,采用64-QAM编码的情况下实现的.其中影响速率的计算因子如下: 802.11

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf

比如有图像1,将其旋转n度得到图像2,问如何比较两张图像得到旋转的度数n. 算法思路参考logpolar变换: 1.从图像中心位置向四周引出射线. 2.计算每根射线所打到图像上的像素累计和,得到极坐标灰度曲线. 3.比较两张图的灰度曲线,得到最相关的偏移位置,即为两张图像的旋转角度. 原图: 旋转了10°的图像: 灰度曲线: 代码如下: main.m clear all; close all; clc; img1 = imread('lena.jpg'); img2 = imrotate(img

近日需要对excel的csv文件进行处理,求取某银行历年股价的均值方差等一系列数据 文件的构成很简单,部分如下所示 总共有接近七千行数据,主要的工作就是将其中的股价数据提取出来,放入一个数组之中,然后利用numpy模块即可求出需要的数据. 这里利用了csv模块来对文件进行处理,最终实现的代码如下: import csv import numpy as np with open('pingan_stock.csv') as csv_file: row = csv.reader(csv_file,

import cv2 import numpy as np import math import time def get_entropy(img_): x, y = img_.shape[0:2] img_ = cv2.resize(img_, (100, 100)) # 缩小的目的是加快计算速度 tmp = [] for i in range(256): tmp.append(0) val = 0 k = 0 res = 0 img = np.array(img_) for i in ran

点击返回:自学Aruba之路 自学Aruba1.3-WLAN一些基本常识802.11n速率计算 1. 802.11n速率计算方式1.1 802.11n使用的主要技术 802.11n采用MIMO多天线技术当存在一根天线(1X1),在每种带宽下它存在8种速率(记为MCS0-MCS7,MCS:Modulation and coding scheme);当存在两根天线(2X2),在每种带宽下它存在16种速率(记为MCS0-MCS15)当存在三根天线(3X3),在每种带宽下它存在24种速率(记为MCS0-

数据处理基本知识汇总 STEP7 的数据类型包括什么? 基本数据类型 复杂数据类型 用于FB(功能块)的输入,输出参数类型 用于FC(功能)的输入,输出参数类型 基本数据类型是什么? 先列举12种数据类型 数据类型 描述 位数 常用举例 BOOL 二进制位 1 TRUE/FALSE BYTE 字节 8 B#16#2F (16进制的2F) WORD 无符号字 16 W#16#247D (16进制的247D) INT 有符号整数 16 -362 DWORD 无符号双字 32 DW#16#149E85

跳跃表的实现 - Redis 设计与实现 http://redisbook.com/preview/skiplist/datastruct.html 有序集合 /* ZSETs use a specialized version of Skiplists */ /*  * 跳跃表节点  */ typedef struct zskiplistNode {     // 成员对象     robj *obj;     // 分值     double score;     // 后退指针     s

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

局部标准差在图像处理邻域具有广泛的应用,但是直接计算非常耗时,本文利用积分图像对局部标准差的计算进行加速. 局部标准差: 标准差定义如下(采用统计学中的定义,分母为): 其中. 为了计算图像的局部标准差,首先设定局部区域的大小为 ,则局部区域的像素点个数 . 对标准差的公式进行化简: 因,故: 可以看出,局部标准差计算中需要对图像与进行局部求和操作,即和. 我们可以先分别计算出图像和的积分图像.,这样就能在常量时间计算出上述的局部和. 时间复杂度: 图像中共个像素点,每个局部区域共有个像素点,直

图片减去均值后,再进行训练和测试,会提高速度和精度.因此,一般在各种模型中都会有这个操作. 那么这个均值怎么来的呢,实际上就是计算所有训练样本的平均值,计算出来后,保存为一个均值文件,在以后的测试中,就可以直接使用这个均值来相减,而不需要对测试图片重新计算. 一.二进制格式的均值计算 caffe中使用的均值数据格式是binaryproto, 作者为我们提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp,放在caffe根目录下的tools文件夹里面.编译后的可执行体放在 buil

问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

直方图概述 简单来说,直方图就是对数据进行统计的一种方法,这些数据可以是梯度.方向.色彩或任何其他特征.它的表现形式是一种二维统计表,横纵坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量. 计算直方图:calcHist 函数 calcHist 函数用于计算一个或多个阵列的直方图. void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims

最近需要对ecognition分割结果进行统计分析,以此来进一步判断其分割结果中的欠分割和过分割对象,在看了一篇论文后,发现了可以用一个参数H来判断每个切割对象的异质性,由于此方法需要用到arcgis和Python来配合,因此记录下. 公式大概如下: 从中可以看出,如果需要计算出参数H,我们需要先计算出每个对象的归一化方差和归一化的莫兰指数. 在计算必须的参数前,我们需要准备的数据包括: 1.原始遥感图像 2.运用ecognition进行切割后产生的标签文件和矢量文件(shp文件). 下面开始进

Opencv支持GPU计算,并且包含成一个gpu类用来方便调用,所以不需要去加上什么__global__什么的很方便,不过同时这个类还是有不足的,待opencv小组的更新和完善. 这里先介绍在之前的<opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条>未介绍的图像的相似性检测,当然这是cpu版本,然后接着在介绍对应的gpu版本.这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法 原理: PSNR: 当我们想检查压缩视频带来的细微差异的时候,就需要构建一个能够逐帧比较差视频差异的系