一 摘要 在本文中，我们提出了一个非常简单的图像分类深度学习框架，它主要依赖几个基本的数据处理方法：1）级联主成分分析（PCA）;2）二值化哈希编码;3）分块直方图。在所提出的框架中，首先通过PCA方法学习多层滤波器核，然后使用二值化哈希编码以及分块直方图特征来进行下采样和编码。因此，该框架称为PC ...
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2018-08-06 15:18:17
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动机 在计算机视觉领域，经常需要检测极值位置，比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等，有时只需要像素精度就可以，有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms ...
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2018-08-04 20:30:37
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4 Smoothing Images 4.1 目标 学习： 使用各种低通滤波器（low pass filters）模糊（Blur）图像 对图像使用自定义滤波器（2D convolutin） 4.2 2D卷积（图像滤波）（Image Filtering） 对于一维信号，图像也可以用各种低通滤波器（LP ...
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2018-08-04 14:35:14
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对于三相供电且频率自适应(PFC)的电源来说，对电网相位跟踪是必须的，一般的思路是既然是三相供电当然到三相锁相环，实际上未必。 通常使用三相锁相环的目的是采用两次dq变换并进行叠加以消除和频谐波而保留差频信号作为相位跟踪PID的误差输入，这样就省去了和频谐波滤波器，这是优点。 三相锁相环也有缺点：① ...
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2018-08-02 23:09:03
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数字逻辑课程的自由设计中，我编写了一个3x3开窗的中值滤波器，处理一副128*128像素值的图像，并且最终可以在FPGA上板实现。 中值滤波的本质就是对于一个n*n的窗口，将其内部的值进行排序，取中位数作为中间的点的值。通过中值滤波可以很好的减弱图片的噪声，并且报纸边缘不变。 中值滤波的硬件实现主要 ...
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2018-07-21 17:18:37
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第1步：减少图像色彩 因为双边滤波器平滑平坦区域同时能保持边缘清晰，所以很适合于将RGB图像转换为卡通。虽然速度好像慢一些一个技巧是重复（例如，通过num_bilateral = 7七次）应用小双边滤波器，而不是只用一次大双边滤波器。 第3步：创建轮廓 在降噪之后，就可以安全地应用自适应阈值来创建轮 ...
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2018-07-09 14:15:31
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1、池化层的理解 pooling是用来减小尺寸，提高运算速度的，同时也可以减少噪声。它没有卷积计算，仅仅是在滤波器算子滑动区域内取最大值。 池化层可对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现；一方面进行特征压缩，提取主要特征。 最大池采样在计算机 ...
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2018-07-09 12:34:48
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点线特征融合的单目视觉里程计 袁梦1*李艾华1 为了解决地下工程场景下巡逻机器人的定位与建图问题，提出了一种点线特征融合的单目半直接视觉里程计。本算法分为特征提取、状态估计和深度滤波器三个线程。特征提取线程负责图像点线特征的提取，之后状态估计线程利用点、线特征不同的匹配与跟踪策略获得相机的 6 自由 ...
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2018-07-06 13:14:20
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推文：图像平滑处理（归一化块滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波） 推文：图像的平滑与滤波 模糊操作 三种模糊操作方式 原理： 图像处理：基础(模板、卷积运算) 图像处理-模板、卷积的整理 一：均值模糊blur 二：中值模糊mediaBlur 三：自定义模糊filter2D（上面是封装在2D滤波器之上 ...
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2018-07-05 13:30:37
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用 TensorFlow 做卷积 让我们用所学知识在 TensorFlow 里构建真的 CNNs。在下面的练习中，你需要设定卷积核滤波器（filters）的维度，weight，bias。这在很大程度上来说是 TensorFlow CNNs 最难的部分。一旦你知道如何设置这些属性的大小，应用 CNNs ...
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2018-07-04 20:07:18
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