、大津算法、HSV 变换、减色处理、平均池化（Average Pooling）、最大池化（Max Pooling）、高斯滤波（Gaussian Filter）、中值滤波（Median filter）、仿射变换...Nearest-neighbor Interpolation） 26双线性插值（Bilinear Interpolation） 27双三次插值（Bicubic Interpolation） 28仿射变换...（Afine Transformations）——平行移动 29仿射变换（Afine Transformations）——放大缩小 30仿射变换（Afine Transformations...问题31-40 31仿射变换（Afine Transformations）——倾斜 32傅立叶变换（Fourier Transform） 33傅立叶变换——低通滤波 34...掩膜（色彩追踪（Color Tracking）+形态学处理） 73缩小和放大 74使用差分金字塔提取高频成分 75高斯金字塔（Gaussian Pyramid） 76显著图（
现代数码相机通过ISP(它由一系列操作构成，包含白平衡、去马赛克、降噪、颜色空间转换、色调映射等)将RAW数据渲染为人眼可感知的RGB图像。...现代数码相机往往将RGB图像保存为JPEG格式，这会进一步加剧RAW图像重建的难度。JPEG包含四个步骤：颜色空间转换、离散余弦变换、量化、熵编码。...我们从另一个角度出发，采用仿射耦合层(affine coupling layers)使得单个网络可以进行双向映射。也就是说：我们采用多个可逆双摄函数 构成了所提可逆ISP。...对于观测数据x，我们可以得到目标数据y： 每个 通过仿射耦合层实现，对于每个仿射耦合层，给定D维输入 与$d 其中， 表示 的尺度与变换函数。...为缓解该问题，我们通过如下方式对耦合层增强： 逆转操作可以轻易得到，描述如下： 接下来，我们采用可逆 卷积作为可学习置换函数为下一个仿射耦合层逆转通道顺序。
来源[1] 当通过仿射变换对图像进行增强时，生成的CAM不一致，这些现象的根本原因是完全监督和弱监督语义分割之间的监督差距，并且使用分类获得的CAM之间存在无法克服的差距。...它通过捕获上下文特征相关性对特征图进行修正，这也符合大多数WSSS方法的思想，即利用像素点的相似性对原始激活图进行细化。 等变正则化 在执行数据增强时，将使用各种仿射变换。...其中F(·)表示网络，A(·)表示任意空间仿射变换，如重划、旋转、翻转。 然而，监管信息薄弱只是监管的分类标签。在对原始图像进行仿射变换后，分类标签不能再以同样的方式进行变换。...这两个网络的输入分别是原始图像和仿射变换后的图像。通过对双网络的映射，形成一种新的表示，然后设计Loss使这两种表示尽可能的小。...ECR损失用于将PCM与网络集成在一起，以对各种仿射变换做出一致的预测。 ? 结论 在PASCAL VOC 2012数据集上进行的大量实验表明，在相同的监督水平下，该方法的性能优于最新方法。
文章目录 一、概述 二、仿射变换类型 三、仿射变换流程 四、根据特征点、角度计算仿射变换矩阵 1.1 从空变换矩阵创建仿射变换矩阵 1.2 把旋转角度添加到仿射变换矩阵 1.3 把缩放添加到仿射变换矩阵...1.4 把平移添加到防射变换矩阵 1.5 把斜切添加到仿射变换矩阵 1.6 根据点和角度计算刚性仿射变换矩阵 1.7 实战Demo（把车牌号码转正） 五、根据多个特征点计算仿射变换矩阵 1.1 根据两个以上特征点计算仿射变换矩阵...二、仿射变换类型 仿射变换有：平移、旋转、缩放、斜切（就是将斜体字导正）。...: HomMat2DRotate) //功能：把旋转角度添加到仿射变换矩阵 HomMat2D :（输入参数）仿射变换矩阵 Phi ：旋转角度（单位弧度） Px ：变换的固定点行坐标...hom_mat2d_scale( : : HomMat2D, Sx, Sy, Px, Py : HomMat2DScale) //把缩放添加到仿射变换矩阵 HomMat2D（输入参数）：仿射变换矩阵
cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间...：霍夫直线变换； 154、cvHoughCircles：霍夫圆变换； 155、cvRemap：图像重映射，校正标定图像，图像插值； 156、cvWarpAffine：稠密仿射变换； 157、cvGetQuadrangleSubPix...：仿射变换； 158、cvGetAffineTransform：仿射映射矩阵的计算； 159、cvCloneImage：将整个IplImage结构复制到新的IplImage中； 160、cv2DRotationMatrix...：仿射映射矩阵的计算； 161、cvTransform：稀疏仿射变换； 162、cvWarpPerspective：密集透视变换(单应性)； 163、cvGetPerspectiveTransform：...：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射； 167、cvLogPolar：对数极坐标变换； 168、cvDFT：离散傅里叶变换； 169、cvMulSpectrums：频谱乘法； 170、cvDCT：离散余弦变换
它通过捕获上下文特征相关性来修订特征图，这也符合大多数WSSS方法的思想，即使用像素的相似性来细化原始激活图。 2.1 等变正则化 在进行数据增强的时候 ，会用到各种仿射变换。...但是，弱监督的监督信息只有分类标签，原图做了仿射变化之后，分类标签不可能做同样的变化，这样就失去了原有的隐式约束，导致了图1所展示的问题。所以作者引入了孪生网络（Siamese Network）。...两个网络的的输入分别是原图和经过仿射变换之后的图，通过孪生网络的映射，形成新的表示，然后再设计Loss使得这两个表示尽可能的小，也就是loss尽可能的小，从而显性的给网络加上前面所提到的等变约束。...ECR损失用于将PCM与网络集成在一起，以便对各种仿射变换做出一致的预测。 ? 分类损失 ? ： ? ?...这个是一个原图的CAM与仿射变换后图像的CAM之间相似度的指标。评价的标准选用1范数。具体来说，如下： ? A表示仿射变换，即，将原图的CAM经过仿射变换之后与仿射变换后图像的CAM求一范数。
颜色标记：杏仁白：LUL，蓝：LLL，黄：RUL，青：RML，粉：RLL。...此外，现有的深度学习可变形配准模型的训练必须依赖手动标注的仿射变换真值或者有偏差的仿射变换模拟真值，前者耗费大量时间，后者影响模型的效果。...因此，研究者提出了一个可以利用真实医疗影像进行无监学习的仿射配准模型。在此之上，还提出了一个混合仿射与可变形配准的统一训练框架。 ? 图：混合仿射与可变形配准的统一训练框架。...通过将网络所输出的仿射和可变形变换作用在有移动的 CT 图像上并进行线性插值，就可以得到配准后的 CT 图像。...图：（a）固定的与移动后的 CT 对冠状面（b）ARN 仿射配准结果（c）DRN 可变形配准结果（d）模型输出的形变场的强度与移动 CT 冠状面的重合图。 ? 图：用肺部重合度表达的配准准确率。
图 2. 具有恒定雅可比行列式的归一化流无法模拟一个简单的双峰混合分布（第一行与第二行）：尽管两个模式在真实情况下的权重不同，但在模型密度中，两个模式几乎相同。...在下一节中，我们将发现这个问题也适用于基于耦合的归一化流的现有普遍性证明。 4.3. 现有构造的问题 已经存在的证明表明仿射和更具表达力的耦合流是分布普遍逼近器。...现在让我们考虑一下，如果我们将另一个仿射耦合块添加到现有的归一化流 fθ(x) 中会发生什么，从而得到一个我们称之为 pθ∪φ(x) 的流。...尽管这个推导是为仿射耦合块构造的，但对于更具表现力的耦合函数也成立（请参阅附录A，了解我们知道的所有适用耦合）：如果仿射耦合块无法改进，更具表现力的耦合也无法改进。...图1展示了定理4.6如何构建耦合流以学习一个玩具分布的示例。尽管问题的拓扑结构复杂，仿射耦合流能够很好地学习分布。
我们的贡献是将输入到输出的转换约束在色彩空间的局部仿射，并将这种约束表示为可以反向传播的自定义 CNN 层。...用以增强我们的神经风格算法（Neural Style algorithm）： 在优化过程中，我们在目标函数中提出一个摄影写实主义的正则化因子（regularization term），从而将重建的图像显示约束在输入的局部仿射颜色变换...图3：将参考风格图像的夸张表现迁移到普通的风景照片是很久挑战性的，我们通过改变λ参数的值得到最佳结果。...图5：我们的方法与 Reinhard et al. 和 Pitié 的方法的对比。我们的方法在空间变化和颜色变化的转化方面更加灵活，产生的结果比前人研究的结果更好。 ?...我们在自动以卷积网络层中使用 Matting Laplacian 来约束从输入到输出的转换，使其在色彩空间中局部仿射。
