记录学习的过程

盲水印（blind watermark）算法是一种将数字水印嵌入到数字媒体中的技术，而不需要原始媒体文件。与传统的数字水印技术不同，盲水印算法不需要原始媒体文件来提取数字水印，因此更加安全和隐私保护。盲水印算法的基本原理是将数字水印嵌入到数字媒体的频域或空域中，使得数字水印能够在不影响原始媒体质量的情况下被提取出来。盲水印算法通常包括两个主要步骤：嵌入和提取。在嵌入阶段，数字水印被嵌入到数字媒体中。这通常涉及到将数字水印转换为频域或空域信号，并将其嵌入到数字媒体中。

imadjust在matlab中imadjust原型如下：g = imadjust(f,[low_in high_in], [low_out high_out], gamma)f表示一张灰度图片，此函数将f的灰度值映象到g中的新值，也就是将low_in与high_in之间的值映射到low_out和high_out之间的值。 其中low_in以下与high_in以上的值可以被截去，也就是说小于low

图片读写stb在matlab中利用imread和imwrite来对图片进行读写，在c++中推荐一个很好用的库–stb，这个库只需要一个头文件，就可以对多种类型的图片进行解析和保存，并且使用方便，接口数很少。在github上下载stb_image和stb_image_write这两个文件，其中stb_image用于图片的解析，stb_image_write用于图片的保存。 注意一点，在使用stb_i

为什么要编译官网有提供编译好的二进制文件(VLFeat 0.9.20)，理论上不需要我们再进行编译，但是坑爹的是，自己的电脑上完全不能用！ 具体错误和这位博主的一样，但这位博主的解决方式却对我的问题完全不起作用，因为用vs2015编译时有各种坑(╯‵□′)╯︵┻━┻那么我们开始编译吧为了能用上VLfeat，那么只能放弃编译好的二进制文件，然后自行编译了。那么我们开始吧1.

Python数据处理 PCA/ZCA 白化参考材料 PCA、白化 以及一份别人的课后作业答案 UFLDL教程答案(3):Exercise:PCA_in_2D&PCA_and_Whitening与参考材料中实现的区别在于：参考材料中一列表示一个样本，在我的代码中一行表示一个样本基于课后练习的数据对 PCA/ZCA白化 进行代码说明完整代码在这里课后练习PCA课后练习 ...

本文完整代码在 https://github.com/jiemojiemo/Tensorflow_Demo/blob/master/image_loader.ipynbTensorflow图像处理以及数据读取本人研究的方向是图像处理，这个领域几乎被深度学习的方法给统治了，例如图像去燥、图像超分辨、图像增强等等。在模拟实现相关论文的方法时，我发现最难的部分并不是深度学习的网络，而是如何构建你的训练集。

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