用卷积滤波器matlab代码图像卷积实验室 MATLAB编码 该实验室实现了灰度图像的图像卷积，在许多计算机视觉系统（例如，用于边缘检测）和大多数图像编辑程序（例如Photoshop）（例如，用于图像锐化）中实现的基本图像过滤功能。 这里使用的图像是“ cameraman.tif”。 关于基本卷积 函数：fun result = basic_convolution（image，kernel）将灰度图像（2D矩阵）和过滤内核（2D矩阵）作为输入，并将卷积后的图像结果作为灰度图像返回，其大小和数据类型与输入相同图像。 关于扩展卷积 第一部分是边界处理：代码中心对过滤后的图像进行处理（这样，输入和过滤后的图像的内容就不会在它们之间移动），然后通过扩展/复制图像的边缘像素来填充边界区域（“钳到边缘'）。 第二部分是图像过滤：演示了3×3卷积核，用于计算水平，垂直和（任何）对角线图像梯度，并使用锐化蒙版对图像进行锐化。 它还从头开始执行高斯低通滤波，包括5×5内核和1个像素的标准偏差。

用卷积滤波器matlab代码图像过滤和混合图像 一般说明 该存储库提供了一个图像卷积函数（图像过滤），用于创建混合图像。 该技术由Oliva，Torralba和Schyns于2006年发明，并在SIGGRAPH的论文中发表。 高频图像内容倾向于主导感知，但是在远处，只有低频（平滑）内容被感知。 通过混合高频和低频内容，我们可以创建一个混合图像，该图像在不同距离处的感知方式有所不同。 该项目在计算机视觉课程中。 资料夹说明 1- matlab脚本是包含以下内容的文件夹： my_imfilter =通过卷积进行过滤的函数。 proj1_test_filtering =使用相同过滤器的测试用例。 gen_hybrid_image =混合图像的书面功能。 vis_hybrid_image =用于以不同比例显示混合图像输出的功能。 Proj1 =输出混合图像（低频或高频，混合图像和不同比例）的脚本。 2-随项目附带的图像位于名为raw_data的文件夹中 3-输出文件夹包含以下内容 狗照片输入到proj1_test_filtering代码时的输出。 混合照片的输出。 算法 1.通过卷积过滤 获取

图像卷积操作matlab代码傅立叶图像优化和反卷积 该存储库包含arXiv上技术报告“如何有效地解决傅立叶域中的凸像优化和反卷积”的实施。 作者 弗雷德里克·邓布根（） SabineSüsstrunk教授 概述 该存储库包含以下脚本： python / Convolution.ipynb matlab / Convolution.m 用于可视化空间和傅立叶域中卷积的脚本。 python / Optimization.ipynb matlab / Optimization.m 用于解决Fourier域中图像模糊化示例的脚本。 python / tools.py python / psf2otf.py matlab / sh_computation.m matlab / vec2mat.m 绘图工具和其他基本操作。 贡献 我们对任何形式的贡献感到高兴（以不同的编程语言实现，改进现有代码等）。 如果您要在代码中添加一些内容，请提交请求请求，或者给我们发送电子邮件。 致谢 我们要感谢Zahra Sadeghipoor博士，Nikolaus Arvanitopoulos博士和Radhakrish

利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块，程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载mnist数据集，并从mnist_data目录中读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data',one_hot=True) #（1）这里的“mnist_data” 是和当前文件相同目录下的一个文件夹。自己先手工建立这个文件夹，然后从https://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载所需的4个文件（即该网址中第三段“Four files are available on this site:”后面的四个文件），并放到目录MNIST_data下即可。 #（2）MNIST数据集是手写数字字符的数据集。每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。 #（3）one_hot表示独热编码，其值被设为true。在分类问题的数据集标注时，如何不采用独热编码的方式， 类别通常就是一个符号而已，比如说是9。但如果采用独热编码的方式，则每个类表示为一个列表list，共计有10个数值，但只有一个为1，其余均为0。例如，“9”的独热编码可以为[00000 00001]. #定义输入数据x和输出y的形状。函数tf.placeholder的目的是定义输入，可以理解为采用占位符进行占位。 #None这个位置的参数在这里被用于表示样本的个数，而由于样本个数此时具体是多少还无法确定，所以这设为None。而每个输入样本的特征数目是确定的，即为28*28。 input_x = tf.placeholder(tf.float32,[None,28*28])/255 #因为每个像素的取值范围是 0～255 output_y = tf.placeholder(tf.int32,[None,10]) #10表示10个类别 #输入层的输入数据input_x被reshape成四维数据，其中第一维的数据代表了图片数量 input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1]) test_x = mnist.test.images[:3000] #读取测试集图片的特征，读取3000个图片 test_y = mnist.test.labels[:3000] #读取测试集图片的标签。就是这3000个图片所对应的标签

内含FPGA的图像卷积代码和matlab图像卷积代码》

图像卷积操作matlab代码TensorFlow中的单发面部检测器 该存储库包含TensorFlow中几个单镜头面部检测器的非官方重新实现。 。 单击以获取Caffe中的官方代码（仅用于评估）。 。 单击以获取PaddlePaddle中的官方代码。 DAN（动态锚定路由网络）：一种新颖的框架尝试对极小的人脸进行就地级联检测。 用法 下载并重新组织目录，如下所示： WIDER Face Dataset/ |->WIDER_train/ | |->images/ | |->... |->WIDER_val/ | |->images/ | |->... |->WIDER_test/ | |->images/ | |->... |->wider_face_split/ | |->wider_face_train.mat | |->... ''' WIDER_ROOT is your path of the WIDER Face Dataset. 运行以下脚本以生成TFRecords。 python dataset/convert_tfrecords.py --dataset_directory

肺炎是一种严重威胁人类健康的疾病,及时、准确地检测出肺炎可以尽早帮助患者接受治疗。因此,提出了一种基于YOLOv3改进的Multi branch YOLO检测算法。用多分枝膨胀卷积输出的特征代替YOLOv3中不同层级的特征进行检测,在多分枝卷积神经网络中引入Boosting思想,并使用最大化熵方法优化网络。将每个卷积分枝视为一个弱分类器,通过最大化熵方法使每个分枝学习到相近的检测能力,避免多分枝卷积模型退化成单分枝卷积模型。基于北美放射学会提供的肺部X射线影像进行实验,结果表明,该算法在实验数据集上的检测准确率高于其他目标检测算法。

Image_Convolution_CUDA CUDA中的2D图像卷积通过使用共享和恒定内存进行。

c++实现图像卷积操作，参数为（输入图像，输出图像），卷积核内部自己更改

基于实现多光谱图像的多标签场景分类为目的，采用卷积神经网络的方法，通过计算数据集中所有样本标签的共现矩阵，利用共现矩阵为每个标签分配不同的权重，提出了一种新的计算损失函数的方法。所设计的卷积神经网络能够充分利用除了红绿蓝三通道之外的光谱信息，同时也能够利用已有的预训练的卷积神经网络权重进行参数的初始化，使得网络能够快速收敛。所提出的算法在Planet Amazon数据集上取得了最高的F值，从而得出了该算法具有高准确率和高可行性的结论。