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1 实验数据方法
2017年08月10 - 在做开关电源有关实验时,使用示波器测量得到的实验数据通常存在大量低。 需要进行去处理后才能进行后续操作
2 Opencv学习之去方法(一)
2018年05月30 - 常用的图像去方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波等。下面先介绍均值滤波的原理和实现。 原理介绍: 均值滤波是一种线性滤波,其核心思想是-领域平均法,均值滤波是用图像上一点的领域范围内所有像素的均值代替该点的值,经过均值计算后就可以达到去除突变噪声干扰的效果。而均值滤波的缺点是会造成
3 Opencv学习之去方法(二)
2018年05月30 - 高斯噪声的抑制效果较差。 实现方法: Opencv中提供了medianBlur()函数,使用时直接调用,函数原型如下: C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize) 第一个参数:输入图像,为1、3、4通道的图像
4 常用的图像去方法
2018年06月04 - 常用的图像去方法: ①高斯滤波: 高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的 加权平均灰度值 去替代模板中心像素点的值。 1.高斯滤波是平滑线性滤波器,在对
5 图像去方法及发展
2016年09月08 - 的过程中, 对于阈值选择的研究一直是热点。 3. 实验表明脊波和曲波对图像的去效果大大优于其他同类的方法,特别是在噪声严重的情况下曲波优越性更为显著。目前对脊波和曲波的研究刚刚开始,但是它们在诸多领域显示出的优良性质已经为许多的研究者关注,成为研究的热点。 4. 学术界一直存在着何种算法最优
6 常用的数据增强方法——图片镜像、图片缩放、图片旋转、加
2018年04月22 - 最近遇到了自己制作数据集,通过图片镜像,缩放,旋转和加点的方式增加图片数据集,c++代码如下: 图片镜像 //rotate with mirror #include <iostream> #include <opencv2
7 自己跑caffe 反卷积实验(图像去)总结
2016年12月12 - (因作者的实验层数居多,将batchsize改到2还不行后,我将网络结构删掉了一部分,最终跑起来!)2、关于在做自己的反卷积实验中,输入数据的问题:(总结:caffe做分类比较多,做回归较少,lmdb数据类型主要用于分类,而hdf5+euclidean配合做回归)因为Hyeonwoo Noh的实验
8 图像处理去方法
2010年07月03 - 象中的对象尺寸都比较大,且没有细小的细节,对这种类型的图像除的效果会比较好。2.5 小波去这种方法保留了大部分包含信号的小波系数,因此可以较好地保持图象细节。小波分析进行图像去主要有3个步骤:(1)对图象信号进行小波分解。(2)对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化。(3)利用二维小波重构图象
9 [转]图像处理去方法
2008年12月04 - ,首先对有噪声图象进行开启操作,可选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大,因而开启的结果是将背景上的噪声去除。最后是对前一步得到的图象进行闭合操作,将图象上的噪声去掉。根据此方法的特点可以知道,此方法适用的图像类型是图象中的对象尺寸都比较大,且没有细小的细节,对这种类型的图像除的效果会比较好。 2.5 小波去
10 请问:带语音端点检测的方法
2008年08月27 - 请问: 如何才能去掉语音段中的噪音把有效语音检测出来?有没有什么好点的算法?

 
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