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搜索关键字:像素    ( 6153个结果
记初次调试CNN做文本向量表示
心得: 卷积操作在图像处理的领域应用广泛,图像做卷积处理有一个天然的好处,即:每个像素点的位置与相邻位置相对固定,也就是说,除了边缘,每一个节点都有相同数量的相邻节点。所以卷积操作相对容易。 但是,随着文本表示的发展,用向量来表示文本的思想应用的越来越广泛深入。textCNN是我理解的卷积在文本表示 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-04 22:41:44    阅读次数:62
移动端1px显示异常解决方案
前言 在移动端web开发中,UI设计稿中设置边框为1像素,前端在开发过程中如果出现border:1px,测试会发现在retina屏机型中,1px会比较粗,即是较经典的移动端1px像素问题。 我们要对与视口、物理像素、逻辑像素、设备像素比、css像素等移动端基本概念要有一定的了解。 产生原因 设备像素 ...
分类:移动开发   时间:2020-07-03 19:41:31    阅读次数:103
常见边缘检测算子极其实现(基于Python和OpenCV)
1.边缘检测类型和基本原理 在图像处理中,图像边缘常包括三种模型 1).台阶模型:相邻两个像素的灰度值快速变化;如:在离散灰度图像中,灰度值为...0,0,255,255,...就可视为台阶模型; 2).斜坡模型:图像中从亮到暗(或暗到亮)呈现一个类似于斜坡,如在离散灰度图像灰度:...,0,50, ...
分类:编程语言   时间:2020-07-03 19:22:01    阅读次数:53
s3c2440裸机-LCD编程(四、实现显示功能)
###1.让LCD显示满屏红色 我们想要在LCD上显示出数据,所需步骤如下: a. 初始化LCD b. 使能LCD c. 获取LCD参数: fb_base, xres, yres, bpp d. 往framebuffer中写数据所需步骤如下: 1.初始化LCD工作我们在前面一节框架准备和LCD初始化 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-01 15:58:10    阅读次数:56
pyautogui库
鼠标:pyautogui.size() 返回包含屏幕宽与高的像素数的元组pyautogui.moveTo(x,y,duration=) 将鼠标移动到目标位置 duration=表示执行时间pyautogui.moveRel() 将鼠标移动到相对位置pyautogui.position() 返回包含鼠 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-01 09:23:29    阅读次数:61
[ 数字图像处理 ] 第二章 图像处理基础
##第二章 《数字图像基础》 图像形成模型 概念 场景元素在照射源下,借助成像系统,完成场景到图像平面的投影。对该图像进行数字表示的过程中,我们将每个像素点的颜色分为不同的幅度$f(x, y) > 0$,其中$x、y$表示这个像素点在二维坐标中的位置,$f$值在学术上称为幅度,但其意义是对颜色的精准 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-30 22:52:12    阅读次数:83
linux应用编程--显示bmp图片
平台:tiny4412SDK 1161 + HD700 kernel:linux 3.5 bmp:24位深 前言: 前边设置好了HD700的驱动,能够正常显示像素,现在学习bmp图片格式并显示一张bmp图片。 1、bmp图片格式: BMP是英文Bitmap(位图)的简写,它是Windows操作系统中 ...
分类:系统相关   时间:2020-06-30 22:09:54    阅读次数:80
基于Halfedge的标签图像的亚像素边界提取算法
由于该工作大概会被写进本人的硕士论文中, 故具体细节不做展开, 仅作流程展示和备忘录使用. Introduction 问题由一张标签图像图像引入, 该标签图像是课题组近年来的一个里程碑式的成果: 经颅脑图谱(Transcranial Brain Atlas). 该图谱的分辨率为100x100, 对应 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-30 17:39:05    阅读次数:63
嵌入式dsp车牌识别
车牌识别流程图车牌识别核心五大特点:  1.整牌识别率高,尤其汉字识别摇摇领先同类产品;  2.识别速度快,极致优化的车牌定位和识别算法;  3.支持蓝牌、黄牌、新军牌、新武警牌、警牌、农用车牌、教练车牌、大使馆等各种规格牌照;  4.车牌宽度要求低,车牌宽度≧60个像素,都不影响识别;  5.纯C代码编写,可以跨平台应用。PC端车牌识别demo  DSP平台车牌识别,嵌入式车牌识别SDK规格
分类:其他好文   时间:2020-06-30 14:25:38    阅读次数:54
多尺度目标检测 Multiscale Object Detection
多尺度目标检测 Multiscale Object Detection 我们在输入图像的每个像素上生成多个锚框。这些定位框用于对输入图像的不同区域进行采样。但是,如果锚定框是以图像的每个像素为中心生成的,很快就会有太多的锚框供我们计算。例如,我们假设输入图像的高度和宽度分别为561和728像素。如果 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-30 10:25:22    阅读次数:87
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