张士玉小黑屋

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）图像处理学习目标了解图像的起源知道数字图像的表示1图像的起源1.1图像是什么图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或透射光的分布，“像“是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形版的印象或认识，照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉学、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。—姚敏.数字图像处理&#

学习总结（1）paper《FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》（2）论文翻译可以参考：https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6249834.html（3）当前最成功的图像分割深度学习技术都是基于一个共同的先驱：FCN（FullyConvolutionalNetwork

文章目录一、前言二、思考问题与解决方案1、思考问题2、解决方案2.1、Unity中如何开启摄像头并对图像进行采样2.2、图像如何中转给其他客户端2.3、如何实现清晰度切换2.4、客户端如何对图像进行解码并显示三、实际操作0、思维导图1、界面设计与制作2、UI素材获取3、创建Unity工程4、制作UI界面5、下载Mirror网络插件6、写C#代码6.1、网络管理器：VideoChatNetwork.cs6.2、摄像头画面：Player.cs6.3、业务逻辑

OpenCV中的图像变换——傅里叶变换1.效果图2.原理3.源码3.1Numpy实现傅里叶变换3.2OpenCV实现傅里叶变换3.3HPForLPF？参考这篇博客将介绍OpenCV中的图像变换，包括用Numpy、OpenCV计算图像的傅里叶变换，以及傅里叶变换的一些应用；2DDiscreteFourierTransform(DFT)二维离散傅里叶变换FastFourierTransform(F

@Author：Runsen谁都无法否认，长得好看的人就是更具有吸引力，赏心悦目谁都喜欢。好看的人无论在职场或情场，都一定更占优势。但是，此「颜值」非彼「颜值」。一说到「颜值」，大部分想到的是脸蛋。因此，对于我来说，希望模糊图像和视频的人脸。在本篇博客中，你将学习如何使用Python中的OpenCV库模糊图像和视频中的人脸。为了模糊图像中显示的人脸，

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次AI公园的新文章就能及时出现在您的订阅列表中作者：MARCINZABŁOCKIMARCINZABŁOCKI编译：ronghuaiyang导读PyTorch使用上的13个特性，确实非常的有用。PyTorch在学术界和工业界的应用研究中都获得了很多关注。它是一个具有很大灵活性的深度学习框架，使用了大量的实用工具和函数来加快工作速度。PyTorch的学习曲线并不是那么陡峭，但在其中实现高效和干

新建Python文件

本文禁止转载，如需转载需征得本人同意。目录前言一、OpenCV及MediaPipe二、实操步骤1.下载1.Pycharm的下载安装2.Opencv和MediaPipe的下载安装2.手势追踪的最小代码实现前言第一次发表文章，如有错误，恳请读者指正。本文将抛弃繁杂的理论知识，直接上手项目。文章大部分问题可以在以下几个链接中解决：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/101695

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~前面一篇文章介绍了图像分类知识，包括常见的图像分类算法，并介绍Python环境下的贝叶斯图像分类算法、基于KNN算法的图像分类和基于神经网络算法

一、前言本来打算下午，进行数据结构学习，但是啃了一上午高数之后，突然不想看书了，就打开电脑学了学设计模式，然后无意间发现OpenCV，于是进行了简单的学习。二、介绍什么是OpenCVOpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。[1]它轻量级而且高效

文章目录一、前言二、k-means聚类三、图像分类一、前言本文使用的是kaggle猫狗大战的数据集：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data训练集中有25000张图像，测试集中有12500张图像。作为简单示例，我们用不了那么多图像，随便抽取一小部分猫狗图像到一个文件夹里即可。通过使用更大、更复杂的模型，可以获得更高的准确率，预训练模型是一个很好