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matlab中图像分割技术之二阈值分割
阈值化图像分割是一种最基本的图像分割方法，其基本原理就是选取一个或多个处于灰度图像范围之中的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值与阈值比较，并根据比较的结果将图像中的对应像素分成两类或多类，从而把图像划分成互不重叠的区域集合，达成图像分割的目的。
请用go语言编写。一个图像有n个像素点，存储在一个长度为n的数组arr里， 每个像素点的取值范围[0,s]的整数， 请你给图像每个像素点值加上一个整数k（可以是负数）
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深度学习从入门到精通——感知损失介绍及基本实现
感知损失是一种用于图像转换任务的损失函数，旨在捕捉图像之间的高层次特征差异，而不仅仅是像素级的差异。传统的图像转换方法通常使用像素级的损失（如均方误差 M S E MSE MSE）来评估生成图像与真实图像之间的相似性。
传统CV算法——边缘检测算法Canny算法实战
Canny 边缘检测算法是一种广泛使用的边缘检测技术，由 John F. Canny 在 1986 年提出。它被认为是最优的边缘检测算法之一，因其在检测边缘时具有较好的准确性和低噪声敏感性。Canny 算法的主要目标是识别图像中的边缘，并提供精确的边缘定位。
使用 OpenCV 在 Python 中绘制基本图形
在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常强大的工具包。它提供了许多函数来帮助开发者完成图像处理任务，包括绘制基本图形。
深度学习之上采样方法PixelShuffle
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视觉未来：从图像读取到高级处理的计算机视觉精粹
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