重塑划分大小的图像
是指通过调整图像的尺寸和分辨率来改变图像的大小。这个过程可以通过云计算平台来实现，其中涉及到多媒体处理和图像处理技术。
重塑划分大小的图像的主要目的是适应不同的显示设备或应用场景的需求。例如，将高分辨率的图像调整为低分辨率，可以减少图像文件的大小，提高加载速度，适应移动设备或网络传输的需求。另外，将低分辨率的图像调整为高分辨率，可以提高图像的清晰度和细节，适应高清显示设备或打印需求。
在云计算领域，可以使用图像处理技术和相关的云服务来实现重塑划分大小的图像。以下是一些常用的图像处理技术和云服务：
- 图像处理技术：
- 缩放：通过调整图像的宽度和高度来改变图像的大小。
- 重采样：通过重新分配像素来改变图像的分辨率。
- 插值：通过计算相邻像素的值来生成新的像素值，以改变图像的大小和质量。
- 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云图像处理（Image Processing）：提供了一系列图像处理服务，包括图像缩放、裁剪、旋转、压缩等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/img
重塑划分大小的图像在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：
- 网络传输和加载优化：通过调整图像的大小和分辨率，可以减少图像文件的大小，提高加载速度，降低网络传输的成本和延迟。
- 移动应用开发：移动设备的屏幕尺寸和分辨率各不相同，通过重塑划分大小的图像，可以适应不同的移动设备，并提供更好的用户体验。
- 广告和媒体发布：在广告和媒体发布过程中，经常需要调整图像的大小和分辨率，以适应不同的平台和媒体渠道的要求。
- 打印和设计：在打印和设计领域，需要根据不同的输出设备和打印要求，调整图像的大小和分辨率，以获得更好的打印效果。
总结起来，重塑划分大小的图像是通过调整图像的尺寸和分辨率来改变图像的大小，以适应不同的显示设备或应用场景的需求。在云计算领域，可以利用图像处理技术和相关的云服务来实现这一目标。腾讯云的图像处理服务提供了一系列功能，可以满足重塑划分大小的图像的需求。
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2回答
是否存在运行对象检测API中可用的对象检测网络的最佳大小？API似乎可以接受所有大小的图像，但我不清楚在将图像提供给网络之前，图像是什么类型以及如何重新缩放。你能澄清一下吗？
谢谢!
浏览 1提问于2017-09-26得票数 4
1回答
我正在开发一个用于生物医学图像分割的CNN。
作为输入，我有572x572x3的图像，我的标签是具有基本事实的图像。
这是我的数据层：
layer {top: 'image' name: 'loadMydata_image' type: 'HDF5Data' hdf5_data_param { source: '/home/alexandra/Documents/my-u-net/my_data.txt' batch_size: 1} include: { phase: TRAIN }}
layer {top:
浏览 0提问于2016-07-22得票数 0
我已经使用matlab在sql server中插入了图像，但是当我检索该图像时，我得到了这个845941x1 int8作为我的输出，所以请告诉我如何使用这个输出获得我的原始图像......或任何其他方式来检索该图像...
