根据图像的方向将图像调整为全高或全宽？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

Canny边缘检测

通常灰度变化的地方都比较集中，将局部范围内的梯度方向上，灰度变化最大的保留下来，其它的不保留，这样可以剔除掉一大部分的点。将有多个像素宽的边缘变成一个单像素宽的边缘。即“胖边缘”变成“瘦边缘”。...通过非极大值抑制后，仍然有很多的可能边缘点，进一步的设置一个双阈值，即低阈值（low），高阈值（high）。灰度变化大于high的，设置为强边缘像素，低于low的，剔除。...(5, 5), 0) # Canny边缘检测，50为低阈值low，150为高阈值high canny = cv2.Canny(lenna, 50, 150) cv2.imshow("canny", canny...) cv2.waitKey() 在OpenCV中，Canny函数本身应该没有将图像降噪包含在内。...因此，实施Canny边缘检测时，需要在Canny函数外面执行图像降噪的过程。调整low和high双阈值，能够得到不同的边缘效果。

8703 0

ImageMagick 的安装及使用

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、什么是Imagemagick？ ImageMagick是一款免费开源的图片编辑软件。...合成gif magick a.jpg b.jpg c.jpg test.gif magick *.jpg images.gif 将指定的图片合成一个gif（好像以第一张图的大小为准） 3、调整图片大小...宽调整为100，高按原来图片宽高比例跟着调整 convert -resize 100 b.png b15.png 高调整为200，宽按原来图片宽高比例跟着调整 convert -resize x200...-negate canny.jpg 7、压缩图片将图片质量降为原来的10%（即压缩掉了90%），取值范围1 ( 最低的图像质量和最高压缩率) 到100 ( 最高的图像质量和最低压缩率)，默认值根据输出格式有...rgb(0%,0%,100%)代替），宽的边框和高的边框分别为宽的5%、高的5%，也就是说，图片的高和宽都增大了10% magick 1.jpg -bordercolor blue -border 5%

3.3K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

聊聊卷积神经网络CNN

图中的Affine层，也被称为全连接层（Dense层）或仿射层，作用是将输入数据(input)与权重矩阵(W)相乘，然后添加偏置（B），从而进行线性变换。...卷积层传统的全连接神经网络(Full-Connected)中忽略了数据的形状，比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道三个方向上的3维形状。...但是向全连接层(FC)输入时，需要将3维数据拉平为1维数据。全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元(同一纬度的神经元)处理，所以无法利用与形状相关的信息。卷积层可以保持形状不变。...向输入数据的周围填入0，图中用虚线表示填充，并省略了填充内容"0". 步幅应用卷积核的位置间隔即为步幅。默认一般都是1，也可以调整为2或是其它的。步幅可以减少输出的高、宽。...输出数据的计算有个公式可以算出经过卷积核运算后的输出数据高与宽, 假设输入大小为(H,W),卷积核大小为(FH,FW)，输出大小为(OH,OW),填充为P，步幅为S: 三维卷积图像是3维数据，除了高

5101 0

干货|最全面的卷积神经网络入门教程

在卷积层中，每个输出神经元在通道方向保持全连接，而在空间方向上只和一小部分输入神经元相连。参数共享（parameter sharing）是指在一个模型的多个函数中使用相同的参数。...我们用一个具体例子来解释二维互相关运算的含义。如图1所示，输入是一个高和宽均为3的二维数组。我们将该数组的形状记为 3×3 或（3，3）。核数组的高和宽分别为2。...该数组在卷积计算中又称卷积核或过滤器（filter）。卷积核窗口（又称卷积窗口）的形状取决于卷积核的高和宽，即 2×2 。...填充（padding）：是指在输入高和宽的两侧填充元素（通常是0元素）。图3里我们在原输入高和宽的两侧分别添加了值为0的元素，使得输入高和宽从3变成了5，并导致输出高和宽由2增加到4。...图4：高和宽上步幅分别为3和2的二维互相关运算一般来说，当高上步幅为 sh ，宽上步幅为 sw 时，输出形状为⌊(nh−kh+ph+sh)/sh⌋×⌊(nw−kw+pw+sw)/sw⌋.

