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  • 怎样确定图像函数

    2011-11-01 21:35:19
    1、怎样确定图像是函数 比如给了一个图像,怎么确定这个图像是一次函数 你的题目描述不明,你是想确定给的图象是不是函数图象啊,还是想确定是什么函数的图象啊    如果是前者的话,你要明白函数的定义,函数...
     
    

    1、怎样确定图像是函数

    比如给了一个图像,怎么确定这个图像是一次函数

    你的题目描述不明,你是想确定给的图象是不是函数图象啊,还是想确定是什么函数的图象啊
     
        如果是前者的话,你要明白函数的定义,函数是一种映射,就是说,给定一个自变量只有一个因变量与之对应,你按照这个原则去看图象,假如是针对于y=f(x),如果x=a时,不可能有俩y,就是说在x取定义域内的任何值,在图象上都不会出现俩取值,即在取值的坐标上画一条垂直的线,只与图象相交一次
       如果是后者,你应该知道几个常见的函数图象,一次函数是斜着的直线;常数函数是水平或者竖直的直线;二次函数是抛物线,在顶点取最值,不单调,如果二次项大于0,开口向上,反之,小于零,开口向下;指数函数对数函数,得看底数,自己研究吧

     

     

    最佳答案

    提交的表单中,你直接在<src img='' width='' height=''>里设置就行了,下面给你贴一个水印代码

    <?php

     $image="桔梗8.jpg";

     $img=getimagesize($image);

     switch($img[2]) {

      case 1;

      $im=@imagecreatefromgif($image); break;

     

     case 2;

      $im=@imagecreatefromjpeg($image); break;

      case 3;

      $im=@imagecreatefrompng($image); break;

     

     }

      $image2="0001.jpg";

      $img2=getimagesize($image2);

      switch ($img2[2]){

       case 1;

       $im2=@imagecreatefromgif($image2); break;

        case 2;

       $im2=@imagecreatefromjpeg($image2); break;

        case 3;

     $im2=@imagecreatefrompng($image2); break;

     

     

      }

       imagecopy($im,$im2,400,50,0,0,100,96);

       $cl=imagecolorallocate($im,55,0,45);

       $str=iconv("gbk","UTF-8","新年快乐!

       QQ:41423439");

       imagettftext($im,23,0,50,130,$cl,"jian.ttf",$str);

       $new=imagecreatetruecolor(200,200);

       imagecopyresized($new,$im,0,0,0,0,200,200,$img[0],$img[1]);

      

      header("Content-type:image/jpg");

      imagejpeg($new,"哈哈.jpg");

    ?>

     

    3、PHP扩展之ImageMagick函数执行问题。

    浏览次数:901次悬赏分:10 | 解决时间:2010-3-30 20:21 | 提问者:cmoooo

    调用ImageMagick对gif动画进行处理时,发现内部调用时无法正解输出gif动画。而进行外部调用时却能正解执行程序,以下是这两种调用方法源程序:

     

        内部调用方法:

     

         <?php

          header ( 'Content-type: image/gif' );

          $im = new Imagick ("pp3.gif");       //内部调用imagick;

          $im -> coalesceImages();             //对gif进行整合;

          $im -> resizeImage ( 50 , 50, 0, 0 );//对图片进行缩放;

          echo $im ;

          ?>

     

        //这套程序调用后,gif动画变为单帧,失去了动画效果,经过多次试验后发现,在执行new Imagick ("pp3.gif");时,动画就已经失去了动态特性;

     

     

        而下面这套程序却能很好地工作,也能输出满意的效果:

     

          <?php

            $dir = "pp3.gif";

            list($width, $height, $type, $attr) = getimagesize($dir);//取得图像原始尺寸;

            $max_width = 50;    //要改变的尺寸

            $max_height = 50;    //要改变的尺寸

            exec("convert $dir -coalesce $dir");  //对gif进行整合;

            exec("convert -size $width"."x"."$height $dir -esize $max_width"."x"."$max_height $dir");     //调用外部命令行进行图片缩放;

            echo "<img src='pp3.gif' />";    //显示图片;

          ?>

     

     

          这两种程序执行起来都显示图片,但前者只输出一个静态图片,后者输出完全正常,为缩放后的gif动画图片。

     

         请高手指教前者无法实现目的的原因所在,难道只是扩展dll不支持动态gif?只能识别一帧?