这是我插入图片的代码：
// conn = database('test','prashant','');
//pes = exec(conn,'insert into filee select ''jpg'' as filetype,* from
//openr
浏览 1提问于2014-02-27得票数 0
我是“深入学习”的新手，我正在尝试将mnist图像从28*28更改为224 * 224。
所以我决定使用reshape方法。导入MNIST数据集后，我尝试重新构造它：
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 224, 224, 1).astype('float32')
我试图将所有MNIST图像更改为新大小，但我得到了以下错误：
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0],
浏览 2提问于2021-02-04得票数 1
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我有一个预先训练的Keras模型，我需要使用它来分类一幅512 x 512的图像，它最初是灰度格式的。Keras模型的输入应该是形状(None，512,512，1)。
。
我执行了以下代码：
model=load_model('model.h5')
img = Image.open('img.jpg')
img_array = np.array (img)
img_array = img_array/255
model.predict (img_array)
但是，我得到以下错误
检查输入时错误:期望input_1有4个维，但得到了形状为(512,512)的数
浏览 2提问于2020-08-05得票数 0
2回答
如果我通过以下方式下载Keras格式的CIFAR 10图像：
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# Getting shape
x_train.shape
>>> (50000, 32, 32, 3)
然后，我可以通过执行以下操作来绘制每个图像：
# Plot RGB image
plt.imshow(x_train[0])
# Plot only one colour-channel e.g. R
plt.imshow(x_train[0][:,:,0])
现在我通过Keras获取MN
浏览 1提问于2017-07-21得票数 3
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我训练过模型，我正在试着测试它。
import tensorflow as tf
import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Some paths
paths = {
"cats": "data\\images\\cats",
"dogs": "data\\images\\dogs",
"img": "data\\images"
}
label_to_index =
浏览 5提问于2020-11-20得票数 0
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我试图重现这段代码的结果：，据我所知，我遇到的第一个问题是，https://github.com/vjayd/Image-Alignment-using-CNN数据是灰度图像，而不是彩色图像，所以为什么他使用rgb2gray函数将它们转换成灰度图像 for img_train in glob.glob(trdata):
n = io.imread(img_train)
n = rgb2gray(n)
n= resize(n,(28,28))
train_x.append(n.reshape(1, 28, 28)) (1, 1, 28, 28)在这一行中是什么意
浏览 676提问于2021-08-04得票数 0
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因此，在添加一个简单而琐碎的Keras Reshape层时，可以从卷积中重新塑造图像。
decoder = BatchNormalization()(decoder)
decoder = Reshape((224 * 512, n_classes), input_shape=(224, 512, 3))(decoder)
predictions = Activation('softmax')(decoder)
当我运行它时，我会得到这个错误
ValueError: Error when checking target: expected activat
浏览 2提问于2018-06-03得票数 0
在进行deeplearning.ai课程时，我马上需要使用numpy.reshape()。然而，当我这样做的时候，我在课程笔记本上被指示要以一种特定的方式去做。目的是将一个四维矢量转化为一个二维矢量。
//指示：
为了方便起见，您现在应该将形状的图像(num_px，num_px，3)重新定义在形状(num_px ∗∗ num_px ∗∗ 3, 1)的numpy数组中。在此之后，我们的训练(和测试)数据集是一个numpy数组，其中每个列表示一个扁平的图像。应该有m_train (分别为m_test)列。
练习:重塑训练和测试数据集，使大小为(num_px, num_px, 3)的图像被压平成形状
浏览 0提问于2019-02-28得票数 5
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我对Python中的图像处理非常陌生。我有一个任务，要求我在图像中执行一些预处理，这些图像是从NPZ文件中提供给我的。然后，我将数据分成训练、验证和测试，如下所示：
train_set = PathMNIST(mode="train") #89996
val_set = PathMNIST(mode="val") #10004
test_set = PathMNIST(mode="test") #7180
print(len(train_set))
print(len(val_set))
print(len(test_set))
每一组中的每一
浏览 5提问于2022-06-04得票数 0
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我正在执行人的意识检测，并已培训我的模型使用转移学习与MobileNetV2。该模型需要维数空，224,224，3的张量。
