图像的Census变换 Census变换属于非参数图像变换的一种,它能够较好地检测出图像中的局部结构特征,如边缘.角点特征等.传统Census变换的基本思想是:在图像区域定义一个矩形窗口,用这个矩形窗口遍历整幅图像.选取中心像素作为参考像素,将矩形窗口中每个像素的灰度值与参考像素的灰度值进行比较,灰度值小于或等于参考值的像素标记为0,大于参考值的像素标记为1,最后再将它们按位连接,得到变换后的结果,变换后的结果是由0和1组成的二进制码流.Census变换的实质是将图像像素的灰度值编码成二进制码流

1.立体匹配算法主要可分为两大类:基于局部约束和基于全局约束的立体匹配算法． (一)基于全局约束的立体匹配算法:在本质上属于优化算法,它是将立体匹配问题转化为寻找全局能量函数的最优化问题,其代表算法主要有图割算法.置信度传播算法和协同优化算法等．全局算法能够获得较低的总误匹配率,但算法复杂度较高,很难满足实时的需求,不利于在实际工程中使用． (二)基于局部约束的立体匹配算法:主要是利用匹配点周围的局部信息进行计算,由于其涉及到的信息量较少,匹配时间较短,因此受到了广泛关注,其代表算法主要有 SA

  半全局立体匹配算法Semi-Global Matching,SGM由学者Hirschmüller在2005年所提出1,提出的背景是一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差:而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束(如平滑性约束)而得到更好的匹配效果,但是对内存的占用量大,速度慢.为了结合两者的优点,同时避免两者的缺点,SGM算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最

  由于代价计算步骤只考虑了局部的相关性,对噪声非常敏感,无法直接用来计算最优视差,所以SGM算法通过代价聚合步骤,使聚合后的代价值能够更准确的反应像素之间的相关性,如图1所示.聚合后的新的代价值保存在与匹配代价空间C同样大小的聚合代价空间S中,且元素位置一一对应. 图1:代价聚合前后视差图示意图   为了获得较好的匹配效果,SGM算法依旧采用全局立体匹配算法的思路,即全局能量最优化策略,简单来说就是寻找每个像素的最优视差使得整张影像的全局能量函数最小.全局能量函数的定义如公式1所示: 式1 全

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le

etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具,核心文件etl.py不超过500行,具备如下特点 爬虫和清洗逻辑基于xml定义,不需手工编写 基于python生成器,流式处理,对内存无要求 内置线程池,支持串行和并行处理 内置正则解析,html转义,json转换等数据清洗功能,直接输出可用文件 插件式设计,能够非常方便地增加其他文件和数据库格式 能够支持几乎一切网站,能自动填入cookie github地址: https://github.com/ferventdesert/etlpy,

Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源码,基于Lasagne] 闲扯:大数据不如小数据 这是一份很新的Paper(2015.6),来自于Google旗下的新锐AI公司DeepMind的四位剑桥Phd研究员. 他们针对CNN的特点,构建了一个新的局部网络层,称为空间变换层,如其名,它能将输入图像做任意空间变换. 在我的论文[深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良]中,提出了一个有趣观

原文地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_684c8d630100turx.html 刚开会每周的例会,最讨厌开会了,不过为了能顺利毕业,只能忍了.闲话不多说了,下面把上周学习的一个简单的算法总结一下,以备后面写毕业论文的时候可以参考一下. 一.Census Transform(CT)算法的学习     Census Transform 算法是Ramin Zabih 和 John Woodfill 于1994年在他们的论文<Non-parametric LocalTr

在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时约450ms,如果采用所谓的快速模式耗时约150ms,说实在的,这个速度确实还是有点慢,后续曾尝试用AVX优化,但是感觉AVX真的没有SSE用的方便,而且AVX里还有不少陷阱,本以为这个算法优化没有什么希望了,但前几日网友推荐了一片论文<Randomized Redundant DCT Effice

原文:http://www.albahari.com/threading/part5.aspx 专题:C#中的多线程 1并行编程Permalink 在这一部分,我们讨论 Framework 4.0 加入的多线程 API,它们可以充分利用多核处理器. 并行 LINQ(Parallel LINQ)或称为 PLINQ Parallel类 任务并行(task parallelism)构造 SpinLock 和 SpinWait 这些 API 可以统称为 PFX(Parallel Framework,并行