     

         后者执行时,明显感觉到页面打开效率降低,本地测试>1s的时间延迟;而前者效率极高。但无法得到满意结果。

     

         难道实现对gif动画的处理只能使用外部命令行?

     

         换过无数的dll扩展,能够兼容的dll结果都是一样。请高手帮助解决。不胜感激。

    phpthumb是一个功能非常强大的缩略图生成类,支持jpg,bmp,gif,png等格式图片生成。无论您是PHP项目还是其它项目只要你能有一台PHP的主机就可以使用phpthumb带给您编程上的方便。因为他还支持远程图片生成。

    phpthumb可以配合ImageMagick来使用,这样就不会再受到PHP内存大小的限制了,还可以生成gif动画。下面就讲如何让phpthumb用ImageMagick来生成生成图片。

     

    无论win平台还是linux平台phpthumb默认是开启ImageMagick的,只不过配置错误和程序有一点小问题。首先就是安装ImageMagick这个程序。不用安装php_imagick这个PHP扩展。phpthumb使用的是命令行操作的,所以php应该可以运行一个进程才可以,不然请选择另外的主机。安装好后请按下面的步骤进行phpthumb的修改。

    1.打开phpThumb.config.php查找

    if (strtoupper(substr(PHP_OS, 0, 3)) == 'WIN') {

    // Windows: set absolute pathname

    $PHPTHUMB_CONFIG['imagemagick_path'] = 'C:/Program Files/ImageMagick-6.6.0-Q16/convert.exe';

    } else {

    // *nix: set absolute pathname to "convert", or leave as null if "convert" is in the path (location detected with `which`)

    //$PHPTHUMB_CONFIG['imagemagick_path'] = '/usr/local/bin/convert';

    $PHPTHUMB_CONFIG['imagemagick_path'] = null;

    }

    将上面的$PHPTHUMB_CONFIG['imagemagick_path'] 设成你安装的正确路径。上面共计有两个地方,第一个是window平台。第二个是LINUX,UNIX平台的。请根据您的系统选择设定。上面红色部分为ImageMagick路径,替换时注意目录分隔符是/不是\。

    2.打开phpThumb.class.php

    查找 function ImageMagickVersion($returnRAW=false) {在这附近

    有if (eregi('^Version: [^0-9]*([ 0-9\\.\\:Q/]+) (http|file)\:', $versionstring[1], $matches)) {

    替换成if (eregi('^Version: (.+) (http|file)\:', $versionstring[1], $matches)) {

     

     

     

    image

    图像资源。见 imagecreatetruecolor()。

     

    size

    字体大小。根据 GD 版本不同,应该以像素大小指定(GD1)或点大小(GD2)。

     

    angle

    角度制表示的角度,0 度为从左向右读的文本。更高数值表示逆时针旋转。例如 90 度表示从下向上读的文本。

     

    x

    由 x,y 所表示的坐标定义了第一个字符的基本点(大概是字符的左下角)。这和 imagestring() 不同,其 x,y 定义了第一个字符的左上角。例如 "top left" 为 0, 0。

     

    y

    Y 坐标。它设定了字体基线的位置,不是字符的最底端。

     

    color

    颜色索引。使用负的颜色索引值具有关闭防锯齿的效果。见 imagecolorallocate()。

     

    fontfile

    是想要使用的 TrueType 字体的路径。

     

    根据 PHP 所使用的 GD 库的不同,当 fontfile 没有以 / 开头时则 .ttf 将被加到文件名之后并且会在库定义字体路径中尝试搜索该文件名。

     