我使用BlazeFace应用人脸检测，它使用输入视频流上的128,128,3输入，并将检测到的人脸裁剪到我的自定义模型中，但我不知道该如何处理，因为裁剪的图像都大小不一，比我的模型期望的要小。
剪裁脸张量
的一个例子
Array [
1,
43,
111,
3,
]
浏览 0提问于2020-09-16得票数 0
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我正在使用这个参考项目/论文来预测2D图像的深度估计。我不明白粗略的深度图像(Coarse7)是如何在完全连接的层之后形成的。
我使用的是大小为(576,172)的彩色输入图像
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import keras
from keras.models import Sequential, Model
from keras.applications import vgg16
from keras.layers import Dense, Dropout, A
浏览 20提问于2019-07-19得票数 0
让我们把BS作为批次的大小，H是高度，w是重量，c是通道的数目，在我的例子中是3。
当我用这样的形状保存我的图像(BS，C，H，W)时
torchvision.utils.save_image(image, path)
它工作很好，但图像是不可读的，因为格式是错误的。
但是，当我将图像重塑为正确的格式(BS，H，W，C)时，下面的代码不起作用。
image = image.reshape(BS,H,W,C)
torchvision.utils.save_image(image, path)
以下是我陷入的错误：
TypeError:无法处理此数据类型：(1，1,256)，\u1
浏览 6提问于2022-01-27得票数 0
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我正试着和Keras一起训练DNN。该模型的定义如下：
model = Sequential()
model.add(Dense(2050, input_shape=(2050, 75), activation='relu'))
model.add(Dense(1024, activation='relu'))
model.add(Dense(1024, activation='relu'))
model.add(Dense(1024, activation='relu'))
model.add(Dense(75, activat
浏览 4提问于2017-10-15得票数 1
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在下面的设备浏览器上扭曲的图像：
IOS:谷歌Chrome
Android:默认Internet浏览器
我试过的比例和宽度/高度如下，但仍然没有缩放或调整到适当的大小，我想。
<a-image width="1.365" height="2.2" position="0 0 -5" src="./chicken1.png" material="alpha-test: .5" shadow></a-image>
和
<a-image scale="1.7 1.35 1"
浏览 0提问于2018-08-28得票数 0
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我将RGB图像(32 X 32 X 3)保存为3D numpy数组，我将其用作我的神经网络的输入(使用tensorflow)。为了使用它们作为输入，我使用reshape (1，-1)将它们重塑为1DNP数组(1 X 3072)。当我训练完我的网络后，我想重新整形输出，但是使用reshape(32,32,3)似乎没有提供期望的结果。
这是正确的做法吗？我如何确保每个数据都会回到正确的位置？
浏览 0提问于2017-05-17得票数 4
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图像视差的计算
、、、
我在画布上有一幅画。该图像将由user.After调整大小，画布内容将在特定维度打印。我想计算调整大小图像的DPI，这样我就可以告诉用户，如果他调整到很多大小，打印质量就会受到影响。有人知道这个公式吗？
浏览 1提问于2015-09-15得票数 3
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如何将图像量化为MxN块
、、、
当然，我正在编写一个关于图像到ASCII转换的程序。我已经将图像转换为灰度，但我不知道如何将图像量化为MxN块
对于每一个MxN大小的子图像，计算它的平均灰度值。
将计算的平均灰度值存储到新图像)。
以下是节目：
public static char[][] imageToASCII(Image img, int blockWidth, int blockHeight)
{
{
// Convert image from type Image to BufferedImage
BufferedImage bufImg = convert(
浏览 6提问于2014-12-02得票数 0
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有没有人知道“动态改变CSS图像大小(我指的是宽度和高度)”的图像裁剪方法？
如果有原始图像大小(例如大小: 400px x 400px)和宽度:100%，则所有图像裁剪都可以正常工作；
但如果向用户显示大小为1500px x 1500px的图片，并仅使用css将其缩小到100px x 100px (因为1500px -通常对于屏幕来说太多，看起来不太漂亮)-在这种情况下，图像-裁剪我之前看到的内容会发出错误或制作一个带有初始值的缩略图(左上角)。我需要从Facebook相册中取出图片，它们通常都太大了。
我知道在裁剪之前缩小图像是可能的，但这样会降低质量。
顺便说一句，看起来有办法做到这一点
浏览 0提问于2012-04-02得票数 0
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人脸识别角点维数问题
、、、、
我们尝试用keras进行图像识别，但是我们得到了以下错误：ValueError: Error when checking input: expected conv2d_93_input to have 4 dimensions, but got array with shape (4999, 40)，.So，我们用imread读取图像数据，然后将它放在一个数组上，但出于某种原因，keras想要一个第四维。
我们是这样读取文件的：
