一般认为,同一幅图像的局部的结构与该图像其他部分可以通用。即在部分网络处理得到的特征能用全局图像上 改写
时间: 2023-06-12 18:03:11 浏览: 43
这个观点是卷积神经网络(CNN)的基础之一。CNN的卷积层可以看作是局部特征提取器,通过卷积操作将输入图像的局部特征与卷积核进行卷积运算,得到新的特征图。由于卷积操作是可重复使用的,因此在处理图像的不同局部时,可以共享卷积核,从而提高计算效率,并减少需要训练的参数数量。这也是CNN在图像分类、目标检测、图像语义分割等任务中取得成功的重要原因之一。
相关问题
用 Python 读入一幅灰度图像(paper2.jpg),用全局大津法,局部大津法进行图像分割成前景和背景两个部分
您好!您的问题属于计算机视觉方面的技术问题。我可以为您提供一些可以参考的Python代码:
#导入需要的库
import cv2
# 读取灰度图像
img_gray = cv2.imread("paper2.jpg",0)
# 全局大津法
ret1,th1 = cv2.threshold(img_gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# 局部自适应阈值方法
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img_gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,\
cv2.THRESH_BINARY,11,2)
# 显示原图、全局大津法和局部自适应阈值处理后图像
cv2.imshow("Original Image", img_gray)
cv2.imshow("Global Otsu's Thresholding", th1)
cv2.imshow("Adaptive Thresholding", th2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
希望可以帮助到您!如果还有其他问题,欢迎继续提问。
用 Python 读入一幅灰度图像,用全局大津法,局部大津法进行 图像分割成前景和背景两个部分,比较两种方法的区别。
好的,这是一个图像处理问题,可以回答。对于全局大津法,它是一种基于灰度图像直方图分布的自适应阈值图像分割方法,通过最小化类内方差和最大化类间方差来确定最佳分割阈值,可以得到整幅图像的前景和背景;而局部大津法则是将图像分成若干个重叠的小块,分别计算每个小块的阈值,通过插值的方法获得整幅图像的前景和背景。两种方法的不同在于全局大津法只有一个阈值,对整幅图像进行分割,而局部大津法则可以根据不同区域的灰度特征,采用不同的阈值进行分割,适应性更强。
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