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第5章 Python 数字图像处理(DIP) - 图像复原与重建4 - 指数噪声

标题指数噪声指数噪声指数噪声的PDF为P(z)={ae−az,z≥00,z<0(5.10)P(z) = \begin{cases} ae^{-az}, & z\geq 0 \\ 0, & z < 0 \end{cases} \tag{5.10}P(z)={ae−az,0,​z≥0z<0​(5.10)均值和方差为zˉ=1a(5.11)\bar{z} = \frac{

#numpy#图像处理#python +1
第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波14 - 平滑低通滤波器 -高斯滤波器核的生成方法

目录平滑(低通)空间滤波器低通高斯滤波器核统计排序(非线性)滤波器平滑(低通)空间滤波器平滑(也称平均)空间滤波器用于降低灰度的急剧过渡在图像重取样之前平滑图像以减少混淆用于减少图像中无关细节平滑因灰度级数量不足导致的图像中的伪轮廓平滑核与一幅图像的卷积会模糊图像低通高斯滤波器核高斯核是唯一可分离的圆对称(也称各向同性,意味它们的响应与方向无关)核。w(s,t)=G(s,t)=Ke−s2+t22σ

#图像处理#numpy#opencv
第4章 Python 数字图像处理(DIP) - 频率域滤波9 - 频率域滤波基础、频率域的滤波过程、低通、高通

目录频率域滤波基础频率域的其他特性频率域滤波基础知识频率域滤波步骤小结空间域和频率域滤波之间的对应关系频率域滤波基础频率域的其他特性频率域中的滤波过程如下:首先修改傅里叶变换以在到特定目的然后计算IDFT,返回到空间域# 频率域中的其他特性img = cv2.imread('DIP_Figures/DIP3E_Original_Images_CH04/Fig0429(a)(blown_ic).ti

#图像处理#傅立叶分析#深度学习 +2
第5章 Python 数字图像处理(DIP) - 图像复原与重建12 - 空间滤波 - 使用频率域滤波降低周期噪声 - 陷波滤波、最优陷波滤波

标题使用频率域滤波降低周期噪声陷波滤波深入介绍最优陷波滤波本章陷波滤波器有部分得出的结果不佳,如果有更好的解决方案,请赐教,不胜感激。使用频率域滤波降低周期噪声陷波滤波深入介绍零相移滤波器必须关于原点(频率矩形中心)对称,中以为(u0,v0)(u_0, v_0)(u0​,v0​)的陷波滤波器传递函数在(−u0,−v0)(-u_0, -v_0)(−u0​,−v0​)位置必须有一个对应的陷波。陷波带阻

#图像处理#python#numpy +1
第4章 Python 数字图像处理(DIP) - 频率域滤波10 - 使用低通频率域滤波器平滑图像 - 理想、高斯、巴特沃斯低通滤波器

目录使用低通频率域滤波器平滑图像理想低通滤波器(ILPF)高斯低通滤波器(GLPF)巴特沃斯低通滤波器低通滤波的例子使用低通频率域滤波器平滑图像理想低通滤波器(ILPF)在以原点为中心的一个圆内无衰减地通过所有频率,而在这个圆外“截止”所有的频率的二维低通滤波器。H(u,v)={1,D(u,v)≤D00,D(u,v)>D0(4.111)H(u, v) = \begin{cases} 1, &

#图像处理#python#opencv +2
手把手教你如下在Linux下如何写一个C语言代码,编译并运行

文章目录手把手教你如下在Linux下如何写一个C语言代码,编译并运行打开Ubuntu终端创建 helloworld.c编译C文件手把手教你如下在Linux下如何写一个C语言代码,编译并运行打开Ubuntu终端我这里的终端是Windows下的WSL,如果有疑问,请参加链接创建 helloworld.c使用如下命令,用vim创建一个名称为helloworld.c的文件,回车后打开文件vim hello

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深度学习中的一些常见的激活函数集合(含公式与导数的推导)sigmoid, relu, leaky relu, elu, numpy实现

深度学习常用激活函数 公式与导数的推导过程,sigmoid, relu, leaky relu(p relu), elu, sgn等

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#深度学习#神经网络#人工智能 +2
深度学习中的一些常见的激活函数集合(含公式与导数的推导)sigmoid, relu, leaky relu, elu, numpy实现

深度学习常用激活函数 公式与导数的推导过程,sigmoid, relu, leaky relu(p relu), elu, sgn等

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#深度学习#神经网络#人工智能 +2
MNIST 手写数字识别,我是如何做到886个可训练参数,识别率达到98.2%? (参数、模型压缩), Keras实现,模型优化

一 项目展示下面可以看到验证集可以到了0.9823了,实际上,在下面的另外一个训练,可以得到0.9839,我保守的写了0.982二 项目参数展示我们先来看看LeNet 5 的结构与参数,参数有61,706个。这个是我用keras写的,可以看到参数只有886个。项目代码我们来看一下模型的代码,模型由传统卷积改成了可分离卷积;这里padding 主要是为了后面降维方便而设置这里设置了5层卷积,是考虑到

#神经网络#深度学习#tensorflow
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