Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U

相比 2D 中的旋转变换,3D 中的旋转变换复杂了很多.关于 2D 空间的旋转,可以看这篇文章.本文主要粗略地探讨一下 3D 空间中的旋转. 旋转的要素 所谓旋转要素就是说,我们只有知道了这些条件,才知道怎么旋转一个物体.回忆 2D 空间中的旋转,我们需要确定旋转中心.旋转角以及旋转方向才能旋转一个图形.以此类推,到了 3D 空间,我们仍然需要确定三个要素:一个旋转轴.旋转角以及旋转方向. 下面,为了讲解的方便,旋转方向默认为:正对旋转轴正方向,按逆时针方向为旋转正方向,反之为旋转负方向. 旋转

CSharpGL(15)用GLSL渲染2种类型的文字 2016-08-13 由于CSharpGL一直在更新,现在这个教程已经不适用最新的代码了.CSharpGL源码中包含10多个独立的Demo,更适合入门参考. 为了尽可能提升渲染效率,CSharpGL是面向Shader的,因此稍有难度. 下载 这个示例是CSharpGL的一部分,CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(https://github.com/bitzhuwei/CSharpGL) 血条 玩家头顶的

OpenCASCADE Quaternion eryar@163.com Abstract. The quaternions are members of a noncommutative division algebra first invented by William Rowan Hamilton. The idea for quaternions occurred to him while he was walking along the Royal Cannal on his way

SVG元素可以通过缩放,移动,倾斜和旋转来变换-类似HTML元素使用CSS transform来变换.然而,当涉及到坐标系时这些变换所产生的影响必然有一定差别.在这篇文章中我们讨论SVG的transform属性和CSS属性,包括如何使用,以及你必须知道的关于SVG坐标系变换的知识. 这是我写的SVG坐标系统和变换部分的第二篇.在第一篇中,包括了任何要理解SVG坐标系统基础的需要知道的内容:更具体的是, SVG viewport, viewBox 和 preserveAspectRatio 属性.

DirectX 11---从空间变换来看3D场景如何转化到2D屏幕 在看<Introduction to 3D Game Programming with DirectX 11>的时候,发现里面固定渲染管线已经被抛弃了,取而代之的是可编程渲染管线,虽然复杂度变高了,但同样的自由度也变大了.之前在学DirectX 9的时候,我只是对其中的一些空间变化概念有一些比较粗糙的理解,通过传递一些简单的参数给函数来构建矩阵,然后将其传递给D3D设备函数去应用这些矩阵变换,就可以实现了从3D场景到屏幕的转换

一.SVD奇异值分解的定义 假设是一个的矩阵,如果存在一个分解: 其中为的酉矩阵,为的半正定对角矩阵,为的共轭转置矩阵,且为的酉矩阵.这样的分解称为的奇异值分解,对角线上的元素称为奇异值,称为左奇异矩阵,称为右奇异矩阵. 二.SVD奇异值分解与特征值分解的关系 特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是提取一个矩阵最重要的特征.然而,特征值分解只适用于方阵,而SVD奇异值分解适用于任意的矩阵,不一定是方阵. 这里,和是方阵,和为单位矩阵,为的特征向量,为的特征向量.和的特征值为的奇异值的平方. 三.

转自 http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513(实在受不了CSDN的广告) 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系.前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix,觉得分析的特别好,把矩阵和空间关系对应了起来.本文就参考了该文并结合矩阵的相关知识把SVD

转载请声明出处 SVD奇异值分解概述 SVD不仅是一个数学问题,在工程应用中的很多地方都有它的身影,比如前面讲的PCA,掌握了SVD原理后再去看PCA那是相当简单的,在推荐系统方面,SVD更是名声大噪,将它应用于推荐系统的是Netflix大奖的获得者Koren,可以在Google上找到他写的文章:用SVD可以很容易得到任意矩阵的满秩分解,用满秩分解可以对数据做压缩.可以用SVD来证明对任意M*N的矩阵均存在如下分解: 这个可以应用在数据降维压缩上!在数据相关性特别大的情况下存储X和Y矩阵比存储A

转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系.前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix,觉得分析的特别好,把矩阵和空间关系对应了起来.本文就参考了该文并结合矩阵的相关知识把SVD原理梳理一下. SV

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给源图像增加边界 cv2.copyMakeBorder(src,top, bottom, left, right ,borderType,value) src:源图像 top,bottem,left,right: 分别表示四个方向上边界的长度 borderType: 边界的类型 有以下几种: BORDER_REFLICATE # 直接用边界的颜色填充, aaaaaa | abcdefg | gggg BORDER_REFLECT # 倒映,abcdefg | gfedcbamn | nmabcd

转载 http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系.前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix,觉得分析的特别好,把矩阵和空间关系对应了起来.本文就参考了该文并结合矩阵的相关知识把SVD原理梳理一下. SVD不仅是

这是CVPR2019上UCLA和google brain的一个工作.模型非常简单,利用辅助损失解决GAN不稳定问题:用旋转分类将辅助分类器对label的需求去掉,使图片可以直接对自己标注类别. Self-Supervised GANs via Auxiliary Rotation Loss 论文地址:https://arxiv.org/abs/1811.11212 GITHUB代码:https://github.com/vandit15/Self-Supervised-Gans-Pytorch

原文地址:https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513,转载主要方便随时查阅,如有版权要求,请及时联系. 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系.前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix,觉得分析的特别好,把矩阵和空间关系对应了起来.本文就参考了该文

目录 第五章 图像运算 图像的代数运算 加法运算 图像减法 图像乘法 图像除法 图像逻辑运算(位操作) 图像的几何变换 图像几何变换的一般表达式 仿射变换 投影变换 灰度插值 图像校正 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第五章 图像运算 图像的代数运算 加法运算 以平均处理的方法将图像加法运用到图像的去噪中,先将噪声\(\eta(x,y)\)加入原始图像\(f(x,y)\)中,即$ g(x,

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

在OpenGL中,存在着至少存在着三种矩阵,对应着函数glMatrixMode()的三个参数:GL_MODELVIEW,GL_PROJECTION,GL_TEXTURE. 以下主要描述GL_MODELVIEW(模型视图矩阵)的个人理解. 在OpenGL中空间中点的三维坐标是使用行向量表示的,虽然与列向量相比存储结构并没有发生变化,但在坐标变换(即矩阵乘法)中会有很大不同.大家都知道一个4X4的矩阵可以表示三维坐标的平移,旋转变换.例如一矩阵R表示一个旋转加平移变换,空间中一点P(x, y, z)

我们可以获取canvas对象为var c=document.getElementById("myCanvas");其应有js属性方法如下列举:1:绘制渲染对象, c.getContext("2d"),获取2d绘图对象,无论我们调用多少次获取的对象都将是相同的对象. 2:绘制方法: clecrRect(left,top,width,height)清除制定矩形区域, fillRect(left,top,width,height)绘制矩形,并以fillStyle填充. f