数字图像处理：实验六 图像分割
实验六 图像分割数据分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理，图像分割后提取的目标可用于图像识别、特征提取，图像搜索等领域。图像分割的基本策略主要是基于图像灰度值的两个特性，即灰度的不连续性和灰度的相似性，因此图像分割方法可分为基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法。本次实验通过完成简单的图像分割进一步加深对图像分割的理解。一、实验目的进一步掌握MATLAB程序设计方法；巩固图像分割理论与方法；编程实现图像分割，比较基于阈值分割方法和基于边缘分割方法的效果，分析
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解决 error: (-215:Assertion failed) _src.empty() in function 'cv::cvtColor'cv2.error: OpenCV(4.5.5) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'
High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity
从人类大脑活动中重建视觉体验，为理解大脑如何代表世界，以及解释计算机视觉模型和我们的视觉系统之间的联系提供了独特的方法。虽然深度生成模型最近被用于这一任务，但重建具有高语义保真度的真实图像仍然是一个具有挑战性的问题。在这里，我们提出了一种基于扩散模型(DM)的新方法来重建通过功能磁共振成像(fMRI)获得的人脑活动图像。更具体地说，我们依赖于被称为稳定扩散的潜在扩散模型(LDM)。该模型降低了DM的计算成本，同时保留了它们的高生成性能。我们还通过研究LDM的不同组成部分（如图像zzz。
ubuntu 更换pip源
1.在主目录创建.pip文件夹sudo mkdir .pip2.进入./pip文件夹cd .pip3.创建pip.conf文件sudo touch pip.conf4.打开pip.conf文件sudo gedit pip.conf5.Ctrl+A,Ctrl+V[global]timeout = 6000index-url = https://pypi.doubanio.com/simpletrusted-host = pypi.doubanio.c
更换好用conda源
window是更换conda源windows在用户目录中的.condarc文件中替换以下源（如果没有这文件则需要自己创建）channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/
kinectv2 ubuntu环境配置
一，官方教程下载安装libkinectv2 官方教程及源码：github地址微软没有为linx出专门的kinect SDK，但有大佬写了，并开源到了github上。（前排提醒，虚拟机用不了kinect，虚拟端口接受不了深度相机的数据。 官方教程readme搬运### LinuxNote: Ubuntu 12.04 is too old to support. Debian jessie may also be too old, and Deb...
如何零代码制作深度学习的趣味app（适合新手）
如何零代码制作深度学习的趣味app（适合新手）本文分为四个部分，将教大家如何零代码快速构建一个图片分类的app准备训练数据使用工具训练模型使用预置demo发布应用市场（可选）将着重针对基础demo进行优化文章目录如何零代码制作深度学习的趣味app（适合新手）前言一、数据集怎么构建？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，但是很多网上的学习资料都没有办法直接在移动端使用，原因就是移动端对于模型的大小非常敏感，同时性能也要达到同
深度学习的趣味app简单优化（适合新手）
本文是“如何零代码制作深度学习的趣味app”的进阶版本上篇的链接如下：如何零代码制作深度学习的趣味app根据上篇文章可以零代码快速实现一个猫咪分类器。那么问题来了，我们该如何优化这个app呢？文章目录本文是“如何零代码制作深度学习的趣味app”的进阶版本前言一、准备工作（需要提前下载UnverisalClassifier）sync工程打开universialClassifier二、美化app1.添加模型文件2.更换主界面背景3.更换按钮背景4. 更换主界面文字三、生成数字签名及打包可发布的ap
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