def generator(BatchSize):
text_file = open("/content/list_attr_celeba.txt",
浏览 0提问于2018-12-23得票数 1
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我有一个大小为10000,784的输入数据矩阵，这意味着我有10,000幅28x28矩阵的图像。我重塑了矩阵
X_data=np.reshape(10000*28,28)
这使得矩阵大小为280000x28。如果我把这个给我的神经网络
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))
在拟合模型时，我得到了以下误差
检查输入时出错:期望con
浏览 1提问于2019-11-18得票数 1
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我正在使用wirth "cifar10“数据集，它为您提供了一组RGB图像，其形状为numpy数组(32,32,3)。
我试图将RGB图像的大小调整为(224,224,3)，但是每次我尝试使用resize函数进行调整时，都会出现以下错误：
test = x_train[0].reshape(224,224,3)
EROR: cannot reshape array of size 3072 into shape (224,224,3)
有人知道如何调整我的RGB图像的大小吗？
浏览 7提问于2022-11-07得票数 -1
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我正在尝试弄清楚如何在matlab中创建一个直方图数组来比较图像的梯度向量的大小和方向。我将使用sobel蒙版来寻找渐变，到目前为止我已经做到了：
sobel_x = [-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1];
sobel_y = [-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1];
gx = filter2(sobel_x,im,'same');
gy = filter2(sobel_y,im,'same');
现在我需要弄清楚如何创建一个直方图来与其他图像进行比较。
浏览 2提问于2013-02-10得票数 3
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我在Keras中使用Conv2d对灰度图像进行分类。每个图像存储为一个240*300矩阵(即列表[ A_1, A_2,..., A_240 ]，而每个A_k是长度为300的列表)。
我应该如何指定我的ConvNet第一层的ConvNet？
谢谢
ValueError: conv2d层的输入0与图层不兼容:预期的ndim=4，found ndim=3。收到的完整形状: None，240,300
浏览 1提问于2019-05-25得票数 0
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我正在Omniglot Keras上构建一个暹罗网络，这是一个图像数据集。当我试图重塑数据集时，出现了以下问题：
cannot reshape array of size 212562000 into shape (19280,105,105,3)
但是，当我检查数据集的形状时，它是
train_images.shape
(19280, 105, 105)
我不知道212562000是从哪里来的。下面是它失败之前使用的代码。
' Load Omniglot dataset '
# load the training data
(ds_train, ds_test), ds_
浏览 5提问于2020-10-15得票数 1
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我有一个大小为(3, 224, 224)的图像梯度和一个(1, 768)补丁。是否可以将此梯度添加到修补程序中以获得修补程序(1, 768)的大小？
原谅我的好奇。我知道火把也是利用广播的，我不知道我是否能用两种不同的张量来做这件事，如下所示：
torch.add(a, b)
例如：
最终乘积将是相同的补丁在左边加上整个图像的梯度在它的右边。我的理解是，这是不可能的，但知识是没有界限的。
浏览 5提问于2022-02-03得票数 0
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import rasterio as rio
from rasterio.plot import show
from sklearn import cluster
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import glob
for filepath in glob.iglob('./dengue3/*.tiff'):
elhas_raster = rio.open(filepath)
elhas_arr = elhas_raster.read() # read the opened image
浏览 23提问于2021-11-15得票数 0
我正在创建devexpress xtrareport的xrpicturebox，如下所示。
if (dtPath.Rows.Count <= 0) return;
var panelResimler = new XRPanel {Width = 800};
float x = 0;
float y = 0;
for (var i = 0; i < dtPath.Rows.Count; i++)
{
XRPictureBox xrPictureBox1 = n
浏览 4提问于2018-02-26得票数 0
我正在尝试一个自动驾驶项目。我想通过Jetson Nano的相机接收到这帧图像。但是，出现了与标题相同的错误。
temp_array = roi.reshape(1, int(height / 2) * width).astype(np.float32)
ValueError: cannot reshape array of size 230400 into shape (1,153600)
你能看看我的代码吗？
import socket
import numpy as np
import cv2
import pygame
HOST = '127.0.0.1'
PORT
浏览 74提问于2019-12-02得票数 0
我使用以下函数初始化我的数据集(简化)： WIDTH = ...
