北斗星司


图像增强概述 增强的主要目的是对图像进行处理，使结果图像比原图更像适合于某一特定应用。特定意味着技术是面向问题的。 图像增强方法可分为两大类：空域方法和频域方法。 空域方法是基于图像中的像素直接进行局部处理 频域方法是基于图像的傅里叶变换进行处理 目前还没有图像增强的一般理论。 当一幅图像增强效果通

原本听的是mooc武汉大学的数字图像处理课程，但是无奈老师读ppt的能力太强，不太适应，后面的课程对于实验方面的要求甚低，无奈之下到处找课程，终于找到了一个适合自己的教程《王伟强-数字图像处理》，今天开始连载，希望3.20日之前能够完成课程的学习，加油！ 预计连载的目录 导言与MATLAB快速介绍

双目摄像头，单目摄像头缺少深度 Train->test->train->test->predicive

数字图像处理 武汉大学 一、绪论 图像可分为：可见的图像，不可见光成像，不可见量用图加以表示的（温度图、压力图）。 电磁波图，波长从小到大，包括伽马射线、x射线、紫外线、可见光、红外线、无线电波 根据图像波段可分为单波段图像、多波段图像和超波段图像 伽马射线成像主要是波长<0.01埃（1埃=1

点击查看原图 第一列是原图和对应的频率信息，第二列是去除低频部分后，FFT逆变换得到的图像。第三列是去除高频部分后FFT逆变换得到的图像。 从第二列可以看出高频贡献了图像的细节。从白到黑的边界保留了下来。而原图中大片的白与大片的黑在这个图中没什么区别。 第三列中保留了原图中的亮部与灰部，而由黑到白的

torch.topk 功能：找出前k大的数据，及其索引号 input:张量 k:决定选取k个值，k=1是为top-1 dim:索引维度 返回： Tensor:前k大的值 LongTensor:前k大的值所在的位置 torch.topk(input, k, dim=None,largest=True,

utils里内容改成 if scale_each is True: for idx, _ in enumerate([jj for jj in tensor]): t = tensor[idx] # for t in tensor: # loop over mini-batch dimension

在执行pip install语句的时候直接指定国内豆瓣的镜像源进行下载： pip install -i https://pypi.douban.com/simple 你想下载的包的名称 例如下载tensorboard很慢，那就输入 pip install -i https://pypi.douban