本文介绍了如何在ImageNet预训练模型ResNet18的基础上微调训练自己的图像分类模型

本文介绍了如何在ImageNet预训练模型ResNet18的基础上微调训练自己的图像分类模型

目录1 直方图归一化2 直方图比较3 直方图均衡化4 直方图匹配5 直方图反向投影6 图像模板匹配直方图能够反应图像灰度值等统计特性，但是这个结果只统计了数值，是初步统计结果，OpenCV4 可以对统计结果进行进一步的操作以得到更多有用的信息，例如求取同结果的平均概率分布，通过直方图统计结果对两张图像中的内容进行不叫。本文主要介绍直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化和直方图匹配等直方图操作与实际

目录1 椒盐噪声2 高斯噪声图像在获取和传输过程种会受到随机信号的干扰从而产生噪声，例如电阻引起的热噪声、光子噪声、暗电流噪声以及光响应非均匀性噪声等，由于噪声会影响对图像的理解以及后续的处理工作，因此去除噪声的影响在图像中具有十分重要的意义。图像中常见的噪声有：椒盐噪声、高斯噪声、泊松噪声和乘性噪声。本文将介绍椒盐噪声和高斯噪声产生的原因和如何在图像中添加噪声。生成的含有噪声的图像可以应用于后续