如图2所示，作者的双边网格网络包含三个部分： 学习引导图； 估计仿射系数的双边网格； 系数变换。 学习引导图。...如图3（b）所示，SFE模块使用两个 1\times 1 卷积和全局平均池化（GAP）来调节提取的特征图。 估计仿射系数双边网格。...每个通道的平均值（mean）和标准差（std）大致反映了特征图的亮度和对比度，利用这些信息可以用来估计曝光校正的双边网格仿射系数。...作者使用引导图 \mathbf{G}\in\mathbb{R}^{\frac{H}{2n-1}\times\frac{W}{2n-1}} 将3D双边网格的仿射系数 \mathcal{B}\in\mathbb...为了研究作者的MSLT对曝光校正的影响，作者将输入图像 \mathbf{I} 和输出图像 \mathbf{O} 从sRGB颜色空间转换到CIELAB颜色空间。
4.2 仿射变换关系 Sampler实现坐标求解的可微性 5.1 小数坐标问题的提出 5.2 解决输出坐标为小数的问题 5.3 Sampler的数学原理 Spatial Transformer...只需要六个参数[2X3]控制就可以了，所以我们可以把feature map U作为输入，过连续若干层计算（如卷积、FC等），回归出参数θ，在我们的例子中就是一个[2，3]大小的6维仿射变换参数，用于下一步计算...4.2 仿射变换关系 因此定义了如图的一个坐标矩阵变换关系： (xti,yti) (x_i^t,y_i^t)是输出的目标图片的坐标， (xsi,ysi) (x_i^s,y_i^s)是原图片的坐标...， Aθ A_{\theta}表示仿射关系。...每次变换，相当于从原图片 (xsi,ysi) (x_i^s,y_i^s)中，经过仿射变换，确定目标图片的像素点坐标 (xti,yti) (x_i^t,y_i^t)的过程,这个过程可以用公式表示为：
可直接添加到神经网络模型中，整个训练不需额外的监督信息加入。 空间操作后的数据是与后续特定任务高度相关的。另一方面，变换后的低分辨率数据比原始数据的计算效率更高。...仿射变换Θ的参数为6，投影变换参数为8，以及thin plate spline (TPS)....模型对最后一层的weight矩阵初始化为0，bias初始化为[[1, 0, 0], [0, 1, 0]]（仿射变换），即全等变换。...RTS 旋转+缩放+平移 P 投影 E 弹性形变（破坏性，不可逆） 所有模型都具有相同数量参数，分别使用3类变换操作：仿射变换(Aff)、投影变换(Proj)、薄板样条变换(TPS)。...Higher Dimensionnal Transformer 模型使用3D仿射变换和3D双线性插值操作。 另一种处理方法是：将3D空间投影到2D空间，例如
每个对应的delanauy三角形做仿射变换 人脸融合 2 查找脸部关键点 脸部关键点可以通过dlib库获取： pip install dlib 如果安装失败，可以尝试一下将Python版本降到3.6。...dlib可以检测人脸68个关键点，如下所示： [68个关键点] 3 delanauy三角形 得到68个关键点后无法直接贴脸，因为每个人的脸型大小不一致。...为了适配不同大小的脸型，我们将人脸区域划分为多个delanauy三角形，每个三角形区域单独做仿射变换。...得到如下所示： [凸包区域] 对凸包点计算delanauy三角形，每个三角形区域单独仿射变换。...如下所示： [`delanauy`三角形] 仿射变换实现如下： def apply_affine_transform(src, src_tri, dst_tri, size): ''' 应用仿射变换
，响应值较小的将变得更小。...这两个仿射参数（Affine Parameter），是为了使得经过 BN 处理后的数据仍可以恢复到之前的分布，从而提升了网络结构的 Capacity，即在做出一定的改变的同时，仍保留之前的能力。...中冻结 BN Layer，不仅需要对将其参数的 requires_grad 设为 False，还需要将该层的 training 设为 False，即调用 eval 函数；否则，将会导致统计量不断更新，而仿射参数却一直处于冻结状态...当然，两者的数学公式长得都一样，都是求平均值、方差，做归一化后在做仿射变换。 ? Batch Normalization 与 Layer Normalization 的区别： ?...值得一提的是，IN 与LN 类似，仅对单个样本进行归一化，但是 IN 并不进行仿射变换。 举例来说，对于 ? 的数据，IN 计算得到的统计量的 ? 为 ? 。 ?