    当使用的 GD 库版本低于 2.0.18 时,一个空格字符 而不是分号将被用来作为不同字体文件的“路径分隔符”。不小心使用了此特性将会导致一条警告信息:Warning: Could not find/open font。对受影响的版本来说唯一解决方案就是将字体移动到不包含空格的路径中去。

     

    很多情况下字体都放在脚本的同一个目录下。下面的小技巧可以减轻包含的问题。 <?php

    // Set the enviroment variable for GD

    putenv('GDFONTPATH=' . realpath('.'));

     

    // Name the font to be used (note the lack of the .ttf extension)

    $font = 'SomeFont';

    ?> 

     

     

    text

    文本字符串。

     

    可以包含十进制数字化字符表示(形式为:€)来访问字体中超过位置 127 的字符。UTF-8 编码的字符串可以直接传递。

     

    如果字符串中使用的某个字符不被字体支持,一个空心矩形将替换该字符。

     

     

    imagettftext() 返回一个含有 8 个单元的数组表示了文本外框的四个角,顺序为坐下角,右下角,右上角,左上角。这些点是相对于文本的而和角度无关,因此“左上角”指的是以水平方向看文字时其左上角。

     

     

     

     

     

    例子 1. imagettftext() 例子

     

    本例中的脚本将生成一个白色的 400x30 像素 PNG 图像,其中有黑色(带灰色阴影)Arial 字体写的“Testing...”。

     

    <?php

    // Set the content-type

    header("Content-type: image/png");

     

    // Create the image

    $im = imagecreatetruecolor(400, 30);

     

    // Create some colors

    $white = imagecolorallocate($im, 255, 255, 255);

    $grey = imagecolorallocate($im, 128, 128, 128);

    $black = imagecolorallocate($im, 0, 0, 0);

    imagefilledrectangle($im, 0, 0, 399, 29, $white);

     

    // The text to draw

    $text = 'Testing...';

    // Replace path by your own font path

    $font = 'arial.ttf';

     

    // Add some shadow to the text

    imagettftext($im, 20, 0, 11, 21, $grey, $font, $text);

     

    // Add the text

    imagettftext($im, 20, 0, 10, 20, $black, $font, $text);

     

    // Using imagepng() results in clearer text compared with imagejpeg()

    imagepng($im);

    imagedestroy($im);

    ?>

     

    展开全文
  • 【matlab】如何画分段函数的图像

    万次阅读 多人点赞 2015-06-03 16:01:05
    MATLAB如何画分段函数的图像 通常要用MATLAB画分段函数图像的话,总要分段去画非常麻烦,还需要hold on,现在教你一种简单化分段函数的方法,让你一下子知道这个方法的魅力!! 工具/原料...
    

    MATLAB如何画分段函数的图像


    通常要用MATLAB画分段函数图像的话,总要分段去画非常麻烦,还需要hold on,现在教你一种简单化分段函数的方法,让你一下子知道这个方法的魅力!!

    工具/原料

    • MATLAB软件
    • 代码

    方法/步骤

    1. 1

      确定你需要的分段函数是怎样一个表达式,比如下面我的这个例子。

      MATLAB如何画分段函数的图像
    2. 2

      打开MATLAB软件,粘贴以下代码:

      clc; clear all

      x=0:0.01:10;

      y=sqrt(x).*(x>=0&x<4)+2*(x>=4&x<6)+(5-x/2).*(x>=6&x<8)+1*(x>=8);

      plot(x,y,'r','linewidth',2)

      axis([0 10 0 2.1])

      grid on

      解释一下,代码的逻辑运算符是这个程序成败的关键,利用了判断逻辑数和向量之间的相乘,构造分段函数的表达式

    3. 3

      点击运行,即可以得到分段函数的图像了。

      MATLAB如何画分段函数的图像
      END

    注意事项

    • 前面的表达式和后面的逻辑判断相乘的时候,若前后均含有x,那么中间的乘号要是".*",即点+乘号。
    展开全文
  • 3.1.23 如何可以构建一个基元图像的基,从而用最优的方式描述完整的图像集合? 146 3.2 卡洛变换 147 3.2.1 什么是卡洛变换? 147 3.2.2 为什么一个图像集合的自协方差矩阵对角化定义了描述集合中图像所需的基?...
  • 轮廓层次结构

