在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是: transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值,分别对应的是RGB三个通道:后面的(0.229,0.224,0.225)则表示的是标准差 这上面的均值和标准差的值是ImageNet数据集计算出来的,所以很多人都使用它们 但是如果你想要计算自己的数据集的均值和标准差,让其作为你的

最近在跑代码的时候,需要用到RGB三个通道上的均值,如下图所示: 写了一个程序,如下: import os import cv2 import random import numpy as np #数据集的位置 dataset_dir = 'data' # 验证集图像数量 _NUM_VALIDATION = 1000 # 随机种子 _RANDOM_SEED = 0 def _get_filenames_and_classes(dataset_dir): """Returns

本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

图片减去均值后,再进行训练和测试,会提高速度和精度.因此,一般在各种模型中都会有这个操作. 那么这个均值怎么来的呢,实际上就是计算所有训练样本的平均值,计算出来后,保存为一个均值文件,在以后的测试中,就可以直接使用这个均值来相减,而不需要对测试图片重新计算. 一.二进制格式的均值计算 caffe中使用的均值数据格式是binaryproto, 作者为我们提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp,放在caffe根目录下的tools文件夹里面.编译后的可执行体放在 buil

声明:本文最初发表于赖勇浩(恋花蝶)的博客http://blog.csdn.net/lanphaday 先将两张图片转化为直方图,图像的相似度计算就转化为直方图的距离计算了,本文依照如下公式进行直方图相似度的定量度量: Sim(G,S)= 其中G,S为直方图,N 为颜色空间样点数 转换为相应的 Python 代码如下: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import Image def make_regalur_image(img,size=(256,25

OpenCV 计算图像的直方图 计算图像的直方图是图像处理领域一个非经常见的基本操作. OpenCV 中提供了 calcHist 函数来计算图像直方图.只是这个函数说实话挺难用的,研究了好久才掌握了些主要的使用方法. calcHist 函数 C++ 的函数原型例如以下: void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, SparseMat& hist, int dims, con

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差

获取数据集 读取小批量样本 小结 本节将使用torchvision包,它是服务于pytorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型. torchvision主要由以下几个部分构成: torchvision.datasets:一些加载数据的函数以及常用的数据集的接口 torchvision.models: 包含常用的模型结构(含预训练模型),例如AlexNet,VGG,ResNet: torchvision.transforms:常用的图片变换,例如裁剪,旋转等: torchvision.u

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf

  目录(?)[+]   1.搜狗实验室数据集: http://www.sogou.com/labs/dl/p.html 互联网图片库来自sogou图片搜索所索引的部分数据.其中收集了包括人物.动物.建筑.机械.风景.运动等类别,总数高达2,836,535张图片.对于每张图片,数据集中给出了图片的原图.缩略图.所在网页以及所在网页中的相关文本.200多G 2 http://www.imageclef.org/ IMAGECLEF致力于位图片相关领域提供一个基准(检索.分类.标注等等) Cross

比如有图像1,将其旋转n度得到图像2,问如何比较两张图像得到旋转的度数n. 算法思路参考logpolar变换: 1.从图像中心位置向四周引出射线. 2.计算每根射线所打到图像上的像素累计和,得到极坐标灰度曲线. 3.比较两张图的灰度曲线,得到最相关的偏移位置,即为两张图像的旋转角度. 原图: 旋转了10°的图像: 灰度曲线: 代码如下: main.m clear all; close all; clc; img1 = imread('lena.jpg'); img2 = imrotate(img

目录(?)[+]   1.搜狗实验室数据集: http://www.sogou.com/labs/dl/p.html 互联网图片库来自sogou图片搜索所索引的部分数据.其中收集了包括人物.动物.建筑.机械.风景.运动等类别,总数高达2,836,535张图片.对于每张图片,数据集中给出了图片的原图.缩略图.所在网页以及所在网页中的相关文本.200多G 2 http://www.imageclef.org/ IMAGECLEF致力于位图片相关领域提供一个基准(检索.分类.标注等等) Cross L

SUN dataset数据集,有两个不错的网址: http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/ (普林斯顿大学) http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/ (麻省理工学院) 普林斯顿大学的SUN数据集主页: SUN Database: Scene Categorization Benchmark Abstract Scene categorization is a fundamental problem in

import cv2 import numpy as np import math import time def get_entropy(img_): x, y = img_.shape[0:2] img_ = cv2.resize(img_, (100, 100)) # 缩小的目的是加快计算速度 tmp = [] for i in range(256): tmp.append(0) val = 0 k = 0 res = 0 img = np.array(img_) for i in ran

Download MATLAB Toolbox for the LabelMe Image Database 利用Matlab Toolbox工具箱下载图像库 一.下载Matlab Toolbox工具箱 1. Github repository We maintain the latest version of the toolbox on github. To pull the latest version, make sure that "git" is installed on

https://www.docin.com/p-2103834433.html

from math import log def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) print("样本总数:" + str(numEntries)) labelCounts = {} #记录每一类标签的数量 #定义特征向量featVec for featVec in dataSet: currentLabel = featVec[-1] #最后一列是类别标签 if currentLabel not in labelCo

Index of /mirflickr/mirflickr1m Name Last modified Size Description Parent Directory   -   exif.zip 2012-12-06 18:56 801M   exif_raw.zip 2012-12-06 19:36 773M   features_edgehistogram.zip 2012-12-05 20:15 595M   features_gist.zip 2012-12-06 21:52 1.8