我的想法是提取图像底层特征矩阵，然后输入神经网络训练，输出标签能实现吗？
还想请教一下提取什么样的底层特征比较合适，不要求精度很高，用opencv提取底层特征 然后构造特征矩阵合适吗
做一个图像自动标注工具，我的想法是提取图像底层特征矩阵，然后输入神经网络训练，输出标签能实现吗？
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1条回答
- 2022-12-07 11:13回答 1 已采纳 望采纳 下面是一个使用 TensorFlow 2 的简单神经网络来做4维y回归的示例代码： 首先，需要导入需要的库： import tensorflow as tf from tensorflow i
- 2022-05-01 22:07回答 4 已采纳 数据没问题，维度转换问题，原图为MxN的长宽，保存为txt文件的颜色通道数据，在被读取出来的时候，被强制转换为1行MxN列数据，所以直接读取显示的就成了1x（MxN）x3维的数据，所以不能显示原图 代
- 2022-11-03 20:19回答 2 已采纳 因为在printf中，第二个参数，你用的是&，&就是取地址符。 你应该写成a[i][j]。这和scanf不同。
- 2022-08-30 13:05「已注销」的博客 应该有发展潜力，但神经网络有自己的硬伤，不知道能够达到怎样的效果，所以决策支持系统中并不是很热门，但是神经网络无视过程的优点也是无可替代的，云网络如果能够对神经网络提供一个互补的辅助决策以控制误差的话...
- 2022-11-11 15:07回答 3 已采纳 代码入下,注释很明确，不懂再问 ，请采纳，莫辜负！ # 导入 np import numpy as np # 输入 层数 enter = int(input()) # 计算边长 box = enter
- 2022-10-17 21:55回答 2 已采纳 供参考： #include <stdio.h> #define M 21 #define N 21 int main() { int a[M][N] = { 0 }, tmp;
- 2020-04-16 11:31回答 1 已采纳 公交站的起点建议做一个one-hot编码，其他列，都先做一个归一化。
- 2024-04-07 21:52综上所述，卷积神经网络通过其独特的局部感知、权重共享、多层级抽象等特性，高效地从图像数据中提取特征并进行学习，已成为解决图像和视频处理任务不可或缺的工具，并在众多实际应用中取得了卓越的效果。
- 2022-08-20 21:58回答 2 已采纳 C语言的话很麻烦，因为不同的格式图片有不同的文件头，你需要先根据格式解析这些文件头，然后才能读取到图片的矩阵信息。下面是一个bmp格式的案例，写的很详细了。其他格式的基本上类似，只不过可能文件头的格式
- 2022-11-11 16:30回答 2 已采纳 #include <stdio.h> int main() { int n, i, j, k, p, t; while (scanf("%d", &n) != EOF)
- 2020-06-10 20:42回答 1 已采纳 这个是数学的知识，需要了解下矩阵秩的原理，实现可以参考：https://blog.csdn.net/u014581901/article/details/50806379
- 2023-08-11 02:16禅与计算机程序设计艺术的博客 图像特征表示(Image Features)是计算机视觉领域的一个重要方向。它是指从图像数据中提取出有用信息或有效特征，用于机器学习、模式识别、图像检索、跟踪、分析等任务的一种方法。其中，图像分类是图像特征提取的一个...
- 2022-06-30 18:24回答 1 已采纳 有一种有意思的方法是这样 比如我要在矩阵A的第一列生成a到b的随机数，就可以用A(:,1)=a+(b-a)*rand(size(A(:,1))) 对多列进行操作的话加个for对列进行循环操作应当就可以
- 2023-08-30 11:55禅与计算机程序设计艺术的博客 图像处理（Image Processing）或图像计算机视觉(Computer Vision)，是指对图像进行各种分析、处理、检索、识别的技术。图像处理常用的方法有基于模板匹配的方法、特征点检测的方法、形态学操作、轮廓查找、分割等。...
- 2018-09-19 10:16呆呆的猫的博客 海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、...
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