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原创 高精度快照式高光谱成像

基于分光系统和图像融合实现高精度快照式高光谱成像。

2023-02-17 10:11:48 343

原创 感知损失的pytorch实现

常用的损失函数如torch.nn.MSELoss()、torch.nn.L1Loss()计算的是两幅图像间像素位置一一对应的像素级的损失函数。对于一种极端情况:两幅完全一样的图像但对应的像素位置错开一个像素的距离,像素级损失函数计算出来的效果往往比较大,但人眼观察两幅图像几乎没有差距。感知损失函数是一种能理解图像语义信息的损失函数,它利用一个Vgg网络提取出图像的特征信息,并利用这些特征信息做loss,能够有效解决上述像素级损失函数的问题。以下是感知损失的pytorch实现代码:定义感知损失# Los

2021-10-15 16:33:12 4828 4

原创 使用带阻滤波器去除周期性噪声

原图结果图处理过程①傅里叶变换:对原图的三个通道进行傅里叶变换②带阻滤波器:设计一个椭圆形的带阻滤波器③滤波:对傅里叶变换的结果进行滤波④逆傅里叶变换:对滤波后的结果进行逆傅里叶变换⑤图像增强:使用二阶全变分算法对逆傅里叶变换的结构进行去噪,二阶全变分算法能够有效的平滑平坦区域,保留图像边缘细节。MATLAB代码:clear;close all;clc;img_rgb = imread('figure.jpg');figure,imshow(img_rgb,[]);

2020-12-31 11:44:55 3561 1

原创 pytorch中的squeeze()、unsqueeze()和unsqueeze_()

1.unsqueeze()函数从tensor(torch)或者数组中,在指定维度上添加维度为1的维度(axis=0, axis=1, axis=2, …)2.squeeze()函数从tensor(torch)或者数组中,在指定维度上删除维度为1的维度(axis=0, axis=1, axis=2, …)对于Tensor操作的几个函数,包括.reshape(),.view(),.permute()。涉及到维度的变化,主要是用来进行矩阵乘法运算,一定要注意维度!!!...

2020-12-27 16:34:29 567

原创 Python自用学习笔记

1.将anaconda加入环境变量export PATH=/home/(your_user_name)/anaconda3/bin:$PATHsource .bashrc2.显示conda版本conda --version3.查看当前存在哪些环境conda env list4.创建环境conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等)5.激活环境source activate your_env_name6.关闭虚拟环境sou

2020-12-27 16:33:07 184

原创 VScode自用学习笔记

一、python1.设置python编译环境{ "python.pythonPath": "E:\\Anaconda3\\envs\\py37\\python.exe", "window.zoomLevel": 0, "python.linting.enabled": false, "remote.SSH.remotePlatform": { "server": "linux" }}

2020-12-27 16:32:32 211

转载 色差计算

参考文献:颜色差异 - 维基百科,自由的百科全书 (wikipedia.org)

2020-12-27 16:31:26 340

原创 Pycharm自用笔记

1.Pycharm运行matplotlib无法弹出图片import matplotlib as mplmpl.use('TkAgg')plt.show()

2020-12-25 10:22:07 232

转载 莫烦Pytorch入门代码

python入门学习笔记代码摘自:https://morvanzhou.github.io/tutorials/1.torch库与numpy库的数据转换import torchimport numpy as np# convert numpy to tensor or vise versanp_data = np.arange(6).reshape((2, 3))torch_data = torch.from_numpy(np_data)tensor2array = torch_data.

2020-12-25 10:12:36 487

原创 OpenCV案例教程(数字图像处理Python实现,含目录)

一、图像基本知识1.读入图像#导入opencv的python版本依赖库cv2import cv2#使用opencv中imread函数读取图片,#0代表灰度图形式打开,1代表彩色形式打开img = cv2.imread('split.jpg',1)print(img.shape)#print(img)2.显示图像及保存图像#导入opencv依赖库import cv2#读取图像,读取方式为彩色读取img = cv2.imread('split.jpg',1)#cv2.imshow

2020-12-17 23:01:12 2023 2

原创 两种经典去噪方法:TV_L2全变分&最小权值滤波器

一、TV_L2全变分TV_L2_filter.mfunction [S] = TV_L2_filter(Im, lambda, kappa, betamax)if ~exist('kappa','var') kappa = 2.0;endif ~exist('lambda','var') lambda = 2e-2;endif ~exist('betamax','var') betamax = 1e5;endIm = im2double(Im);S = Im;

2020-12-14 22:01:11 1618

原创 入门深度学习(CV方向)如何读论文?

