
什么是图像畸变?
使用摄像头时,可能会出现图像边缘线条弯曲的情况,尤其是边缘部分是直线时,这种现象更为明显。比如摄像头显示画面中的门框、电线杆、墙面棱角、吊顶线等出现在边缘时,可能会有比较明显的弯曲现象,这种现象就叫做畸变。
畸变是指光学系统对物体所成的像相对于物体本身而言的失真程度,是光学透镜的固有特性,其直接原因是因为镜头的边缘部分和中心部分的放大倍率不一样导致。畸变并不影响像的清晰程度,只改变物体的成像形状,畸变是一种普遍存在的光学现象。
阅读全文 → 2023-01-29
使用摄像头时,可能会出现图像边缘线条弯曲的情况,尤其是边缘部分是直线时,这种现象更为明显。比如摄像头显示画面中的门框、电线杆、墙面棱角、吊顶线等出现在边缘时,可能会有比较明显的弯曲现象,这种现象就叫做畸变。
畸变是指光学系统对物体所成的像相对于物体本身而言的失真程度,是光学透镜的固有特性,其直接原因是因为镜头的边缘部分和中心部分的放大倍率不一样导致。畸变并不影响像的清晰程度,只改变物体的成像形状,畸变是一种普遍存在的光学现象。
阅读全文 → 2023-01-29
峰值信噪比(Peak-Signal to Noise Ratio,PSNR)
均方误差(Mean Square Error,MSE)
MAE(Mean Absolute Error,MSE)
信噪比SNR(Signal to Noise Ratio,SNR)
信息保真度准则(Information Fidelity Criterion,IFC)
视觉信息保真度(Visual Information Fidelity,VIF)
结构相似度(Structure Similaruty,SSIM)
阅读全文 → 2023-01-29
精度
耗时
内存占用
功耗
阅读全文 → 2023-01-29
首先,异构现象是指不同计算平台之间,由于硬件结构(包括计算核心和内存),指令集和底层软件实现等方面的不同而有着不同的特性。
异构计算是指联合使用两个或者多个不同的计算平台,并进行协同运算。比如CPU和GPU的异构计算,TPU和GPU的异构计算以及TPU/GPU/CPU的异构计算等等。
阅读全文 → 2023-01-29
野指针也叫空悬指针,不是指向null的指针,是未初始化或者未清零的指针。
产生原因:
指针变量未及时初始化。
指针free或delete之后没有及时置空。
解决办法:
定义指针变量及时初始化活着置空。
释放操作后立即置空。
阅读全文 → 2023-01-28
机器学习中通常根据数据是否有标签可以分为监督学习(supervised learning)、非监督学习(unsupervised learning),半监督学习(semi-supervised learning)以及弱监督学习(weakly supervised learning)。
监督学习
机器学习模型在训练过程中的所有数据都有标签,就是监督学习的逻辑。
监督学习是最常见的学习种类,常见场景为分类和回归问题。
深度学习模型大都数都遵从监督学习的流程,并且支持向量机(Support Vector
阅读全文 → 2023-01-28
蓝海大脑 京ICP备18017748号-1