2.2K3 0

人体肤色检测：100 行 Python 实现

窗口会自动调整为图像大小。第一个参数是窗口的名字，其次才是我们的图像。你可以创建多个窗口，只要你喜欢，但是必须给他们不同的名字.'''...实现的函数是 cv2.GaussianBlur()。我们需要指定高斯滤波器的宽和高（必须是奇数）。以及高斯函数沿 X，Y 方向的标准差。如果我们只指定了 X 方向的的标准差，Y 方向也会取相同值。...据资料显示，正常黄种人的Cr分量大约在140至175之间，Cb分量大约在100至120之间。大家可以根据自己项目需求放大或缩小这两个分量的范围，会有不同的效果。...) # 根据源图像的大小创建一个全0的矩阵,用于保存图像数据(x, y) = cr.shape # 获取源图像数据的长和宽 # 遍历图像, 判断Cr和Br通道的数值, 如果在指定范围中, 则置把新图像的点设为...) # 根据源图像的大小创建一个全0的矩阵,用于保存图像数据(x, y) = _h.shape # 获取源图像数据的长和宽 # 遍历图像, 判断HSV通道的数值, 如果在指定范围中, 则置把新图像的点设为

8262 0

Linux改变图片大小的命令,Linux运维知识之linux下使用convert命令修改图片分辨率…

，可以在宽高后面加上一个感叹号!....如：convert -resize 400 src.jpg dst.jpg 转换后的dst.jpg的图片大小(宽度为400，而高度已经按比例调整为300)，和例1有点类似。 4....如：convert -resize “10000@” src.jpg dst.jpg 此命令执行后，dst.jpg图片大小为(115×86)，图片保持原有比例(115×86= 9080 6.当原始文件大于指定的宽高时...将jpeg转成png文件convert xxx.gif xxx.bmp 将gif转换成bmp图像convert xxx.tiff xxx.pcx 将tiff转换成pcx图像还可以改变图像的大小:convert...xxx1.jpg 将图像的缩减为原来的50%*50%旋转图像：convert -rotate 270 sky.jpg sky-final.jpg 将图像顺时针旋转270度使用-draw选项还可以在图像里面添加文字

3K3 0

深度学习基础知识串烧

×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度) 34848个 C2：256×5×5×48（卷积核个数/宽/高/深度） 307200个 C3：384×3×3×256...（卷积核个数/宽/高/深度） 884736个 C4：384×3×3×192（卷积核个数/宽/高/深度） 663552个 C5：256×3×3×192（卷积核个数/宽/高/...补零数， zero-padding，有时候根据需要，会用零来拓展图像的面积，如果补零数为1，变长就＋2，如下图中灰色的部分就是补的0 下面是一个一维的例子：其输出的空间维度计算公式是 (W...例如将384x384的图像输入上面的系统，会在最后三层之前得到[12x12x512]的输出, 经过上面转化的conv 层会得到 [6x6x1000], （(12 - 7)/1 + 1 = 6）....epoch表示所有训练样本运算学习一遍iteration/step表示每运行一个iteration/step，更新一次参数权重，即进行一次学习，每一次更新参数需要batch size个样本进行运算学习，根据运算结果调整更新一次参数

2882 0

【他山之石】三个优秀的PyTorch实现语义分割框架

与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过中引入的转置卷积（transposed convolution）层实现的。...，然后通过1x1卷积层将通道数变换为类别个数，最后再通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。...最后，我们需要将要素地图的高度和宽度增加32倍，从而将其变回输入图像的高和宽。回想一下卷积层输出形状的计算方法：由于且，我们构造一个步幅为32转置卷积层，并将卷积核的高和宽设为64填充为16。...我们可以看到如果步幅为s，填充为（假设是整数)且卷积核的高和宽为，转置卷积核会将输入的高和宽分别放大倍。...为了解释双线性插值，假设给定输入图像，我们想要计算上采样输出图像上的每个像素。首先，将输出图像的坐标 (,) 映射到输入图像的坐标 (′,′) 上。例如，根据输入与输出的尺寸之比来映射。

