此文记录的是一个将字节大小的值转换为KB、MB等显示的小函数。/***字节显示转换操作类AustinLiu刘恒辉ProjectManagerandSoftwareDesignerE-Mail:[email protected]:http://lzhdim.cnblogs.comDate:2024-01-1515:

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述函数使用高斯滤波器对图像进行模糊处理。该函数使用指定的高斯核对源图像进行卷积。支持原位过滤。高斯模糊是一种有效的图像平滑技术，可以减少图像中的噪声和细节。函数原型vo

索贝尔算子是模拟一阶求导,导数越大的地方说明变换越剧烈,越有可能是边缘.那如果继续对f’(t)求导呢?可以发现"边缘处"的二阶导数=0.我们可以利用这一特性去寻找图像的边缘.注意有一个问题,二阶求导为0的位置也可能是无意义的位置拉普拉斯算子推导过程以x方向求解

 一、本文介绍本文给大家带来的是改进机制是一种替换Conv的模块ContextGuidedBlock(CGblock) ，其是在CGNet论文中提出的一种模块，其基本原理是模拟人类视觉系统依赖上下文信息来理解场景。CGblock用于捕获局部特征、周围上下文和全局上下文，并将这些信息融合起来以提高准

一、知识卷积核：用来对图像矩阵进行平滑的矩阵，也称为过滤器。锚点：卷积核和图像矩阵重叠，进行内积运算，运算后锚点位置的像素点会被计算值代替。默认其中心点为锚点。步长：卷积核沿着图像矩阵移动的方向。内积：卷积核和图像矩阵对应像素点相乘，然后相加得到一个总和。二、实现1、

简略记录一下一些基本的CV的知识参考：https://www.bilibili.com/video/BV1q7411T7Y6/输出层计算公式：\(out_{size}=(in_{size}-F_{size}+2P)/S+1\)\(in_{size}\)为输入长度\(F_{size}\)为权重矩阵长度，减掉意义为去掉第一个矩阵长度。\(P\)为padding，即填充长

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CNN感受野概念：在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野（receptivefield）。通俗的解释是：输出featuremap上的一个单元对应输

1.前言记录密度图的生成，防止以后找不到。代码也是从别人那得来的2.高斯核模糊在生成伪装密度图时，使用如下公式：\[F(x)=\sum^N_{i=1}\delta(x-x_i)*G_{\sigma}(x)