    千次阅读 2020-10-23 08:23:51
    这样我们就可以确定一个轮廓与其他轮廓是怎样连接,比如它是不是某个轮廓子轮廓,或者是父轮廓。这种关系就成为组织结构。 在这幅图像中,我给这几个形状编号为0-5。2 和2a 分别代表最外边矩形 外轮廓和内轮廓...

    1.什么是层次结构
    通常我们使用函数cv2.findContours 在图片中查找一个对象。有时对象
    可能位于不同的位置。还有些情况,一个形状在另外一个形状的内部,这种
    情况下我们称外部的形状为父,内部的形状为子。按照这种方式分类,一幅图像中的所有轮廓之间就建立父子关系。这样我们就可以确定一个轮廓与其他轮廓是怎样连接的,比如它是不是某个轮廓的子轮廓,或者是父轮廓。这种关系就成为组织结构。
    在这幅图像中,我给这几个形状编号为0-5。2 和2a 分别代表最外边矩形
    的外轮廓和内轮廓。
    在这里边轮廓0,1,2 在外部或最外边。我们可以称他们为(组织结构)
    0 级,简单来说就是他们属于同一级。接下来轮廓2a。我们把它当成轮廓2 的子轮廓。它就成为(组织结构)第1 级。同样轮廓3 是轮廓2 的子轮廓,成为(组织结构)第3 级。最后轮廓4,5 是轮廓3a 的子轮廓,成为(组织结构)4 级(最后一级)。按照这种方式给这些形状编号,我们可以说轮廓4 是轮廓3a 的子轮廓(当然轮廓5 也是)。
    2.opencv中层次结构
    OpenCV使用一个含有四个元素的数组表示父子关系,【Next,Previous,First_Child,Parent】
    Next表示同一级组织结构中的下一个轮廓。
    以上图中的轮廓 0 为例轮廓 1 就是他的 Next。同样轮廓 1 的 Next 是 2Next=2。 轮廓 2 呢在同一级没有 Next。时 Next=-1。而轮廓 4 的 Next 为 5所以它的 Next=5。
    Previous 示同一级结构中的前一个轮廓。
    与前一样轮廓 1 的 Previous 为轮廓 0轮廓 2 的 Previous 为 轮廓 1。轮廓 0 没有 Previous所以 Previous=-1。
    First_Child 示它的第一个子轮廓。
    没有必再了轮廓 2 的子轮廓为 2a。所以它的 First_Child 为 2a。轮廓 3a 呢它有两个子轮廓。但是我们只第一个子轮廓所以是 轮廓 4按照从上往下从左往右的序排序。
    Parent 示它的父轮廓。
    与 First_Child 刚好相反。轮廓 4 和 5 的父轮廓是轮廓 3a。而轮廓 3a 的父轮廓是 3。
    【如果没有父或子,就为-1】
    3.轮廓检索模式
    RETR_LIST 从的度来看中应是简单的。它只是提取所有的轮廓而不去创建任何父子关系。换句就是‘’人人平等‘’它们属于同一级组织轮廓。
    所以在种情况下组织结构数组的第三和第四个数是 -1。但是很明 显Next 和 Previous 有对应的值。
    RETR_EXTERNAL 如果你择种模式的只会回外的的轮廓,所有的子轮廓会忽略掉。

    展开全文
  • 找到一个或一组函数,能从输入得到输出,比如从图像得到所属类别,然后优化这些函数,找到一个最好。 学习目标 损失函数 怎样使损失函数minimize 确定神经网络中各种参数 神经网络里面有什么参数 ...

