Hướng dẫn zero padding in image processing python - không đệm trong python xử lý ảnh
Nếu bạn cần pad 0: Show
Sử dụng đối số Cải thiện bài viết Lưu bài viết Điều kiện tiên quyết: Gối (Thư viện Python)Pillow(python library) Đệm là khoảng trống giữa các nội dung, container và đường viền. Một hình ảnh có thể được coi là nội dung cho một số container và phần đệm thêm có thể được thêm vào nó. Bài viết này mô tả làm thế nào điều này có thể được thực hiện. & nbsp; đệm có thể được thêm vào bằng cách cung cấp ngay các giá trị cho bên được đệm. Các giá trị này sau đó có thể được chuyển đến hàm để tạo một hình ảnh mới. Cài đặtMô -đun này không được tải trước với Python. Vì vậy, để cài đặt nó thực thi lệnh sau trong dòng lệnh: pip install pillow Cách tiếp cận
Hình ảnh đầu vào: Chương trình : Python3
____10 1 2 3 4 5 6 7 1 9pip install pillow0 1 9pip install pillow3 1 9pip install pillow6 1 9pip install pillow9 1 import tensorflow as tf 1import tensorflow as tf 2 1 import tensorflow as tf 4import tensorflow as tf 5 7import tensorflow as tf 5 import tensorflow as tf 8import tensorflow as tf 9 1 t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])1 import tensorflow as tf 5 pip install pillow3 import tensorflow as tf 5 t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])5 t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])6 1 t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])8 t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])9 constant_values 0t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])9 constant_values 0constant_values 3constant_values 4
6Output: Đầu ra được tạo ra chỉ là hình ảnh đầu vào với một phần đệm được thêm vào nó. Ở đây nó xuất hiện dưới dạng đường viền, vì các giá trị được đưa ra cho mỗi bên là bằng nhau. Đối với các giá trị khác nhau có thể quan sát được đệm không đồng nhất. import tensorflow as tf https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/pad t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) SRT: http://www-cs.Engr.ccny.cuny.edu/~wolberg/cs470/hw/hw2_pad.txt Tại sao không có đệm được sử dụng trong xử lý hình ảnh?Ưu điểm đầu tiên là trong khi tỷ lệ mang lại nguy cơ biến dạng các mẫu trong hình ảnh, thì không có.Ưu điểm thứ hai của không có padding là nó tăng tốc các tính toán, so với tỷ lệ, dẫn đến hiệu quả tính toán tốt hơn.it speeds up the calculations, in comparison with scaling, resulting in better computational efficiency.
Không có đệm và sử dụng của nó là gì?Không có đệm là một kỹ thuật thường được sử dụng để làm cho kích thước của chuỗi đầu vào bằng với công suất của hai.Trong phần đệm bằng không, bạn thêm các số không vào phần cuối của chuỗi đầu vào để tổng số mẫu bằng với công suất cao hơn tiếp theo của hai.a technique typically employed to make the size of the input sequence equal to a power of two. In zero padding, you add zeros to the end of the input sequence so that the total number of samples is equal to the next higher power of two.
Đệm gương là gì?Đệm gương được sử dụng để áp dụng tích chập 2D tránh đường viền.Hiệu ứng mà người ta thường nhận được với đệm không.Chúng tôi giả sử rằng bộ lọc có kích thước lẻ.Để có được một tenxơ được lọc với cùng kích thước đầu ra, thay thế.a `` conv2d (hình ảnh, bộ lọc, chế độ = "một nửa") `` với.used to apply a 2D convolution avoiding the border. effects that one normally gets with zero padding. We assume that the filter has an odd size. To obtain a filtered tensor with the same output size, substitute. a ``conv2d(images, filters, mode="half")`` with. |