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用于不失真图像的Tensorflow函数

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的函数和工具，用于构建和训练各种深度学习模型。对于不失真图像的处理，TensorFlow提供了一些函数和技术，可以帮助实现高质量的图像处理和增强。

图像压缩和解压缩： TensorFlow提供了一些函数用于图像的压缩和解压缩，例如tf.image.encode_jpeg和tf.image.decode_jpeg函数。这些函数可以将图像编码为JPEG格式进行压缩，并在需要时解码为原始图像。
图像增强： TensorFlow提供了一系列的图像增强函数，用于改善图像的质量和视觉效果。例如，tf.image.random_flip_left_right可以随机地水平翻转图像，tf.image.random_brightness可以随机调整图像的亮度，tf.image.random_contrast可以随机调整图像的对比度等。
图像去噪： TensorFlow提供了一些函数和模型，用于图像去噪。例如，tf.image.total_variation可以计算图像的总变差，用于评估图像的平滑度，tf.image.total_variation_loss可以用于构建去噪模型的损失函数。
图像超分辨率： TensorFlow提供了一些函数和模型，用于图像的超分辨率处理。例如，tf.image.resize可以调整图像的大小，tf.image.resize_images可以调整图像的大小并保持其宽高比，tf.image.resize_nearest_neighbor可以使用最近邻插值法调整图像的大小等。
图像重建： TensorFlow提供了一些函数和模型，用于图像的重建。例如，tf.image.resize_bilinear可以使用双线性插值法重建图像，tf.image.resize_bicubic可以使用双三次插值法重建图像，tf.image.resize_area可以使用区域插值法重建图像等。

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TensorFlow进行简单的图像处理简单概述作为计算机视觉开发者，使用TensorFlow进行简单的图像处理是基本技能，而TensorFlow在tf.image包中支持对图像的常见的操作包括：亮度调整...对比度调整饱和度调整图像采样插值放缩色彩空间转换 Gamma校正标准化图像的读入与显示我们通过OpenCV来实现，这里需要注意一点，OpenCV中图像三个通道是BGR，如果你是通过tensorflow...5.图像饱和度调整图像饱和度是图像HSV色彩空间最常见的指标之一，通过调整图像饱和度可以得到更加自然光泽的图像，tensorflow中饱和度调整的API如下： tf.image.adjust_saturation...最终调整之后的演示图像如下： ? 6.图像标准化这个在tensorflow中对图像数据训练之前，经常会进行此步操作，它跟归一化是有区别的。...小结 tensorflow中还提供一些其他的图像操作相关API，比如裁剪、填充、随机调整亮度、对比度等，还有非最大信号压制等操作，感兴趣的可以自己进一步学习。

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用于图像处理的Python顶级库！！

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基于tensorflow实现图像风格的变换

Ecker, 和 Matthias Bethge 等人的论文“A Neural Algorithm of Artistic Style”开创了图像艺术风格转换的途径，自此之后，利用深度学习相关模型和处理方法...，可以实现用计算机代替传世画家的野心。...在量化（数学）与风格（艺术）之间，上面那篇论文中提出一种算法，用卷积神经网络将一幅图像的内容与另一幅图像的风格进行组合。...感觉看了挺好玩的，于是也进行测试了下，即利用Vgg19的模型作为训练数据模型，然后实现对任意一张图片进行切换。设置默认的风格切换比例为0.7。 (1) 风格图片（选用论文中的实验用图） ?...（2）测试例子二：郑州的大玉米 ? 转换后的效果如下所示： ? 这个示例还是非常赞的，通过不同风格的照片还可以实现不用画派的切换。

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基于Tensorflow的Quick Draw图像分类

基于Tensorflow的Quick Draw图像分类 1、数据集介绍 2、Quick Draw图像分类 2.1 数据获取 2.2 设置环境 2.3 数据预处理 2.4 模型创建 2.5 模型训练和测试...2.6 模型保存、加载和重新测试 1、数据集介绍 Google的“Quick Draw”数据集是一个开源的数据集。...该数据集共有345个类别，共5000万张图片，所有这些图片都是由参与挑战的1500万名用户在20s或者更短的时间内绘制完成。 ...这里将在10个类别的100万张图片上进行学习，为了测试模型的辨别力，特意选择了一些比较相似的图像 2、Quick Draw图像分类 2.1 数据获取从Google 下载数据，并将其保存至名为"data_files..."的空目录下面。