1.5 仿射类 仿射变换 同时对图片做裁剪、旋转、转换、模式调整等多重操作。 ? 视觉变换 对图像应用一个随机的四点透视变换。 ?...分段仿射（PiecewiseAffine） 分段仿射在图像上放置一个规则的点网格，根据正态分布的样本数量移动这些点及周围的图像区域。 ?...2.4 RGB颜色扰动 将图片从RGB颜色空间转换到另一颜色空间，增加或减少颜色参数后返回RGB颜色空间。 ? 2.5 随机擦除法 对图片上随机选取一块区域，随机地擦除图像信息。 ?...2.9 GrayScale 将图像从RGB颜色空间转换为灰度空间，通过某一通道与原图像混合。 ?...2.10 锐化（sharpen）与浮雕（emboss） 对图像执行某一程度的锐化或浮雕操作，通过某一通道将结果与图像融合。 下图分别是锐化与浮雕效果图。 ?
对高分辨率 (64^2 – 1024^2) 的层的风格进行叠加的效果见「Fine styles」：主要保留了 source 图像的颜色和微小特征。 ?...图中 A 表示学到的仿射变换，B 表示学到的每个通道对噪声输入的比例因子。...映射网络和仿射变换用来从学到的分布中获取每种风格的采样，合成网络用来基于多种风格生成新图像。每种风格的效果都在该网络内有呈现，即修改多种风格的特定子集以影响图像的某些特定属性。...图 5：生成器不同层的输入噪声对生成结果的影响。...同时，噪声被单独添加到每个像素中，因此非常适于控制随机变化。如果该网络试图用噪声控制姿势，那将会导致空间不一致的决策，然后被判别器惩罚。
所谓人脸对齐，其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。如下图： 左图就是原图，而纠正之后的头像应该类似右图。...仿射变换 ---- Python解决问题很简单，不过我们有必要认识一下其背后的仿射变换。...其在百科上的定义如下： 仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。 更加严谨的定义如下： 简单说：仿射变换 = 线性变换 + 平移。...不过如果这样，我们无法跟平移叠加，需处理成增广矩阵的形式： 这样线性变换和平移变换就能叠加了。...简化表示： 等价于： 其中仿射变换矩阵为： 因为最后一行的格式都是固定的，前面是0，最后一个1，所以前面Python实现时得到的变换矩阵并没有最后一行。
如果无法通过标题判断，则在预印本中找到分析此图的文字以做出决定。对于包含多个CT子图像的图像，研究团队将其手动拆分为单个CT图像，如图1所示。...数据扩充 另一种解决数据不足的方法是数据扩充：即从有限的训练数据中，创建新的图像-标签组，并将合成后的组添加到原本的训练集中。...在创建新的组时，研究团队采用了随机仿射变换、随机裁剪和翻转来扩充每个训练图像。随机仿射变换包括平移和旋转（角度依次为5，15，25）。...再者，通过使用学习率为0.0001，余弦调度和最小批处理大小为4的Adam，研究团队对网络中的权重参数进行了优化。...下一步，研究团队将继续改进方法以达到更好的精度。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2003.13865
姿势转换，指的是将源图像的姿势转变到目标姿势。此任务需要对源图像进行空间上的操作。而卷积神经网络缺乏在空间上转换输入图像的能力。...然后，从特征图提取the flowed local patch pair去计算局部注意力。最后，将获得的局部注意系数使用内容感知采样的方法转换源图像特征。主客观的验证实验进行了方法验证。...涉及的损失有采样正确性损失（sampling correctness loss），它使用VGG19层的特征来计算目标图像和源图采样特征之间的余弦距离 ?...因此，添加正则项用于惩罚不是仿射变换的局部区域： ? ? 目标（姿势）图像生成器G（见上网络结构图） 它接收的输入和输出如下定义： ? 根据流w和f_t、f_s，提取一对特征块进行注意力计算： ?
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