计算机视觉公式笔记

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计算机视觉公式笔记

拉普拉斯卷积模型由来：

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C语言实现中值平滑滤波即，对于3*3的处理框进行数值排序

// zhongzhilvbo.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <memory.h>
#include <conio.h>
#include <stdlib.h>
#include <windows.h>
#include "stdafx.h"
//原图象的宽度和高度
#define width 352
#define higth 288int lvbo(unsigned char D[9])
{unsigned int temp;int i,j;for(i=0;i<9;i++){for(j=0;j<9-i;j++){if(D[i]>D[j+1]){temp=D[i];D[i]=D[j+1];D[j+1]=temp;}}    }return D[4];
}void main()
{FILE *fp,*newfp;int i,j;if(!(fp=fopen("fmh1.bmp","rb"))){printf("Open file %s error!\n","k.bmp");return ;}if(!(newfp=fopen("fmout.bmp","wb"))){printf("Open file %s error!\n","result.bmp");return ;}unsigned char buffer[54+1024];//定义原图像头缓冲区fread(buffer,1,54+1024,fp);//读取文件头54个字节unsigned long length=width*higth;//图像的总象素个数unsigned char readData[higth][width];               //用于存储原图数据的数组unsigned char writeData[higth][width];               //用于存储原图数据的数组fread(&readData[0][0], sizeof(unsigned char),length, fp);//从原图读入数据for(i=0;i<higth;i++){for(j=0;j<width;j++){writeData[i][j]=readData[i][j];}}unsigned char D[9];        //定义选取框for(i=1;i<higth-1;i++){for(j=1;j<width-1;j++){D[0]=readData[i-1][j+1];D[1]=readData[i][j+1];D[2]=readData[i+1][j+1];D[3]=readData[i-1][j];D[4]=readData[i][j];D[5]=readData[i+1][j];D[6]=readData[i-1][j-1];D[7]=readData[i][j-1];D[8]=readData[i+1][j-1];writeData[i][j]=lvbo(D);}}fwrite(buffer,sizeof(unsigned char),54+1024,newfp);fwrite(writeData,sizeof(unsigned char),length,newfp);fclose(newfp);fclose(fp);return ;
}

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BN算法： .html

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深度学习中 那些特殊的反向传播，最大池化的反向传播

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tensorflow中文官方文档

.html

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