1.2K3 0

猫工智能：卷积神经网络层的实现

例如，卷积网络第一层的卷积核尺寸通常为5×5×3（宽、高各 5 像素，深度为彩色图像的 3 个通道）或 3×3×3（宽、高各 3 像素，深度为彩色图像的 3 个通道）。...直观地讲，网络将学习卷积核参数，使得在遇到某种视觉特征（如第一层某些方向上的边缘或某种颜色的斑点，或网络高层中的整个蜂窝状或轮状图案）时被激活。...如图 1 所示为一个 5×5×3 的卷积核在 32×32×3 的图像上沿空间维度（宽、高）滑动，遍历空间中的所有点后便生成一个新的尺寸为 28×28×1 的特征图。...如图 2 所示为另一个 5×5×3 的卷积核在 32×32×3 的图像上沿空间维度（宽、高）滑动，遍历空间中的所有点后生成另一个新的尺寸为 28×28×1的特征图。...如图 3 所示则是 6 个这样的卷积核在输入图像上沿空间维度（宽、高）滑动，遍历空间中的所有点后生成 6 个尺寸为 28×28×1 的特征图，所以最终输出的特征图维度为28 × 28 × 6。 ?

3611 0

三个优秀的语义分割框架 PyTorch实现

与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过中引入的转置卷积（transposed convolution）层实现的。...，然后通过卷积层将通道数变换为类别个数，最后再通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。...回想一下卷积层输出形状的计算方法：由于且，我们构造一个步幅为的转置卷积层，并将卷积核的高和宽设为，填充为。...我们可以看到如果步幅为，填充为（假设是整数)且卷积核的高和宽为，转置卷积核会将输入的高和宽分别放大倍。...为了解释双线性插值，假设给定输入图像，我们想要计算上采样输出图像上的每个像素。首先，将输出图像的坐标 (,) 映射到输入图像的坐标 (′,′) 上。例如，根据输入与输出的尺寸之比来映射。

3.2K2 0

从AlexNet理解卷积神经网络的一般结构

举一个例子，输入图像尺寸5*5*3（宽/高/通道数）,卷积核尺寸：3*3*3（宽/高/厚度），步长：1，边界填充：0，卷积核数量：1。...用这样的一个卷积核去卷积图像中某一个位置后，是将该位置上宽3，高3，通道3上27个像素值分别乘以卷积核上27个对应位置的参数，得到一个数，依次滑动，得到卷积后的图像，这个图像的通道数为1（与卷积核个数相同...），图像的高宽尺寸如下公式：（5-3+2*0）/1 +1 = 3 所以，卷积后的图像尺寸为：3*3*1（宽/高/通道数） AlexNet中的卷积层在AlexNet中，卷积层是上图所示的C1…...一个输入为224*224*64的图像，经过最大池化后的尺寸变为112*112*64，可以看到池化操作的降维改变的是图像的宽高，而不改变通道数。...输入图像是W*H*C，那么卷积核的尺寸为W*H*C，这样的话整个输入图像就变成了一个数，一共有k个数（第一层全连接层后的神经元个数），就有K个这样的W*H*C的卷积核。

1.4K6 1

Convolutional Neural Networks

其中，n表示图片的长或宽的大小，f表示filter的长或宽的大小。...以p表示 Padding 的值，则输入n×n大小的图片，最终得到的图片大小为 (n+2p−f+1)×(n+2p−f+1)，为使图片大小保持不变，需根据filter的大小调整p的值。 ?...图像的第一个6代表图像的高，第二个代表宽，第3个是通道数目，同样滤波器也有高、宽、通道。图像的通道数必须和滤波器的通道数匹配。6×6×6的图像卷积3×3×3的滤波器，输出为一个4×4×1的图像。...研究一下背后的细节：如果你想检测图像红色通道的边缘，那么你可以将第一个过滤器设为1 1 1，-1 -1 -1和之前样，绿色通道和蓝色通道全为0。...参数的选择不同，你就可以得到不同的特征检测器，按照计算机视觉的惯例，当你的输入有特定的高，宽和通道数时，你的过滤器可以有不同的高，不同的宽，但是必须一样的通道数。

