PyCNN：使用Python的细胞神经网络进行图像处理 细胞神经网络（CNN） 是最早在1988年细胞神经网络提出类似于神经网络，与该通信在相邻单元之间只允许的差的平行计算模式。 图像处理是其。 CNN处理器旨在执行图像处理； 具体来说，CNN处理器的原始应用是执行数字处理器无法实现的实时超高帧速率（> 10,000 frame / s）处理。 这个python库是CNN的实现，用于图像处理。 注：该库已在发表的研究被引用，寻找在参考部分中引用＃19。 我很高兴这个图书馆可以为社区提供帮助。 注意：不得将细胞神经网络（CNN）与完全不同的卷积神经网络（ConvNet）混淆。 如上图所示，想象一个带有反馈回路的控制系统。 f（x）是分段线性S型函数。 控制（模板B）和反馈（模板A）模板（系数）是可配置的，并控制系统的输出。 在确定常用图像处理技术的模板方面已经进行了重大研究，这些模板已发布在此。 进一步阅读： 动机 这是2014年第14届细胞纳米级网络和应用（CNNA）大会上演示的扩展。我写了一篇博客文章，可在。 我的论文使用了该库在IEEE Xplore中发布了一个。 依存

易康是一款优秀的面向对象图像处理软件。本文档是易康软件最新版本8.0的中文版用户手册。

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给出了一种涉及多光源的多输入多输出(MIMO)可见光无线通信(VLC)系统。通过编程模拟出n 个发射光源，分别发射n 路不同的码流。无线信号接收端用摄像头来采集无线信号，对采集到的信号使用图像处理技术来识别各个传输通道的信息，并进一步恢复出n 路码流。实验结果表明，实验中出现的少量误码均可被正确纠正，发送端发送的信号码流在接收端均可被正确地恢复出来。提出的系统通过更改信号接收机制，规避了基于光电二极管接收信号的现有系统中所存在的光源布局与同步难题及多径干扰问题。提出的多通道信号传输与接收方式，提高了光源利用率，因其可操作性而具有实用价值。

针对传统阈值分割算法的一些缺点，通过将数字形态学与阈值分割算法相互结合提出了一种改进的阈值分割算法来进行脊椎图像分割，并将分割结果与传统图像分割方法得到的结果进行分析对比。结果显示本论文改进的阈值分割算法得到的脊椎分割图像与传统方法分割的图像相比在抑制噪声方面有好的效果，在对比度方面也优于其他传统的医学图像分割方法，最后设计了计算脊椎相邻椎体间的相对距离、相对椎体厚度及其变化率的有效算法，可为临床进一步应用提供参考。

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