IMMComposer

IMMComposer是一个基于结点的通用可视化编程软件。主要内容包含一套基于结点的可视化编程模型界面友好的交互式创作环境可视化交互子系统以及插件系统。目前功能模块包含:图像、视频、声音、数学。图像、视频部分基于OpenCV实现,声音部分基于Bass库实现,数学部分基于Lua的math包。

GitHub上项目地址https://github.com/dizuo/QVP_Kernal

 

图像模块

 

视频模块

youku演示视频

http://v.youku.com/v_show/id_XNTY4MDE4MzE2.html BTW:youku上的广告有点麻烦!

 

数学模块

基于Lua实现了一个通用的二元计算控件(BinaryComputer)。下图中BinaryComputer的第二个输入参数Script为Lua脚本,它定义了该二元计算器的计算功能。通过编写不同的lua脚本,可以实现各种二元计算操作。

图中的lua脚本代码如下:

functionbinary(input1, input2)
      return input1 * input2 + math.sqrt(10000/2) – 200
end

上述代码中math是Lua自带的数学运算包。除开方函数之外,math函数包还提供了各种常见三角函数,开方,随机数,幂次,对数,运算,取模,绝对值等数值运算函数。

BinaryComputer是一个通用型二元计算器,它兼容一元计算器(将input2置为0即可),更高元计算器可以通过二元计算器组合得到。三元运算器可以通过两个BinaryComputer组合,四元运算器可以通过三个BinaryComputer组合得到,依次类推N元计算器可以通过N-1个BinaryComputer组合得到。由此可见本文的BinaryComputer足以应对各种数值计算操作。

 

声音模块

 

互动游戏设计

Face_Detection输出人脸的位置信息,其他控件使用该信息可以实现一些互动效果。图为人脸识别互动游戏,左边窗体显示人脸识别图像,人脸用红色圆圈标记,右边窗体显示2D游戏场景。游戏场景中,海底的鱼雷左右运动随机向水面发射炸弹,用户通过人脸控制游戏中的小船左右运动躲避炸弹,如果小船遇到炸弹则游戏结束。控件场景中,CvFullWindow是图像窗口代理控件,它与CvWindow不同之处是它所管理的OpenCV窗体大小可以任意改变,而且始终保持图像充满整个窗体。StringConsumer控件用来显示图像中的人脸坐标数据,首先对输入的字符串进行解码操作然后显示。GameConsumer为2D游戏主窗口的代理控件,它首先将图像中人脸的X坐标变换到游戏的窗口坐标系中,然后将变换后的X坐标赋给游戏场景中的小船,从而实现通过人脸控制二维场景中的小船运动。

 

系统改进设想

1,目前系统的界面以及可视化交互系统是基于Qt的graphics-view框架开发,将来可以将界面和核心分离,界面在web上基于js开发,核心放到服务器上。二者通过HTTP通信。

可视化交互系统,使用JS的矢量图库:http://raphaeljs.com/

2,插件系统的改进

目前插件系统存在一个问题,插件DLL中创建的控件对象在系统主框架中删除。控件的创建和删除都应该在DLL中进行。

IMMComposer更加适合触屏下创作啊。。。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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