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我也要
C++实现图像膨胀算法
图像膨胀是一种常用的图像处理操作，用于增强图像中的目标区域。在本文中，我们将使用C++编程语言来实现图像膨胀算法，并提供相应的源代码。
图像膨胀算法基于结构元素（也称为膨胀核或膨胀模板），通过将结构元素与图像进行逐像素的比较，并在匹配的情况下将目标像素设置为白色（或其他特定颜色）。这样可以使目标区域在图像中变得更加突出。
下面是使用C++实现图像膨胀算法的示例代码：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
数字图像处理（十）腐蚀和膨胀
数字图像处理，腐蚀和膨胀
基于OpenCV实现二维码等图像的检测与矫正
1. 效果展示 首先先展示一下效果，左边是原图，右边是通过矫正后的图片。该算法适用于黑白较为分明的图像，但对于一些极端情况（比如大面积阴影，污点等等），效果不佳，因此有一定局限性。这里也仅仅提供一个算法思路，供人借鉴。 2. 算法流程 算法主要流程主要分为： 1）对比度亮度调整 通过对比度亮度调整，增加二维码和背景的分离度。 2）滤波降噪 通过滤波降噪，去除部分图像噪点。 3）反二值化 反二值化...
2024年图像的腐蚀与膨胀之c++实现（qt + 不调包）_qimage膨胀腐蚀，2024年最新2024年春招C C++面试题
采用二值图算法，定义阈值K，对于灰度大于k的像素认为存在，否则认为不存在， 二值图膨胀处理。(img-GhfLI3UA-1715594378806)](img-v8tkUYKl-1715594378807)]采用最小描述算法，腐蚀处理。采用最大描述算法，膨胀处理。
图像形态学处理与骨架提取：详细教程与C++实现
图像形态学是一种基于集合论的图像处理方法，通过结构元素对图像进行操作，达到提取图像中有用的结构和形状信息的目的。膨胀（Dilation）：将结构元素在图像上滑动，当结构元素与图像的交集不为空时，将图像中的该位置设为1。膨胀操作可以填充图像中的小孔、连接断裂的部分。腐蚀（Erosion）：将结构元素在图像上滑动，当结构元素完全包含在图像中时，将图像中的该位置设为1。腐蚀操作可以消除图像中的小物体、分离连接在一起的部分。开运算（Opening）：先进行腐蚀再进行膨胀，主要用于去除小物体。
OpenCV4（C++）——形态学（腐蚀、膨胀）
腐蚀和膨胀其实可以看成对图片进行了一次（多次）卷积操作。并且需要根据实际情况来选择使用哪种形态学操作，但通常来说，开运算（先腐蚀再膨胀）是比较常用的，因为其可以去除噪音和一些不相干的微小区域，并保留主要区域。（但感觉就像是滤波处理）
C++代码实现数学形态学基础操作
腐蚀操作是形态学处理中的一种基本操作，它将图像与结构元素进行交集运算。在数学形态学中，腐蚀操作定义为：对于输入的二值图像和结构元素，通过将结构元素在图像上滑动，将结构元素覆盖下的图像部分与结构元素本身进行逻辑与操作，并将结果点放在结构元素中心位置，最终得到一幅新的图像。膨胀操作是与腐蚀操作相对的概念，它将图像与结构元素进行并集运算。具体来说，对于输入的二值图像和结构元素，将结构元素在图像上滑动，将结构元素覆盖下的图像部分与结构元素本身进行逻辑或操作，并将结果点放在结构元素中心位置，得到一幅新的图像。
在MATLAB产生正态(Gauss)分布随机数
在 MATLAB 中内置了有产生标准正态(Gauss)分布的随机数函数，使用方法如下： 其中 为产生矩阵的行数和列数， 为产生矩阵的个数，产生的矩阵中的每个元素均为服从 N(0,1)N(0, 1)N(0,1) 的标准正态分布的元素。使用如下命令产生一个 的服从的随机数矩阵： 绘制图像效果如下： 可以看到这里随机数服从 的标准正态分布。假设 X∼N(0,1)X\sim N(0,1)X∼N(0,1)，则 3X＋33X＋33X＋3 服从 N(3,9)N(3,9)N(3,9) 分布，因此我们要产生服从 N(
【史诗级】详细阐述借助AI实现对Windows蓝屏原因进行精确定位的方法
在解决问题的过程中我决定把这一切都记录下来，并整理出一套通用的方法，方便快速精确定位引起蓝屏的真实原因。今天我的蓝屏代码是0x000000ef，而你或许是遇到另一个蓝屏代码，代码本身代表的含义不是这里的讨论重点，重要的是解决问题的底层逻辑。
C#实战：如何用Chart控件打造专业级数据可视化报表（附完整代码）
本文详细介绍了如何使用C#的Chart控件创建专业级数据可视化报表，涵盖柱状图、饼图和雷达图等多种图表类型的高级定制与交互增强。通过完整的代码示例，展示了从环境配置到动态数据绑定的全流程，助力开发者提升企业级应用的数据可视化能力。
领域知识图谱构建的技术流程
因此概念的属性定义十分重要，通常大部分知识库中的概念属性都是采用人工定义等方式生成的，通用知识图谱则可以从开放数据集中获取概念的属性，然后从在线百科中学习实体的属性，并对实体属性进行往上规约从而生成概念的属性。由于百科的分类体系都是经过了百科管理员或是高级编辑人员的校验，其分类系统中的数据可靠性非常高，因此从百科中抽取概念和实体，通常将标题作为实体的候选，而将百科中的分类系统直接作为概念的候选。为了对知识进行合理的组织，更好地描述知识本身与知识之间的关联，需要对知识图谱的模式进行良好的定义。
深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总
本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。
Qt实现窗口等比例缩放
在Qt中，实现窗口的等比例缩放是一个常见的需求。通过对窗口的尺寸进行调整，使得窗口的内容在缩放过程中保持相同的比例，可以提供更好的用户体验。通过以上的代码，我们实现了一个可以等比例缩放的Qt窗口。在调整窗口大小时，窗口中的标签和按钮将按比例缩放，保持内容的比例不变。首先，我们需要在Qt中创建一个窗口，并设置其内容。在该事件中，我们将根据窗口的新尺寸计算出合适的比例因子，并将其应用到窗口的内容上。现在，我们将添加功能，使得窗口可以等比例缩放。最后，我们将缩放因子应用到窗口中的标签和按钮上，调整它们的尺寸。
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声音（Sound）模块是管理音频的模块，比如播放、停止、修改音量等，支持淡入淡出、AudioMixer等高级设置。声音（Sound）的配置面板如下所示：所有的声音统一按照组来分，可以根据需要添加或者溢出组，声音组可以配置Agent的数量和音量等。
加权均值向量算法（INFO）详解：从数学原理到智能算法
本文系统介绍了加权均值向量算法(INFO)的理论基础、数学模型与实现应用。该算法基于加权均值数学概念，通过MeanRule规则平衡探索与开发能力，具有结构新颖、参数合理的特点。核心内容包括：1) 算法理论基础，阐述加权均值数学定义与小波函数权重计算；2) 算法原理，详细解析更新规则、向量组合和局部搜索三阶段数学模型；3) 实现方法，提供MATLAB代码关键参数解析；4) 改进方向，介绍INFO-KELM混合模型等变体；5) 应用案例，涵盖函数优化、工程设计与机器学习领域。
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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