HEIGHT = ...
def load_data(dataset_path):
images = []
labels = []
for all_images:
image = cv2.imread(pimage_path)
image = cv2.resize(image, (WIDTH, HEIGHT)) #???
labels.add(corresponding_label)
return (np.array(images).reshap
浏览 29提问于2021-04-21得票数 0
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我正在尝试将二进制掩码应用于具有numpy的RGB图像
我找到了这个，但我还没有写评论的权限。不管怎样，我遇到了一个问题，任何帮助都很感激。
def masktoRGB(self,image,image_mask):
# create mask with same dimensions as image
mask = np.zeros_like(image)
# copy your image_mask to all dimensions (i.e. colors) of your image
for i in range(3)
浏览 2提问于2019-10-18得票数 2
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用tf训练steganalysis.get的一个模型，有些错误我无法理解。
下面是代码：
x_image = tf.reshape(x, [-1, 64, 64, 1])
W_hpf = tf.get_variable('W_hpf', initializer = HPF_Kernel, dtype = tf.float32, regularizer = None)
b_hpf = tf.get_variable('b_hpf', shape = [1], dtype = tf.float32, initializer = tf.constant_initia
浏览 1提问于2018-04-18得票数 1
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我是OpenGL的新手。我能读懂简单的代码。我有三个问题。
1-)为什么要在重塑函数中使用gluperspective函数？
2-)重塑函数的真正作用是什么？当我运行具有重塑功能的程序时，如果没有它，什么都不会改变。
3)何时调用重塑函数？如果它只在我们改变窗口大小时被调用，这意味着如果我不改变窗口的大小，就不会调用重塑函数，所以也就不会调用透视图。但是，是否不需要至少调用一次呢？
抱歉，我的英语很差，还有一些愚蠢的问题。
浏览 0提问于2013-02-16得票数 0
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我在修改的神经传输代码(Gatys算法)中使用了预训练的VGG19，但我的PC不允许我使用原始大小的输入图像(原始高度为2499像素，但使用20 it内存时，我最多只能使用1000像素)
正如我所读到的，我的解决方案是减少batch_size。因此，我的问题是-如何修改VGG19 .h5文件以更改其中的batch_size？或者我可以在我的代码中覆盖它的batch_size？
浏览 7提问于2020-09-15得票数 0
1回答
YOLO培训数据
、、、、
我正试着训练一个YOLO模型。为此，我将224*224的输入图像划分为14*14栅格。
现在假设有一个物体，它的中心位于Bx，将0,0作为图像的左上角，分别具有Bw、Bh高度和宽度。
Required_prediction=[Pc,Bx,By,Bw,Bh]
其中Pc是所需对象的概率。
因此，模型的输出将是14*14*5。
我的问题是输出标签应该是什么？
所有框0、0、0、0、0以及包含req img中心的框为pc、bx、by、bw、bh
或
所有框0,0,0,0,0，除整个区域的所需图像标记为pc，bx。。。
也是
对于bx，by，bw，bh图像的中心是指定到图像左上角的wrt，还是坐标落入的
浏览 3提问于2020-07-05得票数 0
我的网络输入是一个带有维数n_m的RGB图像，如何才能得到输出有n_m的维数。
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 20, kernel_size = 5)
self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, kernel_size = 3)
self.conv3 = nn.ConvTranspose2d(50,20, kernel_size = 5)