1.读那些论文①高质量期刊会议:CVPR、ECCV、ICCV、AAAL、NIPS、ICLR、ICML等**②:高被引论文:**同行普遍借鉴、参考的论文③知名团队:Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geofrey Hinton、Andrew Ag④有代码的论文:paperwithcode https://www.paperswithcode.com/2.如何找论文①知网::寻找高质量综述②百度学术、google scholar③arxiv:https://arxiv.org/

2020-11-15 13:58:23 1880

原创 关于光流法的介绍

一、光流场定义场景中景物的运动会导致运动期间所获得的图像中景物处在不同的相对位置,这种位置的差别可以称之为视差,它对应景物运动反应在图像上的位移矢量。如果用视差除以时差,就得到速度矢量。一幅图像所有速度矢量构成一个矢量场,在很多情况下也可称为光流场。运动分析中的光流场利用图像差可以获得运动轨迹,利用光流不能获得运动轨迹,但可以获得对图像有用的信息。光流分析可以用于解决各种运动问题——摄像机静止目标运动、摄像机运动目标静止、两者都运动。...

2020-10-07 20:41:47 1817

原创 用Matlab实现碳纤维边缘的提取并输出坐标

用Matlab实现碳纤维边缘的提取并输出坐标一、 图像处理算法流程1. 读取图片:image = imread(‘1.jpg’),在Matlab中,常用于读取图片的函数为imread()。2. 转换为灰度图读取的图片可能为彩色图片,也有可能是黑白的灰度图片。灰度图片可直接进行处理,彩色图片需要用rgb2gray()函数转换为灰度图片才能够继续处理。3. 增强对比度(选择性使用)使用直方图均衡化函数histeq()来增强图像的对比度,这个函数只有在图像整体偏暗或图像整体偏亮的条件下才使用,

2020-09-22 19:18:57 15231 4

原创 Keras库自用学习笔记

KerasKerasKeras是强大、易用的深度学习库,基于Theano和TensorFlow提供了高阶神经网络API,用于开发和评估深度学习模型。示例:import numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densedata = np.random.random((1000,100))labels = np.random.randint(2,size=(1000,1))model = S

2020-08-10 23:07:50 295

原创 【爬虫】用Python爬取《Nature》杂志文章的题目、摘要、下载地址

用Python爬取《Nature》杂志文章的题目、摘要、下载地址前言初学python,写了一个爬虫程序练练手。这段代码通过手动输入关键词,爬取自然杂志官网文章题目、摘要和下载地址。由于是国外网站爬虫速度较慢。代码如下import requestsimport reimport ospath = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))def getHTMLText(url): try: #headers = {

2020-08-09 17:58:52 2885 2

使用带阻滤波器去除周期性噪声.zip

对于存在蜂窝状结构(周期性噪声)的图片,使用带阻滤波器加全变分的方法进去去除 这篇博客的附件https://blog.csdn.net/weixin_42598422/article/details/112005787

2020-12-31

最优化原理基础入门-笔记.zip

最优化原理是学习图像处理的数学基础理论。这个文件是浙江大学研究生课程最优化原理的课程笔记。笔记包含最基础的最优化概念、方法,每种方法都有相应的例题供读者理解。

2020-12-14

TV1全变分图像去噪用于改良碳纤维边缘提取效果.zip

一种碳纤维边缘提取方法(代码+论文)。 碳纳米纤维的边缘检测对于研究其性能具有重要的意义。然而,由于设备老化等诸多原因,电镜采集的碳纤维图像引入了较多的噪声。这使得传统的边缘检测算子往往不能提取出连续的碳纤维边缘。本文基于全变分去噪模型来解决这个问题,该方法在能量函数J(u)中引入了一个正则项,通过优化J(u)使其达到最小,来实现去除噪声保持边缘的目的。实验结果显示,碳纤维图像经过全变分模型迭代公式迭代10次后,碳纤维的噪声区域就已经得到了平滑,边缘得到了保持。用Prewitt算子处理后,图像的连续的边缘被提取出来了。

2020-11-20

空空如也

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