张士玉小黑屋

边缘检测器CannyRGB图→\rightarrow→除噪→\rightarrow→Gray图→

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OpenCV-Python实战（6）——OpenCV中的色彩空间和色彩映射（❤️含大量示例❤️，建议收藏）0.前言1.色彩空间1.1显示色彩空间1.2不同色彩空间在皮肤分割中的不同效果2.色彩映射2.1OpenCV中的色彩映射2.2自定义色彩映射2.3显示自定义色彩映射图例小结系列链接0.前言为了更好的进行图像处理，我们有时会使用不同的色彩空间。色彩空间是一个抽象的数学模型概

OpenCV-Python实战（5）——OpenCV图像运算（❤️万字长文，含大量示例❤️）0.前言1.饱和运算2.图像加减法与图像混合3.按位运算4.形态变换4.1膨胀运算与腐蚀运算4.2开运算与闭运算4.3形态梯度运算4.4顶帽运算与低帽(黑帽)运算4.5结构元素4.6应用形态变换总结相关链接0.前言图像处理技术是计算机视觉项目的核心，通常是计算机视觉项目中的关键工具

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~上一篇文章主要介绍目标检测原理，通过七个问题来普及什么是目标检测，然后利用ImageAI实现最简单的目标检测案例。这篇文章将详细介绍图像去雾算法

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深度学习—从入门到放弃（八）使用CNN进行人脸识别问题重述假设我们需要进行面部识别系统的开发，我们的思路如下：有一个有K个人的人脸数据的数据集进行人脸识别时我们先有一个输入图像输出图像为输入图像在数据集里的分类标签针对整个思路我们又面临着如下的挑战：人的个数多但是数据集里每一个人对应的图像又很少，即数据量小，我们需要在给定较少输入图像的情况下进行人脸识别鉴于以上，我们不选择简单的分类器

作者|TomerAmit译者|弯月，编辑 |屠敏出品|CSDN（ID：CSDNnews）在本文中，我将分享有关深度学习的25个问题，希望能够帮助你为面试做好准备。1.为什么必须在神经网络中引入非线性？答：否则，我们将获得一个由多个线性函数组成的线性函数，那么就成了线性模型。线性模型的参数数量非常少，因此建模的复杂性也会非常有限。2.说明解决神经网络中梯度消失问题的两种方法。答：使用ReLU激活函数代替S激活函数。使用Xavi

OpenCV-Python实战（4）——OpenCV常见图像处理技术（❤️万字长文，含大量示例❤️）0.前言1.拆分与合并通道2.图像的几何变换2.1缩放图像2.2平移图像2.3旋转图像2.4图像的仿射变换2.5图像的透视变换2.6裁剪图像3.图像滤波3.1应用滤波器（卷积核或简称为核）3.2图像平滑3.2.1均值滤波3.2.2高斯滤波3.2.3中值滤波3.2.4双边滤波

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