今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比方10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依旧是 卷积核的个数. 能够查看经常使用模型.比方lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的.我们能够

一开始是看<OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)>这本书学做直方图,但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像(单通道)的直方图绘制方法,RGB图像的直方图只说了如何计算,没有说计算完之后如何绘制,自己想了很久也没想到正确的绘制方法. 去查OpenCV的官方文档,里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图,很多函数的用法也没搞清楚. 后来在网上看别人的程序,找到有绘制HSV三通道直方图的程序,花了一点时间一行一行地看,并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序.

opencv 和 matlab 在处理彩色图像的时候,通道的存储顺序是不同的. matlab 的排列顺序是R,G,B: 而在opencv中,排列顺序是B,G,R. 下面通过一个小程序看看opencv中的三个通道. // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "c

参考: https://jingyan.baidu.com/article/456c463b41de5f0a5831448e.html matlab在图像处理方面,具有很强大的应用.下面将分享如何使用matlab对图片的RGB三色进行提取并显示. 工具/原料   电脑 已注册的MATLAB 方法/步骤     首先通过函数对图片进行读取并显示. image = imread('杯子.jpg'); imshow(image) 运行后图片如图.   接下来对红色分量进行提取并显示. image =

#include "iostream" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "vector" using namespace std; using namespace cv; /*计算真彩色图像的直方图*/ void splitRgbImgPro(const Mat img, vector<Mat>& imgRGB); void calImgHistPro(vector<Mat&

通道(Channel):由 java.nio.channels 包定义的,Channel 表示 IO 源与目标打开的连接.Channel 类似于传统的"流",只不过 Channel本身不能直接访问数据,Channel 只能与Buffer 进行交互. Channel的顶层接口: public interface Channel extends Closeable { public boolean isOpen(); public void close() throws IOExcepti

概述 实现彩虹呼吸灯 题目就是这么简短,但这是目前我碰到的最有意思的一道题目,因为他有无数种解决方法,并且每一种都是那么高级或者巧妙,比如 可以利用3路不同初相的PWM调制信号驱动三颗RGB灯重叠呼吸 利用1路PWM信号以及状态机,将一个周期分为3个状态,分别是[R降G升B灭],[R灭,G降,B升]和[R升,G灭,B降],依次往复实现重叠呼吸 将PWM拆分为3段,分别为升,降,灭,在不同时间周期性的输送给RGB实现重叠呼吸 当然,不只这几种,还有更高级的方法或者生成语句也可以更加简练的完成题目,

概念 通道(Channel)由java.nio.channels包定义的.channel表示IO源与目标打开的连接,类似流,但不能直接访问数据,只能与Buffer进行交互 通道类似流,但又有不同: 既可以从通道中读取数据,又可以将数据写入通道,而流的读写通常是单向的 通道可以异步的读写 通道中的数据总要先读到一个Buffer中,或从一个Buffer中写入通道 通常情况下,通道与操作系统的文件描述符(FileDescriptor)和文件句柄(FileHandler)有着一对一的关系.虽然通道比文件

#include <iostream> #include <cmath> #include <cstdlib> #define DIM 1024 #define DM1 (DIM-1) #define _sq(x) ((x)*(x)) // square #define _cb(x) abs((x)*(x)*(x)) // absolute value of cube #define _cr(x) (unsigned char)(pow((x),1.0/3.0)) //

UFLDL深度学习笔记 (六)卷积神经网络 1. 主要思路 "UFLDL 卷积神经网络"主要讲解了对大尺寸图像应用前面所讨论神经网络学习的方法,其中的变化有两条,第一,对大尺寸图像的每个小的patch矩阵应用相同的权值来计算隐藏层特征,称为卷积特征提取:第二,对计算出来的特征矩阵做"减法",把特征矩阵纵横等分为多个区域,取每个区域的平均值(或最大值)作为输出特征,称为池化.这样做的原因主要是为了降低数据规模,对于8X8的图像输入层有64个单元,而100X100的图像

在CNN(1)和CNN(2)两篇文章中,主要说明的是CNN的基本架构和权值共享(Weight Sharing),本文则重点介绍卷积的部分. 首先,在卷积之前,我们的数据是4D的tensor(width,height,channels,batch),在CNN(1):Architecture一文中,曾经提到过.这里的通道,和之前所说的depth是一个概念,例如一张Grey Scale Image,其通道数为1:RGB图的通道数为3. 而事实上,kernel也是有channel的,并且其数量与输入te

今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依然是 卷积核的个数. 可以查看常用模型,比如lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的,我们可以添加

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/hacker_Dem_br/article/details/88786661 RGB image 输入的图像有RGB3个channel,假设有100个filter,输出的就有100个feature map,而不是300个.因为输出的个数依然是卷积核的个数100,只不过输出时是对RGB三个通道的加和操作 Grayscale(灰度) image

卷积神经网络,在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后慢慢补充这篇文章. 卷积神经网络 以上是一个cnn的典型结构.包含以下3种结构 卷积层 池化层 全连接层 卷积层 这是数字8的图片,图片其实就是一堆像素点的组合,可以理解为一个M*N的矩阵,矩阵中每一个元

完整项目见:Github 完整项目中最终使用了ResNet进行分类,而卷积版本较本篇中结构为了提升训练效果也略有改动 本节主要介绍进阶的卷积神经网络设计相关,数据读入以及增强在下一节再与介绍 网络相关参数 输入24*24的图片 卷积->relu激活->最大池化->标准化 卷积->relu激活->标准化->最大池化 全连接:reshape尺寸->384 全连接:192->10 SoftMax 网络实现 git clone https://github.com/

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t

图像处理(Alpha通道,RGB,...)祁连山(Adobe 系列教程)****的UI课程 一个也许很傻的问题,在图像处理中alpha到底是什么?  Alpha通道是计算机图形学中的术语,指的是特别的通道,意思是“非彩色”通道,主要是用来保存选区和编辑选区. 为什么用‘Alpha’代表透明度? l  Alpha 没有透明度的意思,不代表透明度.opacity 和 transparency 才和透明度有关,前者是不透明度,后者是透明度.比如 css 中的「opacity: 0.5」就是设定元素有

一般的压缩方案 做移动平台,终究都是要考虑纹理压缩的问题 IOS/PVR平台上一般会选用PVRTC格式,这个格式压缩还是很给力. Android上设备种类很多,支持的格式各有不同.如果平台能支持下载前检测设备来区分下载的APK,我们可以选择相应的压缩格式.但是很多平台都只要一个APK,我们就只能选择最稳妥的ETC1+Alpha方案了. 这个方案用过的应该都知道并不是特别好,首先肯定要生成两张图,然后压缩比还不错,但是压缩质量就有点不行了.在普通的纹理上用还可以,但是在UI这种要足够清晰的地方就有

zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GraphCut做了一个了解,而现在我们聊到的GrabCut是对其的改进版,是迭代的Graph Cut.OpenCV中的GrabCut算法是依据<"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts>这篇文章来实现的.该算法利用了图像中的纹理(颜色)信息和边界(反差)信息,只要少量的用户交互