关于boost::gil::detail::convolve_2d函数的使用

最新推荐文章于 2024-07-27 11:06:00 发布
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文章标签： 计算机视觉 深度学习 人工智能 C/C++
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本文介绍了Boost.GIL库中的boost::gil::detail::convolve_2d函数，用于二维卷积计算。通过示例程序展示了如何读取JPEG图像，应用高斯模糊卷积核并保存结果。卷积核的调整可以产生不同卷积效果。

关于boost::gil::detail::convolve_2d函数的使用

boost::gil::detail::convolve_2d是C++图形库Boost.GIL中的一种卷积函数，可用于二维卷积计算。它接受两个迭代器和一个卷积核参数，返回值为卷积后的结果。

下面是一个使用boost::gil::detail::convolve_2d函数的示例程序：

#include <boost/gil/extension/io/jpeg_io.hpp>
#include <boost/gil/image.hpp>
#include
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“boost::gil::detail::convolve_2d用法的示例程序（C/C++）“
CodeWhizZ的博客
09-05 212
在图像处理中，卷积是一种常用的操作，它通过将一个核函数应用于图像的每个像素来创建一个新的输出图像。您可以根据自己的需求修改输入图像、卷积核和输出图像的大小，并尝试不同的卷积核来实现不同的图像处理效果。我将提供一个完整的C++示例代码，以帮助您理解该函数的用法。最后，我们通过嵌套的循环遍历输出图像的像素，并将其打印到控制台上。在上面的示例代码中，我们首先创建了一个5x5的灰度图像。，并通过嵌套的循环为每个像素设置了一个递增的像素值。，其中的值是一个简单的平均卷积核。，用于存储卷积操作的结果。
（6-3）采样、变换和卷积处理：卷积
码农三叔
02-28 1330
在进行卷积操作时，输入数组和卷积核进行逐元素相乘，并将乘积结果求和得到卷积结果。上述功能仅是卷积在图像处理中的一些常见应用，卷积还有很多其他的用途，具体取决于所使用的卷积核和处理目标。通过调整卷积核的参数和选择不同的卷积核，可以实现不同的图像处理效果。执行卷积操作后，通过Matplotlib库将输入图像和卷积结果进行可视化展示。在信号和图像处理中，卷积常用于信号的滤波、特征提取和图像处理等任务。进行卷积操作的例子，对库skimage中的内置素材图像camera进行了卷积操作。显示原始图像和卷积结果。
Python实现二维离散卷积运算
.
03-21 1207
接下来，我们读取一张图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们定义一个函数来进行卷积操作。在该函数中，我们使用了numpy库中的convolve2d函数来实现卷积运算。卷积运算是图像处理中的重要操作，它可以对图像进行平滑、增强边缘等处理。在Python中，我们可以使用numpy库来实现二维离散卷积运算。首先，我们需要定义一个二维滤波器，它通常是一个小矩阵，比如3×3或5×5。最后，我们可以使用matplotlib库来显示图像。通过以上代码，我们就实现了对图像的二维离散卷积运算。
python中convolve2d函数,python scipy convolve2d似乎不正确
weixin_31635881的博客
03-25 1318
我的目标是创建和可视化图像的偏导数(2D).我将用第一个有限中心差分方程做到这一点wikipediaF相对于x的偏导数是df(x,y)/ dx = f(x 1,y)-f(x-1,y)我们可以把它写成一个卷积内核H = [ – 1,0,1]并且应该得到相同的结果通过将图像与内核进行卷积DFX = F * H这是我的源代码：from numpy import *from pylab import *f...
python中convolve2d函数,python – scipy convolve2d输出错误的值
weixin_29325515的博客
03-25 1806
这是我用来检查convolve2d正确性的代码import numpy as npfrom scipy.signal import convolve2dX = np.random.randint(5, size=(10,10))K = np.random.randint(5, size=(3,3))print "Input's top-left corner:"print X[:3,:3]prin...
boost::gil::detail::convolve_2d用法的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-03 408
boost::gil::detail::convolve_2d用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::gil::detail::convolve_2d用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/gil.hpp> #include <boost/gil/extension/numeric/convolve.hpp> #include <boost/core/lightweight_test.hpp> #include <cst
boost::gil::is_bit_aligned用法的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-03 442
boost::gil::is_bit_aligned用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::gil::is_bit_aligned用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/gil.hpp> #include <boost/gil/extension/toolbox/metafunctions/is_bit_aligned.hpp> namespace gil = boost::gil; void test_is_bit_aligned()
gil:repositorio_proyecto_GIL
03-26
【gil:repositorio_proyecto_GIL】是一个与房地产销售相关的Web项目，主要涉及JavaScript技术。这个项目的目标是建立一个在线平台，用户可以在这个平台上浏览并购买房屋、公寓等地产。"Insertando con nueva拍子...
