http://bbs.csdn.net/topics/30472434 卷积的应用太广泛了:比如说 考试舞弊找代考的,把两个人的照片进行卷积就,类似同一个人了
在卷积操作中,我们需要将卷积核在输入图像上移动,并计算每个位置处的卷积结果。例如,当卷积核位于输入图像的左上角时,我们需要计算以下位置处的卷积结果:1*1 + 2*2 + 5*3 + 6*4 = 44 在这种情况下,h_out和w_out都等于0,因为我们正在计算输出图像的第0行第0列处的卷积结果。由于我们假设步幅(stride)等...
for(int k=0;k<=IMG_SIZE - W_SIZE;k++) //特征平面的行 列平移 行卷积 { for(int r=0;r<=IMG_SIZE - W_SIZE;r++) //特征平面的列 行平移 列卷积 { tmp = 0.0; //单次卷积 点对点相乘 然后相加 for(int i=0;i<W_SIZE;i++) //卷积的行 { for(int j=0;j<W_SIZE;j++) //卷...
1 在用C语言实现图像处理中，经常要用到二维卷积的运算，这个在matlab中是非常容易实现的，只需要conv2（）就OK啦，而且速度非常的快。但是在C语言中就需要四层的for循环来实现了。2 图形和图像函数处理方式：对许多图形应用程序，直线和曲线是非常有用的。但对有些图形只能靠操作单个像素才能画出。当然如果没有...
在C语言中实现2D卷积的快速方法是使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)。CNN是一种深度学习模型,可以高效地处理图像和视频数据。在CNN中,卷积层是...
输入:6张24*24的卷积结果图。 池化窗口尺寸:2*2。 池化模式:最大值池化。 输出尺寸:每张卷积结果图经过池化之后,变成(24/2)*(24/2)=12*12的图像,因此该层输入的6张24*24的图像变成6张12*12的图像。 用数学式子表示池化过程如下: 3. 卷积层C3 ...
3.1、空域计算-直接2D卷积 3.1.1、2D卷积 直接2D卷积就是一开始说的那样,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积,然后加起来,作为该像素位置的值。 直接的实现也称为暴力实现brute force,因为它严格按照定义来实现,没有任何优化。当然了,在...
假设输入图像大小为(32, 100,3),注意提及图像都是(\text{Height},\text{Width},\text{Channel})形式。 Convlutional Layers 这里的卷积层就是一个普通的CNN网络,用于提取输入图像的Convolutional feature maps,即将大小为(32, 100,3)的图像转换为(1,25,512)大小的卷积特征矩阵,网络细节请参考本文给出的实现代...
2 对图像高斯滤波,图像高斯滤波的实现可以用两个一维高斯核分别两次加权实现,也就是先一维X方向卷积,得到的结果再一维Y方向卷积。当然也可以直接通过一个二维高斯核一次卷积实现。也就是二维卷积模板,由于水平有限,只说二维卷积模板怎么算。 首先,一维高斯函数: ...