原创 MindSpore LSTM QuickStart
MindSpore LSTM 快入MindSpore 框架LSTM 運行安裝命令GPU環境獲取雲端運行 MindSpore 框架 引用老師木文章深度學習框架的靈魂,“Mindspore 個人帶來了驚喜,在衆所周知的難題上勇闖無人區
原创 全景拼合參考介紹
目錄 拼接流程 經典與基礎 理論發展 拼合軟件 拼接流程 採集圖像序列 -> 特徵檢測與匹配 -> 參數優化 -> 投影展開 -> 計算重疊區域 -> 色彩校正-> 查找拼縫 -> 融合生成全景圖 經典與基礎 Image A
原创 OpenMP加速學習參考
1. 英特爾開發專區 Richard Gerber的系列三篇文章 從 OpenMP* 着手入門 http://software.intel.com/zh-cn/articles/getting-started-with-o
原创 彩色圖像直方圖均衡化 --- 基於OpenCV中EqualizeHist_Demo實現
本文給出基於彩色圖像直方圖均衡化的OpenCV代碼與結果示例! 具體內容包含: 1. 灰度圖像直方圖均衡化 2. 對RGB三通道各自均衡化後,再組合輸出結果 3. RGB圖像轉化爲HSI,YUV,YCbCr顏色空間後,對亮度通道進行均衡化
原创 圖像修復三:Image Completion using Planar Structure Guidance
Image Completion using Planar Structure Guidance.2014, ACM SIGGRAPH. 項目主頁:https://sites.google.com/site/jbhuang0604/pub
原创 HDR 圖像系列文章之序
之前學習了HDR相關知識,打算找時間寫一個簡單的系列,初步目錄: 1. Camera Pipeline 2. 由動態範圍,進而簡述什麼是HDR (High-Dynamic Range) 普通圖像對色彩量化範圍一般爲[0,2
原创 32bit到64bit 代碼移植相關參考
64bit代碼移植,推薦 Karpov Andrey 的幾篇文章: 1. What advantages do 64-bit processors have over 32-bit ones? http://www.codepro
原创 2016 CVPR 德州儀器 ADAS Tutorial
Computer Vision for Automotive/ADAS Market: Challenges and Embedded Vision Solutions 主要講了以下四個方面: ADAS市場與挑戰嵌入式硬件和SoC嵌入式
原创 圖像修復二:基於 Object Removal by Exemplar-Based Inpainting 的改進算法
Exemplar-based inpainting 算法的改進一般基於以下三點: 1)優先級計算 ---- 獲取更好的填充順序,減少結構傳播錯誤及累積錯誤 2)搜索策略 ---- 改進算法速度 3)融合去除填充後的塊狀特徵
原创 使用fscanf()提取txt中一定格式的數據例子
txt文本文件中的數據格式爲如下: [0.2942047,0.019607544,11.258041,24.22] [0.25497437,0.0,10.72847,32.00] [0.2745819,0.0,10.650024,4
原创 Intrinsic image / video
首先看分解圖像的效果: original
原创 圖像修復一:Region Filling and Object Removal by Exemplar-Based Inpainting
本文簡單解讀下 Criminisi 等人論文"Region Filling and Object Removal by Exemplar-Based Inpainting.2004,TIP"中的基於紋理合成的圖像補全方法: 該方法結合了"
原创 【怎樣閱讀代碼】
作爲程序員來說,看代碼是我們的必修課。記得以前《Linux內核修煉之道》的作者說過,學習linux最好的途徑就是看代碼。《深入淺出MFC》的作者侯捷也說過,代碼面前沒有祕密可言。但是,代碼真的是那麼容易讀的嗎?其實就我個人的經驗而言,代碼