    仅为方便理解和回忆,并不严谨。
    要真的理解还是老老实实看书,推公式,画图,写代码。

    深度学习的过程

    找到一个或一组函数,能从输入得到输出,比如从图像得到所属类别,然后优化这些函数,找到一个最好的。

    神经网络其实是个什么?

    是个线性变换,多维向量×权重矩阵+偏置得到新的多维向量

    编码和解码

    输入维度高,输出维度低,编码,相当于提取出了特征
    反之就是解码喽

    学习的目标

    损失函数

    怎样使损失函数minimize

    确定神经网络中的各种参数

    神经网络里面有什么参数

    权重值和偏置(y = wx + b)

    如何找到使损失函数最小化的参数

    可以使用梯度下降法(梯度:损失函数对参数的一阶偏导数)

    反向传播是用来做什么的

    用来计算梯度(链式法则)

    为什么需要偏置

    没有偏置最后拟合出来的函数都是过原点的诶

    神经网络中每个节点输入和输出之间的关系

    输入是激活函数里面的自变量x,输出是因变量y。

    激活函数是什么

    激活函数是一个神经元输入和输出之间的关系

    训练一个深度神经网络需要些什么

    选择合适的损失函数(如平方差,交叉熵),选择mini-batch,选择激活函数,使用自适应的学习率,使用momentum动量

    使用softmax层作为输出层的时候使用交叉熵

    softmax是什么?

    一张图解决问题
    这里写图片描述

    batch是什么?

    你遍历多少数据之后算一次损失函数并更新参数

    为什么要选mini-batch?

    遍历完所有数据再更新参数,很慢;每看一个数据就更新一次,虽然很快但效果不好;
    所以折中一下,一批一批地更新参数

    epoch是什么?

    遍历完一次数据集是一个epoch

    sigmoid激活函数有什么问题

    梯度消失的问题,会有输入大但输出小的问题,限制了网络加深

    梯度消失又是什么?

    接近输出层的地方,梯度大学习快趋于收敛,接近输入层的地方,梯度小学习慢趋于随机(//TODO)

    流行什么激活函数?

    ReLU修正线性单元 及其变种(leaky ReLU, parametric ReLU)

    除了ReLU之外还有什么?

    MaxOut, ReLU是MaxOut的一种特殊形式,注意MaxOut里面group的概念

    学习率是啥

    w <—- w - 学习率×梯度(损失函数对w的一阶偏导数)
    每次用梯度的多少来更新参数

    学习率大小对于训练的影响

    学习率太大了可能更新梯度之后梯度不下降,学习率太小的话更新的又很慢

    怎么让学习率适应于训练过程

    可以根据不同的参数选择不同的学习率,比如说Adagrad,学习率的计算与参数有关。

    物理学里面的Momentum动量跟深度神经网络有什么关系?(//TODO)

    什么叫过拟合?

    怎样防止结果过拟合?

    早点儿停下来 Early Stopping
    正则化 如权值衰减
    Dropout

    Early Stopping什么时候停?

    validation set上损失函数不再下降的时候停下来

    权值衰减

    像人的大脑一样,砍掉神经元间无用的连接(//TODO)

    Dropout

    每次更新参数之前,就丢掉一些神经元不要了。比如说每一次mini-batch丢掉p%的神经元,那么所有的权重值就要乘上(100-p)%,如p=30,也就是每次更新参数的时候丢掉30%的神经元。最后test的时候要记得再乘上(100-p)%。

    卷积是什么?

