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最新推荐文章于 2022-10-06 16:36:17 发布
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博客提及一张由 vhly 上传的图像，上传时间为 2009 年 10 月 7 日下午 10:58:57。
夏成沙
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DICOM图像处理：深入解析DICOM彩色图像中的Planar配置及其对像素数据解析处理的实现
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
11-22 9519
在DICOM标准中，彩色图像的存储与显示涉及多个关键属性，其中**Planar Configuration（平面配置）**属性（标签 (0028,0006)）尤为重要。当遇到彩色DICOM图像在浏览时被错误地分割为9张小图，而实际应显示为一张完整的图像的问题，很可能与Planar Configuration属性的解析和处理有关。本文将深入详解Planar配置在彩色DICOM图像中的应用及处理。
高等数学Mathematica实验题——几个典型函数图形的绘制（y=sin1/x, y=xsin1/x等）
预见未来to50的专栏
05-06 1万+
y=sin1/x, y=xsin1/x这两个函数在极限部分经常被拿出来讨论，可谓函数中的明星。虽然之前已写了两三篇关于这两个函数的图形绘制的文章，今天作为实验题再发一篇吧。...
调试经验——使用Matlab绘制f(x)=xsin(1/x)的函数图形
预见未来to50的专栏
03-24 1万+
前面写了篇文章，介绍了f(x)=sin(1/x)的图像在Matlab中的绘制方法。 本以为f(x)=xsin(1/x)的图像由此可以照猫画虎得到，其实不然。 答案： x=linspace(-0.01,0.01,1000); y=x.*sin(x.\1); plot(x,y) 不得不说，当我在国防大学朱建民教授的高数教学视频中看到这幅图时，觉得美的不得了。所以，深夜爬起了自己用M
极限导论总结
做你想做的人，没有时间的限制，只要愿意，什么时候都可以start。
06-25 3554
极限基本概念
考研高数中基本的函数图像
热门推荐
English221的博客
10-06 11万+
考研数学基本图像
sin(1/x)的图像，第二类间断点，震荡间断点
ZJQ的博客
11-10 4万+
sin(1/x)的图像为: 在0附近不断地震荡。 向左转|向右转 如图上图,可得其在区间[-∞,-2/π]单调递减, 在区间[-2/π,2/π]无单调性,在[2/π,+∞]单调递减. 扩展阅读:  sinx函数，即正弦函数，三角函数的一种。正弦函数是三角函数的一种。对于任意一个实数x都对应着唯一的角（弧度制中等于这个实数），而这个角又对应着唯一确定的正弦值sinx，这样，对于任意一个...
图像处理1
weixin_44008782的博客
04-17 3121
1.一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y)，这里的x和y是空间坐标，而在任意坐标(x,y)处的幅度f被称为这一坐标位置图像的亮度或灰度。当x，y和f的幅值都是有限的离散值时，称为图像为数字图像。 数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有特殊的位置和数值。这些元素称为画像元素picture element，图像元素image element和像素pixel。 三类计算机处理：低级、中级和高级处理 低级处理包括原始操作，如降低噪声的图像预处理、对比度增强和图像锐化。 低级处理的特点是输入与输出通常都是图像
图像傅里叶变换实验
半濠春水的博客
05-11 5668
一、 实验目的： 掌握傅里叶变换及逆变换的基本原理方法。 理解频域滤波的基本原理及方法。 掌握进行图像的频域滤波的方法。 二、实验原理： 平滑滤波 (1) 线性平滑滤波器 线性低通平滑滤波器的所有系数都是正数，对 的模板来说，最简均值滤波器的是取所有系数为1，为了保持输出图像仍然在原图像的灰度值范围内，模板与像素邻域的乘积都要除以9。 MATLAB 提供了fspecial函数生成滤波时所用的模板，并提供filter2函数用指定的滤波器模板对图像进行运算。MATLAB 提供了一个函数imnoise来给.
实验1 matlab图像处理初步,实验一 MATLAB数字图像处理初步
weixin_35049138的博客
03-29 2850
实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。5．图像间如何转化。二、实验内容及步骤1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存...
图像融合
CAD之路
04-11 4908
一、概述 　　图像融合是图像处理中重要部分，能够协同利用同一场景的多种传感器图像信息，输出一幅更适合于人类视觉感知或计算机进一步处理与分析的融合图像。它可明显的改善单一传感器的不足，提高结果图像的清晰度及信息包含量，有利于更为准确、更为可靠、更为全面地获取目标或场景的信息。 　　图像融合主要应用于军事国防上、遥感方面、医学图像处理、机器人、安全和监控、生物监测等领域。用于较多也较成熟的是红外和
精选资源
《数字图像处理》期末复习题库1 + 试题答案
04-19
《数字图像处理》期末复习题库是一份精心整理的学习资源，旨在帮助学生高效地准备期末考试。这份题库涵盖了选择题、填空题和判断题这三种常见的题型，为学生提供了一个系统化的复习框架。它特别注重知识点的分类，以...