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Tensorflow入门教程（三十五）——常用多类图像分割损失函数

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UTNet 用于医学图像分割的混合Transformer

基于此，标准的 self-attention 大多数以 patch-wise 方式应用到模型中，比如使用 16 × 16 这种小扁平图像块作为输入序列，或者在来自 CNN 主干的特征图之上对图像进行编码...，这些特征图一般是下采样后的低分辨率图像。...为了解决上面的问题，文章中提出的 U-Net 混合 Transformer 网络：UTNet，它整合了卷积和自注意力策略用于医学图像分割任务。...没有将自注意力模块简单地集成到来自 CNN 主干的特征图之上，而是将 Transformer 模块应用于编码器和解码器的每个级别，以从多个尺度收集长期依赖关系。...5 总结这篇阅读笔记大多为个人理解，代码复现我后面也许还会更新一篇文章，由于一些医学图像处理任务数据集的特殊性，vit 在医学图像上的应用还需要不断优化，最近有一些不错的想法，也欢迎交流和纠正！

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PCANet --- 用于图像分类的深度学习基准

，用于图像分类，用于训练的图像的特征的提取包含以下步骤： 1、cascaded principal component analusis 级联主成分分析； 2、binary...最后得出每一张训练图片的特征，每张图片的特征化为 1 x n 维向量，然后用这些特征向量来训练支持向量机，然后用于图像分类。...然后如果图像是RGB 图像，则首先将三个通道分开，每个通道都做上诉的分片，得到的分块矩阵，做一个竖直方向上的合并得到RGB图像的分块矩阵，则如果RGB图像大小为 5 x 5，分块大小2x2，...H(.)函数表示将一个矩阵转换为一个相同大小的只包含0和1的矩阵，就是原来元素大于0，则新的矩阵对应的位置为1，否则为0. 然后乘以一个权值再加起来。...测试&结果 svm的核函数用的是线性核函数，论文的matlab用的是Liblinear，由国立中国台湾大学的Chih-Jen Lin博士开发的，主要是应对large-scale的data classification

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学习迁移架构用于Scalable图像的识别

论文出自Google Brain，是对前一篇论文的改进,前一篇文章讲述了用RNN去搜索一个最好的网络结构，而这篇文章认为之前的搜索空间太大，效果不好，所以改成搜索CNN的效果最好的conv cell。...为了能完成这种迁移，作者设计一个与网络深度和图片大小无关的搜索空间。所以，作者觉得CNN网络都是由卷积层构成的，搜索最好的CNN结果可以退化为搜索一个好的CNN的Cell。...第二个改进：合理选择搜索空间中的操作，使得block运行时对输入尺寸没有要求(例如卷积，pooling等操作)。这样图像由cifar的32到imagenet的大尺寸图片就不会有问题了。...之前的网络结构虽然成功，也确实总结出了不少有用的结构规律，但始终是拍脑袋的因素在里面。怎么让程序自己去找结构，在比较大的搜索空间中找到更好的结构，才是做分类接下来的方向。...resnet,googlenet等人设计的结构，总归还是规整的。但我们看看学出来的三个结构，其实没那么规整。其实人脑里的网络结构也未必多规整，搜索空间比这个文章里的还要大。

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Tensorflow | 函数名字的更新

Tensorflow 更新到1.0后，一些函数发生了变化，也有些函数迁移到contrib中，在运行代码时易报错。...这次仅仅说几个我遇到的名称变化的函数：定义变量的更新 tf.VARIABLES ——> tf.GLOBAL_VARIABLES tf.all_variables ——> tf.global_variables...tf.initialize_local_variables ——> tf.local_variables_initializer tf.initialize_variables ——> tf.variables_initializer 函数的更新...tf.summary.merge tf.scalar_summary ——> tf.summary.scalar tf.train.SummaryWriter ——> tf.summary.FileWriter 数值计算函数的更新...更多的了解，请看https://www.tensorflow.org/install/migration 官网给出了tensorflow更新到1.0后的变化。

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这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...在只有一个正确答案的分类问题中，tensorflow提供了tf.nn_space_softmax_cross_entropy_with_lofits函数进一步加速计算过程。...以下代码展示了如何通过tensorflow实现均方误差函数。mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))其中y代表了神经网络的输出答案，y_代表了标准答案。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...当tf.greater的输入张量维度不一样时，tensorflow会进行类似Numpy广播操作(broadcasting)的处理。tf.where函数有三个参数。

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