在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本

背景:最近看到实验室其他同学在用傅立叶变换解决问题,我也想通过并行来解决这个问题,所以看了一下傅立叶变换的东西,感觉涵盖的东西还能多,我只是初步做了一下了解(一定很片面,但是我主要是为了应用它,主要了解它的实现原理),据我理解:傅立叶分析使用一系列sin函数和cos函数表示一个连续函数.傅立叶变化就是一个将时间域的函数序列f(k)映射到频率域上的函数序列F(j).序列f(k)表示一组信号采样的时间函数,序列F(j)表示傅立叶系数的分布,这个分布是关于频率的函数. 傅立叶原理表明:任何连续测量的时

第五部分 并行线程   在本节中,我们将介绍Framework 4.0新增的利用多核处理器的多线程API: 并行LINQ或PLINQ Parallel 类 任务并行性构造 并发集合 自旋锁和自旋等待 这些API统称为(松散地)称为PFX(并行框架).并行类与任务并行性构造一起被称为任务并行库或TPL. Framework 4.0还添加了许多针对传统多线程的较低级线程构造.我们之前介绍了这些内容: 低延迟信令构造(SemaphoreSlim,ManualResetEventSlim,Countdo

摘要 本文通过列举历史中出现的产品,梳理了模数转换器在20世纪30年代~~20世纪80年代末的发展历史.接下来,简要介绍模数转换器的原理.技术指标.分类和未来发展方向.最后,提供了一种自制3位FLASH型ADC的方法(该方法经过了作者的测试且价格在20元以下). 参考文献 涉及到的数据手册(eyg7) Flash ADC_Chapter 13 - Digital-Analog Conversion    ZepToBars     <Analog-Digital Conversion> Cha

1692: [Usaco2007 Dec]队列变换 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 1383  Solved: 582[Submit][Status][Discuss] Description FJ打算带他的N(1 <= N <= 30,000)头奶牛去参加一年一度的“全美农场主大奖赛”.在这场比赛中,每个参赛者都必须让他的奶牛排成一列,然后领她们从裁判席前依次走过. 今年,竞赛委员会在接受队伍报名时,采用了一种新的登记规则:他们把所

在我们正式开始讲解Hilbert-Huang Transform之前,不妨先来了解一下这一伟大算法的两位发明人和这一算法的应用领域 Section I 人物简介 希尔伯特:公认的数学界“无冕之王”,1943年去世于瑞士苏黎世.除此之外,自不必过多介绍. 黄锷:1937年出生于湖北省:1975年进入NASA(美国国家宇航局):美国国家工程院院士. Section II Hilbert-Huang的应用领域 医学领域:探测心率不齐.登革热的扩散.血压的变化 交通领域:探测公路桥梁安全 安全领域:辨识

返回目录 题目有点意思,大家都知道Dictionary<K,V>不是线程安全的类型,而List<T>是线程安全的吗?在今天之前大叔没有去测试过,而就在今天也是一个VIP问我,说在我的代码中使用了并行,然后为一个List赋值,说的直接一点就是:List元素是全局的,在各个线程里分别去操作它,测试数据是1万条,而在测试结果之后,我发展List元素最终的数组是9000多条,也就是说被并发了几千条数据,呵呵,下面咱们看一下源代码吧! 测试代码: [TestMethod] public vo

所谓三维变换,其实是在二维平面上产生三维的视觉效果.前面老周简单提了一下透视效果,如果透视效果不能满需求,那可以考虑用三维变换. UIElement类有一个属性叫Transform3D,它定义的类型为Transform3D,但,这个类是没有公共的构造函数的,困为它只作为基类.从这个类派生出两个类: PerspectiveTransform3D——这个类的作用是设置观察点的位置,它不能单独使用,单独使用这个类,看不到变换效果.所谓观察点,就好比咱们照相时照相机的观察窗口,照相机放到什么位置,就会看

关于Parallel我也不细说了,一则微软封装的很好用,二来介绍这个的遍地都是. 我要说的是,要想成为一个优秀的标题党,一定要把重点放到别的地方,为了节省大家阅读时间,我先把结论说了,然后再慢慢从头说,愿意往下看的可以看看因果,不愿意看的,也算咱给大家提个醒吧. 结论就是,大家在做单元测试用例的时候一定要用心,这篇随笔是要检讨并警醒下自己并与大家共勉. 据一些我不记得名字的国外权威专家,据说是测试大师级人物研究,测试用例的出现的错误并不比被测试的代码少,我相信大多数人会和我类似,在写代码的时候小