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用Python生成一个图像卷积运算的代码

时间: 2024-04-20 08:10:34 浏览: 130

基于python CNNRNN卷积网络的相似图像检索系统附完整代码数据毕业设计可直接运行

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这次任务中，我们实现了使用人工神经网络对十分类的图片类型的判断。并实现了针对一张图片，由图片位于各分类的可能性进行对图片的 10-最近邻查询，返回图片库中国与查询图片最近似的 10 张图片。类别描述 H.1[计算机视觉]图片特征检索 H.2[数据与结构]数据检索一般术语图片检索和搜索关键词人工神经网络、图像、特征、检索 1.导论我们小组先构造了不同的神经网络，并用这些神经网络对训练集图片进行训练，得到了可用于对图片进行 10 分类的神经网络。之后比较了不同神经的效果。最后选用效果最好的神经网络对图片获取 10 分类的可能性。最后用 10-最近邻查询来获得十张与查询图片最接近的图片。 2.神经网络部分 2.1 公共框架 2.1.1 序贯模型（Sequential）神经网络可以有非常复杂的结构，而其中最简单的模型，即网络的线性堆叠称为序贯模型，由于我们需要针对每一张图片做出一个类型的判断，即单输入对应单输出，故可以使用序贯模型来解决。 2.1.1.1 生成器（generator）对输入的数据进行一定的处理，如进行随机偏移，旋转等操作，以减少过拟合的概率。 2

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('lena.jpg') # 定义卷积核 kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]]) # 进行图像卷积操作 result = cv2.filter2D(img, -1, kernel) # 显示原图和卷积后的图像 cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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