CNN实现的图像检索
09-08
1. 数据集：项目可能提供了训练和测试用的图像数据集，用于CNN模型的训练和检索系统的验证。 2. 预训练模型：可能包含已经训练好的CNN模型，如预训练的VGG16或ResNet50，用于提取图像特征。 3. 特征提取代码：这部分...
西安电子科技大学-《数字图像处理》PPT课件全套
11-30
1. 图像获取：了解图像形成原理，包括相机工作原理、像素概念以及扫描仪等设备在图像捕获过程中的作用。 2. 图像表示与编码：学习灰度图像、彩色图像的不同表示方法（如RGB、YUV、HSV等），以及图像压缩技术，如...
MSSIM和L1loss的混合损失函数用于图像恢复
群星闪耀的博客
08-02 1万+
背景 在图像恢复的深度神经网络当中。大部分的损失函数一般是L1 norm(MAE),L2 norm(MSE)。或者是SSIM,PSNR。 其中SSIM有了评价函数的变体MS_SSIM,具体的实现先参考文献[2], 代码部分再去参考[1]。 英伟达和MIT联合发表了一篇Loss Functions for Image Restoration with Neural Networks， 这种损失函数将MS_SIM和L1损失函数结合在一起。 下面写一些具体如何实现 实现过程 MS_SSIM的实现过程已经在[1]中
安全帽与口罩检测数据集_20251118_043642.zip
12-27
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称：安全帽与口罩检测数据集 图片数量： - 训练集：1690张图片 - 验证集：212张图片 - 测试集：211张图片 - 总计：2113张实际场景图片 分类类别： - HelmetHelmet：戴安全帽的人员，用于安全防护场景的检测。 - personwithmask：戴口罩的人员，适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask：未戴口罩的人员，用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：JPEG/PNG图片，来源于实际监控和场景采集，细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型，适用于建筑工地、工厂等环境，提升安全管理效率。 公共卫生管理应用： 集成至公共场所监控系统，实时监测口罩佩戴情况，为疫情防控提供自动化支持，辅助合规检查。 智能安防与合规检查： 用于企业和机构的自动化安全审计，减少人工干预，提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新： 支持计算机视觉目标检测领域的研究，适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性： 每张图片均经过标注，边界框定位准确，类别定义清晰，确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性： 包含安全帽和口罩相关类别，覆盖工业、公共场所以及多种实际环境，样本丰富，提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于目标检测任务，便于快速集成和部署。 实际应用价值突出： 专注于工业安全和公共健康领域，为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑，具有较高的社会和经济价值。
FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛方面的应用-面向多场景优化的代码实战与趋势前瞻.docx
12-27
内容概要：本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用，系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念，并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧，展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景，论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制，强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势，体现技术前瞻性。; 适合人群：具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统（如FreeRTOS）的高校学生或参赛开发者，尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员（经验1-3年为佳）。; 使用场景及目标：① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现；② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术；③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力； 阅读建议：此资源强调实战导向，建议结合STM32等开发平台边学边练，重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化，并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试，深入理解代码与系统动态行为的关系。
场景削减拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）
最新发布
12-27
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法的场景削减技术，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题，特别是在电力系统、可再生能源等领域中，通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景，从而降低计算复杂度，提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势，并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外，文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接，涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域，突出其实用性和可复现性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模；②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减；③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节；④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法，提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤，并参考附带的其他科研案例拓展应用思路；同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段，确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集_20251118_065219.zip
12-27
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：708张图片 验证集：158张图片 总计：866张图片 • 训练集：708张图片 • 验证集：158张图片 • 总计：866张图片 • 分类类别： CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片为常见格式（如JPEG/PNG），来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发：用于自动检测道路坑洞，实现实时预警和维护响应，提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统：帮助车辆识别道路缺陷，避免潜在事故，增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理：用于道路状况评估和定期检查，优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用，推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖：标注高质量，包含三种常见坑洞类型（CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole），覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性：数据集涵盖多种场景，提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于目标检测任务，支持快速模型迭代。 • 实际应用价值：专注于道路安全与维护，为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑，促进效率提升。
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