原创 圖像增強--Retinex算法
在【圖像處理中的數學原理】專欄（該專欄中的文章已經結集出版，書名爲《圖像處理中的數學修煉》）之前的一些文章中，我們已經討論了諸多非常有用的圖像增強算法，例如直方圖均衡算法以及更加強大的CLAHE。通常圖像增強算法或多
2020-02-22 00:14:26
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原创 如此多的深度學習框架，爲什麼我選擇PyTorch？
版權聲明：本文爲博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/broadview2006/article/details/79147351 小編說：目前
2020-02-22 00:14:26
原创 一、深度學習框架究竟是什麼？
1 引言 一直在說深度學習框架，最近也在使用tensorflow進行了簡單的實驗，但是對其中關係的理解還是不夠到位，他們裏面究竟是怎樣的一個運行機制呢？ 2 說明 深度學習框架也就像Caffe、tensorflo
2020-02-22 00:14:26
原创 五個案例，三大心得，深度學習的實踐應用之路
原文鏈接：http://geek.csdn.net/news/detail/202622 這篇文章對深度學習在工程級別應用上遇到的問題進行了很好地總結，並且提出一些有建設性的解決方案，很有實際意義。 當我們需要用深度學習處
2020-02-22 00:14:26
原创 Matlab中fspecial--濾波算子的用法
Fspecial函數用於創建預定義的濾波算子，其語法格式爲： h = fspecial(type) h = fspecial(type,parameters,sigma) 參數type制定算子類型，parameter
2020-02-22 00:14:26
原创 Matlab數字圖像的傅里葉變換（FFT）
實驗三 圖像的傅立葉變換 1.啓動MATLAB程序，讀入一幅圖像；對圖像做FFT。使用’subplot’命令，同時顯示原始圖像其頻譜圖； 1.1實驗過程： 首先讀取一幅圖像，然後將這幅圖像歸一化到0~1之間，然後對圖
2020-02-22 00:14:26
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原创 利用MATLAB2017進行深度學習
Matlab一直以來都有着神經網絡工具箱，而從2016的版本開始，提供深度神經網絡的相關工具。而到現如今2017的版本，功能更加完善，因此本人在此總結Matlab 2017所包含的深度學習的功能。 如今版本的Matlab已經包含的
2020-02-22 00:14:25
原创 不需要敲代碼就可以開發深度學習應用？我們來探個究竟
在深度學習仍然需要不少的數學和計算機編程能力的現在，如果突然出現了一個不需要寫任何公式和代碼的深度學習應用開發平臺，你會是什麼感覺?震驚?鄙夷?Verge 的一篇文章就近距離觀察了這個新的可視化開發平臺 Lobe，並詢問了領域內
2020-02-22 00:14:25
原创 圖像基本變換---圖像形態學算法(膨脹+腐蝕+開運算+閉運算)
二值圖像腐蝕函數 [算法說明] 二值圖像腐蝕操作屬於圖像形態學的範疇，形態學運算是隻針對二值圖像進行，並依據數學形態學(Mathermatical Morphogy)集合論方法發展起來的數字圖像處理方法，它主要包括腐蝕，膨脹
2018-09-20 06:04:54
原创 （圖像）數學形態學運算——腐蝕、膨脹、開運算、閉運算
數學形態學操作可以分爲二值形態學和灰度形態學，灰度形態學由二值形態學擴展而來。數學形態學有2個基本的運算，即腐蝕和膨脹，而腐蝕和膨脹通過結合又形成了開運算和閉運算。 開運算就是先腐蝕再膨脹，閉運算就是先膨脹再腐蝕。 二值形態學 腐蝕
2018-09-20 06:04:54
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原创 MATLAB--形態學圖像處理
腐蝕 imerode(image, s) 對圖像進行腐蝕操作 f = imread('img8.tif'); se = strel('disk', 10); g = imerode(f, se); subplot(1, 2, 1),
2018-09-20 06:04:54
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原创 機器人仿真 軟件 V-REP 入門教程 （一）簡介
V-REP (Virtual Robot Experimentation Platform虛擬機器人實驗平臺) 機器人模擬器V-REP集成開發環境，是基於分佈式控制結構： 每個對象/模型可以通過內嵌的腳本，插件，ROS節點，遠
2018-09-20 06:04:54
原创 MATLAB機器人與Simulink的網上研討會
機器人操縱, 1 部分: 運動學 Posted by Christoph Hahn, April 11, 2018 在這篇博文中,塞巴斯蒂安. 卡斯特羅將用 MATLAB 和仿真來討論機器人操作。這部分將討論運動學, 接下來的部
2018-09-19 07:25:18
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原创 主流深度學習框架對比
深度學習研究的熱潮持續高漲，各種開源深度學習框架也層出不窮，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon，等等。
2018-09-19 07:25:18
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原创 深度學習--你需要了解的八大開源框架
深度學習八大開源框架 導讀：深度學習（Deep Learning）是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的方法，深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特徵學習、分層特徵提取高效算法來替代手工獲取特徵（feature）。作爲當下最熱門的
2018-09-19 07:25:18