weixin_41813620的博客

常用的插值方法1、最邻近元法这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v)　如下图所示：如果(i+u, j+v)落在A区，即u<0.5, v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，...

阅读mask rcnn相关资料时，对于其中的反卷积概念，需要仔细研究下。https://blog.youkuaiyun.com/qq_20909377/article/details/78927887

当一幅图像用某种特征表示出来，一般要进行L1-normalize或者是L2-normalize。假设一幅图像表示为Y=[x1 x2 x3 x4 x5],L1-normalize的结果为：L2-normalize的结果为：通过L1或L2标准化的图像特征往往具有良好的效果。顺便提一下tensorflow中 l2_normalize函数的实现：tf.nn.l2_normalize(x, ...

python项目中，读取图片时，常用的库就有好几个。但这里面有个坑就是读取的像素排列是不一样，比如opencv读取格式为BGR。介绍下转为其他排列的方法。BGR转为RGB：rgb = bgr[...,::-1]RGB转为BGR：与上同理bgr = rgb[...,::-1]RGB转为GBR：gbr = rgb[...,[2,0,1]]...