艾醒的博客

SiliconFlow（硅基流动）是专注于生成式AI的计算基础设施平台，提供大模型推理引擎（SiliconLLM）、文生图/视频加速库（OneDiff）及模型云服务平台（SiliconCloud），旨在降低AI模型的部署和推理成本。

在配置环境和使用torch_npu时遇到的问题以及解决方法

在本篇文章中将介绍hadoop single node cluster的完整安装过程以及运行hadoop

Windows系统下Git的安装与简单使用流程

在前面的文章中我们已经学会了使用膨胀与腐蚀、使用梯度、使用边缘检测的方式获得图像的轮廓，那么在获得轮廓后我们可以对图像进行什么样的操作呢？本文将介绍轮廓的绘制与轮廓特征的使用。

在之前的文章中我们介绍了使用膨胀和腐蚀、计算图像梯度的方式来获取图像的轮廓，本篇文章将介绍另外一种可以获取图像轮廓的方法——边缘检测。

前面的文章中我们介绍了用膨胀和腐蚀得到了图像轮廓，图像梯度也是一种可以得到图像轮廓的方式，同时他也是边缘检测的其中一个步骤，下面我们来介绍各种可以求得图像梯度的算子。

有些时候图片上会有一些划痕或者污渍，会影响图片的质量，假设我有一张写有“艾醒”的图片，但是有花花绿绿的划痕和污渍，这时我们就可以运用腐蚀与膨胀消除这些划痕和污渍。

在很多任务当中，首要的任务就是对图像进行阈值处理，为后续其他操作做准备，本文将介绍5种阈值处理的方法以及参数设置，同时通过合理的分析帮助记忆相关参数。

很多时候我们能拿到的图片并不是十分干净，有时会有一些噪声，这时我们就应该采用滤波的方式对他进行处理，本文将在一张干净的图片上生成噪声并进行滤波操作。均值滤波适合椒盐噪声，高斯滤波适合高斯噪声，两种噪声都要尝试一下中值滤波通过比较得出较好的图片。

本文主要介绍使用opencv-python进行图像填充和图像融合时会用到的函数以及参数的设置

本文将简单介绍opencv-python中的图像以及视频的读取，并且介绍灰度图与彩图的通道，以及灰度图与单通道的联系与区别。

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