    神经网络可以提取特征,当输入为二维数据的时候,卷积操作可以保留位置信息。
    卷积核在input feature map上,对应相乘并求和
    输出的大小 = (image size - filter size)/ stride + 1
    如果有padding
    输出的大小 = (image size + 2 * padding size - filter size )/ stride +1

    参考
    http://www.hankcs.com/ml/understanding-the-convolution-in-deep-learning.html
    自己还是应该将基础重新过一遍,把知识串联起来会有更大的收获
    插播:
    图像处理中边缘检测卷积核或者滤波核
    【-1 -1 -1
    -1 8 -1
    -1 -1 -1】
    高斯滤波核 图像平滑
    【1/16 1/8 1/16
    1/8 1/4 1/8
    1/16 1/8 1/16】

    反卷积是什么?

    卷积让高维变低维,反卷积让低维变高维。
    图片来源https://blog.csdn.net/panglinzhuo/article/details/75207855
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    //todo

    池化是什么?

    1)使feature map变小,降低计算复杂度
    2)压缩feature map ,提取最主要特征
    最大池化和平均池化比较常用,输出大小计算方式跟卷积一样
    输出的大小 = (image size - filter size)/ stride + 1

    全连接层

    全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的
    例如在VGG16中,第一个全连接层FC1有4096个节点,上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点,则该传输需要4096*25088个权值,需要耗很大的内存。
    CNN网络中前几层的卷积层参数量占比小,计算量占比大;而后面的全连接层正好相反,大部分CNN网络都具有这个特点。因此我们在进行计算加速优化时,重点放在卷积层;进行参数优化、权值裁剪时,重点放在全连接层。
    连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算,卷积后的结果为一个节点,就对应全连接层的一个点。
    假设最后一个卷积层的输出为7×7×512,连接此卷积层的全连接层为1×1×4096。
    连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算,卷积后的结果为一个节点,就对应全连接层的一个点。如果将这个全连接层转化为卷积层:
    1.共有4096组滤波器
    2.每组滤波器含有512个卷积核
    3.每个卷积核的大小为7×7

    4.则输出为1×1×4096

    若后面再连接一个1×1×4096全连接层。则其对应的转换后的卷积层的参数为:
    1.共有4096组滤波器
    2.每组滤波器含有4096个卷积核
    3.每个卷积核的大小为1×1
    4.输出为1X1X4096
    相当于就是将特征组合起来进行4096个分类分数的计算,得分最高的就是划到的正确的类别。

    而全连接层的坏处就在于其会破坏图像的空间结构,
    因此人们便开始用卷积层来“代替”全连接层,
    通常采用1×1的卷积核,这种不包含全连接的CNN成为全卷积神经网络(FCN),
    FCN最初是用于图像分割任务,
    之后开始在计算机视觉领域的各种问题上得到应用,
    事实上,Faster R-CNN中用来生成候选窗口的CNN就是一个FCN。
    FCN的特点就在于输入和输出都是二维的图像,并且输入和输出具有相对应的空间结构,
    在这种情况下,我们可以将FCN的输出看作是一张热度图,用热度来指示待检测的目标的位置和覆盖的区域。
    在目标所处的区域内显示较高的热度,
    而在背景区域显示较低的热度,
    这也可以看成是对图像上的每一个像素点都进行了分类,
    这个点是否位于待检测的目标上。
    参考https://blog.csdn.net/gyh_420/article/details/78570415

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  • 我在设计一个状态机,用函数表示每种状态,每个函数都会返回一个指向下一个状态的函数的指针。可我找不到任何方法来声明这样的函数——感觉我需要一个返回指针的函数,返回的指针指向的又是返回指针的函数……,如此...
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    热门讨论 2010-03-20 16:41:18
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  • 这样我们就可以确定一个轮廓与其他轮廓是怎样连接,比如它是不是某个轮廓子轮廓,或者是父轮廓。这种关系就成为组织结构。 OpenCV 使用一个含有四个元素数组表示。[Next,Previous,First_Chil.
  • 但是,算法仅仅给出了一个笼统实现策略,对于具体数据类型、运算操作符及优先级情况、怎样支持函数调用、自定义内存变量如何实现等具体问题并无现成解决方案,需要开发人员自己实际设计相应算法解决,而这也...
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空空如也

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怎样确定函数的图像