浏览 2提问于2017-09-23得票数 0
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摘要在“U-网:生物医学图像分割的卷积网络”中，提出了一种滑动窗卷积神经网络。我发现其他几篇文章提到了这一点，但没有明确的定义。它与正规卷积网络有何不同?这个术语意味着什么？
浏览 0提问于2021-02-11得票数 2
我正在使用CIFAR 10数据集，并在从数据集中提取图像时遇到了完全相同的问题，如本文所示。
数据集中的图像结构如下-
每个数组存储一个32x32彩色图像。前1024项包含红色通道值，下一个1024项包含绿色，最后1024项包含蓝色。图像按行大顺序存储，因此数组的前32个条目是图像第一行的红色通道值。
用于提取我正在做的图像(这是我以前做过并且工作过的)
df_im =np.reshape(df‘’data‘，(df’‘data’.df_im，32,32,3))
这种重塑不像预期的那样有效。
但这很管用-
df_im =np.reshape(df‘’data‘，(df’‘
浏览 0提问于2018-04-27得票数 1
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我在iPhone上有一个完整的工作项目，现在我将它移植到iPad上。选择了通用选项，现在大多数图像在iPad上看起来都很模糊...我认为这是因为在.xcassets目录上，它选择了@1x的图片，而不是较大的图片。我知道，如果我遍历每个图像，并将其也用于iPad，并将@2x和@3x复制到该图像中，则可以修复此问题。但那是很多无聊的工作..。有什么更好的解决方法吗？
浏览 5提问于2017-02-19得票数 0
1回答
Matlab--多维数组点积？
、、、、
我有两个数组，每个数组都包含几个3x1的向量。这些数组具有不同的维数。我正在尝试创建一个不使用( for )循环来保存每个组合的点积的数组，但我似乎想不出该怎么做。将感谢任何想法、技巧或窍门
a = 5;
b = 6;
c = 10;
% 2 arrays
% uno is 3xAxB
% dos is 3xC
uno = rand(3, a, b);
dos = rand(3, c);
% Array to hold all the dot products
tres = zeros(a, b, c)
for m = 1:a
for n = 1:b
for p
浏览 0提问于2017-10-05得票数 1
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如何提高purePDF的性能？
、、、、
我在我的Flex应用程序中使用开源PurePDF库。问题在于性能：
它需要100%的CPU使用率和太长的时间来生成一个PDF。
，，我对它做了一些分析，发现用pdf编写文本是很昂贵的。这就是为什么我需要知道怎样才能提高我的表现。是否有哪种字体的PDF生成成本较低，或者是否有一些设置或提示可以使此过程在performance?secondly方面更好--如果是图像，则ImageElement生成在将该元素写入pdf时非常昂贵。有什么方法可以减少处理吗？
同时，通过使用flex对图像进行大小调整，然后将小图像的位图数据传递给图像元素，找到了一种减少ImageElement生成处理的方法。它工作得很
浏览 6提问于2011-01-31得票数 7
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我想更深入地了解为什么每次推断的执行时间会随着图像大小的变化而变化。以下是我认为我所知道的，以及我感到困惑的原因：
标准的YOLOv3实现提供了3种不同的分辨率(Yolov3-320，YOLOv3-416，YOLOv3-608)。这意味着Yolo架构可以接受任何大小的图像，但在内部，它被放大或缩小到目标分辨率，因此没有任何形状问题。
对我来说，这意味着在使用YOLOv3-416架构时，无论我提供的是1024x1024还是800x800大小的输入图像，在查看执行时间时都没有太大区别。
但当我做图像推断时，无论我是选择低分辨率的图像还是高分辨率的图像，实际上都会产生巨大的差异。而且检测的质量也略有
浏览 28提问于2020-05-12得票数 1
我想要自定义JSQMessagesViewController中自定义媒体项的大小。我正在向UIView添加一个标签，并试图通过设置容器视图的框架大小来设置大小。
UIView* containerView = [[UIView alloc] initWithFrame: CGRectMake(0, 0, 100, 100) ]