python中convolve2d函数,Python中的2D卷积类似于Matlab的conv2
weixin_26857669的博客
12-15 1433
I have been trying to do Convolution of a 2D Matrix using SciPy, and Numpy but have failed. For SciPy I tried, sepfir2d and scipy.signal.convolve and Convolve2D for Numpy. Is there a simple function l...
关于TensorFlow的卷积函数conv2d的参数解释
qq_34782535的博客
02-24 8700
一、卷积操作原理 卷积运算 虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cross-correlation）运算。在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组通过互相关运算输出一个二维数组。 我们用一个具体例子来解释二维互相关运算的含义。如图5.1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...
Theano 学习三 conv2d
weixin_30674525的博客
12-26 425
在之前的博文基于theano的深度卷积神经网络中使用了theano.tensor.nnet.conv.conv2d函数来计算神经网络的卷积。 计算过程如下图所示。 尽管下面的代码也能实现相应的功能，但是速度慢了很多。 def conv(self,a, v, full=0): # valid:0 full:1 ah, aw = np.shape(a) ...
OpenCV--Python 图像平滑之二维离散卷积
学无止境
09-21 1万+
每一幅图像都包含某种程度的噪声，噪声可以理解为由一种或者多种原因造成的灰度值的随机变化，如由光子通量的随机性造成的噪声等，在大多数情况下，通过平滑技术(也常称为滤波技术)进行移植或者去除，其中具备保持边缘作用的平滑技术得到了更多的关注。常用的平滑处理算法包括基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑，基于统计学方法的中值平滑，具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波。 在介绍基于二维离散卷...
CNN 卷积神经网络 代码解释
qq_59143106的博客
03-25 454
假设我们有一张灰度图像，表示一片树叶的图像。我们想要设计一个卷积核来检测图像中的边缘特征。通过这个示例，我们可以看到卷积操作如何能够帮助我们从图像中提取出特定的特征，比如边缘特征。最后，我们使用 Matplotlib 库来可视化原始图像和边缘检测结果。函数对原始图像应用卷积操作，得到了边缘检测结果。在这个示例中，我们首先定义了一张树叶的灰度图像。，然后定义了一个用于边缘检测的卷积核。
【Python图像处理】SciPy库
woxiangdangxueba的博客
04-10 809
scipy可以与其他标准科学计算库进行比较，例如 GSL（用于 C 和 C++ 的 GNU 科学库）或 Matlab 的工具箱。其不同的子模块对应不同的应用，如插值、积分、优化、图像处理、统计、特殊函数等。文件输入/输出： http://scipy.io。插值： scipy.interpolate。优化和拟合： scipy.optimize。数值积分： scipy.integrate。特殊函数： scipy.special。统计和随机数： scipy.stats。图像处理： scipy.ndimage。
（ConvE）Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings
sinat_41942180的博客
03-12 1320
本论文的贡献如下：（1）提出了一个简单的，有竞争力的二维卷积链路预测模型——ConvE（2）提出了1-N打分方法以加快训练速度3倍和评估速度300倍（3）模型具有更好的参数效率，比DistMult和R-GCN都要好很多（4）论文提出的模型与其他浅的模型的性能区别随着知识图谱复杂度的增加而成比例增加（5）验证了测试数据集泄露的严重性，同时提出了一个改进版的数据集（6）对ConvE和先前其他最好的模型做了评估，ConvE取得了SOTA效果。
5.1--二维卷积层
qq_53243414的博客
07-27 400
卷积神经网络最常见和使用的是二维卷积层，它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。本节我们将介绍简单形式的二维卷积层的工作原理。 输出结果： 三、图像中物体边缘检测 输出结果： 输出结果： 输出结果： 输出结果： 总结：这节中学到怎样定义一个卷积层，以及通过正向传播、反向传播、梯度下降来修改卷积核的参数。
【Python学习笔记】26：scipy卷积运算
大桔骑士的学习笔记
07-28 2万+
scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。 两个一维信号卷积 >>> import numpy as np >>> x=np.array([1,2,3]) >>> h=np.array([4,5,6]) >>> import scipy.signal >>> sci...
signal.convolve2d的用法
SWLF的博客
09-07 5372
numpy中的convolve的理解
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QLMX
07-28 9万+
函数　　numpy.convolve(a, v, mode=’full’)，这是numpy函数中的卷积函数库 　　参数： 　　　　a:(N,)输入的一维数组 　　　　b:(M,)输入的第二个一维数组 　　　　mode:{‘full’, ‘valid’, ‘same’}参数可选 　　　　　　‘full’　默认值，返回每一个卷积值，长度是N+M-1,在卷积的边缘处，信号不重叠
pybind11 py::gil_scoped_acquire
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04-01
### 关于 `py::gil_scoped_acquire` 的用法 在多线程环境中，Python 使用全局解释器锁（GIL, Global Interpreter Lock）来确保同一时间只有一个线程执行 Python 字节码。当使用 C++ 和 Python 进行交互时，特别是...
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