5291 0

Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作

在Pillow中，RGBA的值表示为由4个整数组成的元组，分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。...新建图像 Pillow也可以新建空白图像, 第一个参数是mode即颜色空间模式，第二个参数指定了图像的分辨率(宽x高)，第三个参数是颜色。 1、可以直接填入常用颜色的名称。...裁剪后复制与粘贴图像到另一个图像 Image的copy函数如其名会产生一个原图像的副本，在这个副本上的任何操作不会影响到原图像。paste()方法用于将一个图像粘贴（覆盖）在另一个图像上面。...调整图像的大小 resize方法返回指定宽高度的新Image对象，接受一个含有宽高的元组作为参数。宽高的值得是整数。 ? ? 兔子瘦了，可以看到resize不是等比例缩放的。...expand放大了图像尺寸（变成了2174x1672），使得边角的图像不被裁剪（四个角刚好贴着图像边缘）。再看旋转90°、270°时候图像被裁剪了，但是如下查看图像的宽高，确是和原图一样，搞不懂。

2.9K10 0

从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构

举一个例子，输入图像尺寸5*5*3（宽/高/通道数）,卷积核尺寸：3*3*3（宽/高/厚度），步长：1，边界填充：0，卷积核数量：1。...用这样的一个卷积核去卷积图像中某一个位置后，是将该位置上宽3，高3，通道3上27个像素值分别乘以卷积核上27个对应位置的参数，得到一个数，依次滑动，得到卷积后的图像，这个图像的通道数为1（与卷积核个数相同...），图像的高宽尺寸如下公式：（5-3+2*0）/1 +1 = 3 所以，卷积后的特征尺寸为：3*3*1（宽/高/通道数） 3.AlexNet中的卷积层：在AlexNet中，卷积层是上图所示的C1...一个输入为224*224*64的图像，经过最大池化后的尺寸变为112*112*64，可以看到池化操作的降维改变的是图像的宽高，而不改变通道数。...输入图像是W*H*C，那么卷积核的尺寸为W*H*C，这样的话整个输入图像就变成了一个数，一共有k个数（第一层全连接层后的神经元个数），就有K个这样的W*H*C的卷积核。

2.7K5 0

CNN

比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的 3 维形状。但是，向全连接层输入时，需要将 3 维数据拉平为 1 维数据。图像是 3 维形状，这个形状中应该含有重要的空间信息。...使用填充主要是为了调整输出的大小（防止每次进行卷积运算后空间缩小以至最终空间缩小为 1 ），可以在保持空间大小不变的情况下将数据传给下一层。步幅（stride）：应用滤波器的位置间隔称为步幅。...长方向上的空间的运算。...4.4 常用卷积窄卷积：，卷积后输出长度为。宽卷积：，卷积后输出长度为。宽卷积运算符号为：。等宽卷积：，卷积后输出长度为。...反卷积（转置卷积）层卷积操作用来实现高维特征到低维特征的转换，而反卷积（转置卷积）用来将低维特征映射到高维特征。 5.1 转置关系对于一个高维向量和一个低维向量，其中。

1.1K1 2

解密卷积神经网络

，减少计算量Max Pooling：取2×2窗口最大值激活函数（ReLU）引入非线性，防止梯度消失输出 = max(0, 输入)全连接层（FC）将高层特征映射到分类结果输出节点数=类别数1. ...CNN核心原理输入尺寸：32x32x3（宽x高x通道）卷积核：5x5x3（每个核对应一个特征）输出特征图：28x28x6（使用6个卷积核）输出特征图计算输出特征图尺寸为28x28x6，计算过程如下：无填充...CNN vs 全连接网络对比特性CNN全连接网络参数数量空间信息保留✔️（二维结构）❌（展平为一维）平移不变性✔️（池化实现）❌适用场景图像/视频/空间数据结构化数据（表格等）注：为滤波器尺寸，为输入/...)4、性能优化技巧1、学习率调度策略对比方法适用场景代码示例StepLR固定步长衰减StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)ReduceLROnPlateau根据验证指标动态调整...从LeNet的手写数字识别到ResNet的千层网络，CNN在不断突破深度极限的同时，也在向轻量化、高效率方向演进。

