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RSS订阅原创 图像梯度计算
为允许有负值,将类型从unit8改为float64计算水平梯度白到黑是正数，黑到白就是负数了，所有负数会被截断到0，所以要取绝对值不建议直接计算不建议直接计算。
2024-04-28 17:20:04
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原创 图像形态操作
在上述代码中：image 是要进行腐蚀操作的图像。kernel 是腐蚀操作中使用的结构元素，可以是自定义的形状和大小。iterations 参数表示腐蚀操作的次数。请注意，腐蚀操作会减少图像中白色（亮）区域的面积，因此它可以用来去除图像中的小白色噪声或分离相邻的对象。腐蚀操作对图像的暗区域没有影响。
2024-04-17 23:14:58
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原创 图像阈值与平滑处理
• src：输入图• dst： 输出图• thresh：阈值• maxval：当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值• type：二值化操作的类型, 包含以下5种类型：cv2.THRESH_BINARY;• cv2.THRESH_BINARY : 超过阈值部分取maxval（最大值）,否则取0• cv2.THRESH_BINARY_INV : 是THRESH_BINARY的反转• cv2.THRESH_TRUNC : 大于阈值部分设为阈值，否则不变。
2024-04-17 20:29:02
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原创 requires_grad_和requires_grad的区别
是一个非常重要的属性，它决定了某个张量（Tensor）是否会在自动求导（autograd）过程中跟踪其计算历史。在实际应用中，如果你想要保留原始数据并创建一个新的用于梯度计算的张量，你应该使用。如果你想要直接修改现有张量的属性，使其开始或停止跟踪操作，那么你应该使用。在使用深度学习框架（如PyTorch）进行神经网络模型训练时，的区别主要在于它们对张量属性的改变时机不同。用于创建一个新的张量副本并设置其。用于直接修改原张量的。
2024-04-02 07:08:55
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空空如也
空空如也
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