containerView.frame = CGRectMake(0.0f, 0.0f, 315.0f, 100.0f);
UILabel *label = [[UILabel alloc] initWithFrame: CGRectMake(0, 0, 50, 5
浏览 4提问于2015-07-26得票数 1
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在numpy中，当我有一个大小为(m,)的向量和另一个具有大小(m, 1)的向量时，添加这两个向量将给出一个大小为(m, m)的矩阵。但是，我只想要向量结果。我该怎么做呢？
编辑:我实际上使用的是tensorflow，而(m, 1)向量实际上是(m, ?)。然而，当我在权重(n, m) . (m, ?)之间的点积中添加偏差时，我得到了一个(m, m)矩阵，它本质上复制了行间的偏差。我如何解决这个问题？
浏览 1提问于2018-03-21得票数 0
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我正在尝试根据掩模图像裁剪图像，并将裁剪后的图像粘贴到新的背景图像上。我能够做到这一点，但是裁剪的图像是灰色的，而不是原始图像中的颜色。
从以上图像中可以看出，裁剪图像的颜色与原始的源猫图像颜色不一样，裁剪图像是灰色的，而原始图像中则含有黄色的金色。
我的代码如下所示，可以执行以下操作
import cv2
src1=cv2.imread('cat.jpg',0)
mask=cv2.imread('mask_cat.jpg',0)
ret, thresh1 = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRE
浏览 4提问于2022-02-14得票数 0
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我想问一下如何用不同数量的元素重塑数组，例如，数组的大小是(1000 )。我想重塑它是(1000，零，无，1)作为CNN的输入，我在使用角语。
浏览 3提问于2017-12-20得票数 0
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对于语义图像分割，我知道您通常有一个包含图像的文件夹和一个包含相应蒙版的文件夹。在我的例子中，我有尺寸为(32，32，32)的灰度图像。面具自然具有相同的尺寸。标签将另存为强度值(值1=标签1，值2=标签2，依此类推)。共4个班。假设我找到了一个使用keras模型API构建的模型。我如何知道如何准备我的标签数据，以使其被模型接受？它依赖于损失函数吗？它是在模型(输入参数)中定义的吗？我只是添加另一个维度(4，32，32，32)，其中4代表4个不同的类，并对其进行一次热编码吗？ 我想构建一个用于语义分割的3D卷积神经网络，但我无法理解如何在keras中正确地输入数据。预测的输出应该是一个4通道
浏览 18提问于2019-07-04得票数 1
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我有一个代码，可以对图像进行4级分解。这些层次类似于图像的小波变换，它将图像分解为4个层次:近似部分和三个细节部分。我实现的代码使用广义SVD来进行这种分解。以下是代码 function[Y,U] = MSVD1(X)
%multiresolution SVD (MSVD)
%input-> x: image (spatial domain)
%outputs-> Y: one level MSVD decomposition of x
% U: the unitary matrix (U
浏览 7提问于2020-01-30得票数 1
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我目前正致力于标准化ct-scans (x，y，layer)。使用cv2重塑前两个维度很简单，但是第三个维度...我的想法是展平前两个维度，以获得2d-numpy数组。如果我对每个层进行(x * y)的重塑，并将其重塑回(x，y)，我会得到一个完全不同的图像。我在开头有一个肺的img，后面有不同灰度值的线条。 test = cv2.resize(img, (img.shape[0] * img.shape[1], 1), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
test = cv2.resize(test, (159, 159), interpolation=cv2.
浏览 45提问于2020-08-11得票数 0
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