1751 0

猫工智能：卷积神经网络层的实现

1.8K5 0

从零开始学Pytorch（七）之卷积神经网络基础

p_w 列，则输出形状为：我们在卷积神经网络中使用奇数高宽的核，比如 3 \times 3 ， 5 \times 5 的卷积核，对于高度（或宽度）为大小为 2 k + 1 的核，令步幅为1，在高（...假设彩色图像的高和宽分别是 h 和 w （像素），那么它可以表示为一个 3 \times h \times w 的多维数组，我们将大小为3的这一维称为通道（channel）维。...输入和输出具有相同的高和宽 1 \times 1 卷积核可在不改变高宽的情况下，调整通道数。 1 \times 1 卷积核不识别高和宽维度上相邻元素构成的模式，其主要计算发生在通道维上。...假设我们将通道维当作特征维，将高和宽维度上的元素当成数据样本，那么 1\times 1 卷积层的作用与全连接层等价。...卷积层与全连接层的对比二维卷积层经常用于处理图像，与此前的全连接层相比，它主要有两个优势：一是全连接层把图像展平成一个向量，在输入图像上相邻的元素可能因为展平操作不再相邻，网络难以捕捉局部信息。

8612 0

目标检测 RCNN, SPPNet, Fast RCNN, Faster RCNN 总结

2）把整幅图像输入到全卷积的网络中（这里也可以缩放图片的scale，得到图像金字塔，将多尺度图像送入卷积网络提取卷积特征） 3）在最后一个卷积层上对每个ROI求映射关系，并用一个RoI pooling...RPN的实现方式：在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的滑窗（论文中作者选用了n=3，即3*3的滑窗）生成一个长度为256（对应于ZF网络）或512（对应于VGG网络）维长度的全连接特征...然后在这个256维或512维的特征后产生两个分支的全连接层：1.reg-layer,用于预测proposal的中心锚点对应的proposal的坐标x，y和宽高w，h；2.cls-layer，用于判定该proposal...个人理解：全连接层本来就是特殊的卷积层，如果产生256或512维的fc特征，事实上可以用Num_out=256或512, kernel_size=3*3, stride=1的卷积层实现conv5-3到第一个全连接特征的映射...注意：这里2*9中的2指cls层的分类结果包括前后背景两类，4*9的4表示一个Proposal的中心点坐标x，y和宽高w，h四个参数。

1.1K3 0

matlab语法 axis on,matlabaxis

其中x-轴、y-轴与z-轴将根据所给数据在各个方向的数据单位自动调整其纵横比，这可以使SPHERE(25) 看起来更像球体，而非椭球体 axis IMAGE 效果与命令axis equal相同，只是图形区域刚好紧紧包围图象数据...axis SQUARE 设置当前图形为正方形(或立方体形)，系统将调整x-轴、y-轴与z-轴，使它们有相同的长度，同时相应地自动调整数据单位之间的增加量 axis NORMAL 恢复坐标系的大小，取消对单元格的限制...matlab画图会根据画图的数据范围自动调整坐标轴的范围使得显示的图像或者曲线可以全部显示出来但有时侯，自动选择的画图范围会在边界处留较大的空白这个时候用 axis tight命令可以让坐标轴调整到紧凑地显示图像或曲线...； 3. axis equal 等比例显示x，y坐标轴，由于x，y轴的范围是可以分辨调整的，所以很容易让得到的图像在屏幕上显示，x，y方向的比例不一致，圆形显示为椭圆形； 4.为了方便比较，这个命令可以让...也就根据x，y坐标的最大值和最小值最紧凑调整坐标轴的显示范围， axis equal 等比例显示x，y坐标轴，由于x，y轴的范围是可以分辨调整的所以很容易让得到的图像在屏幕上显示，x，y方向的比例不一致

1.8K2 0

点击加载更多

Canny边缘检测

ImageMagick 的安装及使用

聊聊卷积神经网络CNN

干货|最全面的卷积神经网络入门教程

人体肤色检测：100 行 Python 实现

Linux改变图片大小的命令,Linux运维知识之linux下使用convert命令修改图片分辨率…

深度学习基础知识串烧

【他山之石】三个优秀的PyTorch实现语义分割框架

猫工智能：卷积神经网络层的实现

三个优秀的语义分割框架 PyTorch实现

从AlexNet理解卷积神经网络的一般结构

Convolutional Neural Networks

Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作

从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构

CNN

解密卷积神经网络

猫工智能：卷积神经网络层的实现

从零开始学Pytorch（七）之卷积神经网络基础

目标检测 RCNN, SPPNet, Fast RCNN, Faster RCNN 总结

matlab语法 axis on,matlabaxis

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