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在CB中扩大图像时死机的问题。
zouweidong
2007-12-10 02:08:19
最近在研究CB。
试着做一个图像方面的程序的时候,遇到了这个问题。
将一个jpg/jpeg图像转换成bmp之后,Load到图像控件框里面,在进行扩大的时候出错。
显示资源错误,不知道是不是内存方面的原因。
哪位大虾知道的话,请不吝赐教。
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在CB中扩大图像时死机的问题。
最近在研究CB。 试着做一个图像方面的程序的时候,遇到了这个问题。 将一个jpg/jpeg图像转换成bmp之后,Load到图像控件框里面,在进行扩大的时候出错。 显示资源错误,不知道是不是内存方面的原因。 哪位大虾知道的话,请不吝赐教。
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zouweidong
2007-12-10
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我是在CB里面利用TBitmap和TJpeg直接转的。load的是jpeg文件,然后转换成bmp以便显示到图片框里面。
显示到图片框之后,再进行防大和缩小。
就是防大的时候出错的。
ydlchina
2007-12-10
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有可能是你的图像转换成Bmp有错,有些情况你的图像虽然扩展名为bmp可格式未必是,可能是转换工具的问题,
建议你用ACDSEE转换图像试试。
TowardsDataScience 博客
中
文翻译 2016~2018(六十四)
Ng 给出了卷积在
图像
识别任务
中
如此有效的几个哲学原因。他概述了两个具体原因。第一种称为参数共享。它的思想是,在
图像
的一部分有用的特征检测器可能在
图像
的另一部分也有用。例如,边缘检测器可能在
图像
的许多部分都有用。参数的共享允许参数的数量较小,并且还允许稳健的平移不变性。平移不变性是这样一个概念,一只猫移动和旋转后仍然是一只猫的图片。他概述的第二个观点被称为连接稀疏。这意味着每个输出层只是少量输入(特别是滤波器大小的平方)的函数。这大大减少了网络
中
的参数数量,并允许更快的训练。
TowardsDataScience 博客
中
文翻译 2019(一百一十五)
正如我之前提到的,蒸汽波艺术不仅仅是可怕地扭曲了一幅
图像
。没有那些 80 年代和 90 年代的参考,我的作品感觉不太完整。所以我拿了一堆
图像
和
时
代精神的符号,用几个随机发生器把它们组合起来,扔在那里。最重要的是,我添加了一个高对比度的滤镜,并用高斯噪声对
图像
进行了爆破,使
图像
呈现出一种老式阴极射线管电视和计算机的美感。从最基本的统计学意义上来说,条件反射包括将某个变量或一组变量固定为固定值,并观察由于将你考虑的世界限制在符合这些条件的范围内而产生的移位分布。
TowardsDataScience 博客
中
文翻译 2016~2018(一百八十七)
在这一系列的最后一篇博客文章
中
,我应用计算机视觉技术来理解 5000 张关于琉米爱尔伦敦 2018 的 Flickr
图像
,这是今年 1 月初在伦敦举行的一场大型灯光节。在 2018 年伦敦琉米爱尔展期间,53 位艺术家的 50 多件公共艺术品在伦敦的六个区展出,为期四天,从 1 月 18 日星期四到 1 月 21 日星期日,超过 100 万人参加了这个节日!在本系列的第二部分和第一部分
中
,我展示了自然语言处理和对 11000 条关于这个节日的推文的探索性数据分析。
TowardsDataScience 博客
中
文翻译 2021(三百五十一)
从小处着手— ML 是广阔的,不要被可用的资源和领域的深度所淹没。挑一个,完成一个。拓展广度,深入研究—开始
时
不要局限于深度学习或表格数据。开始
时
多探索一点,了解这个空间,然后逐渐深入。算法也是一样,最初选择 4-5 个算法,然后开始深入研究它们。专攻——在我看来,深入钻研几个领域总是更好。有多种指数可供选择:监督与非监督、NLP 与 CV 与
图像
、结构化与非结构化。在最初的广度之后,根据你的兴趣开始在几个专业领域建立一个强有力的轮廓是非常重要的。意识到他人并没有坏处,
TowardsDataScience 博客
中
文翻译 2019(三百四十四)
微软人工智能入门课程提供了人工智能的概述,并探索了为人工智能提供基础的机器学习原则。从这门课程
中
,你可以发现将人工智能功能集成到应用程序
中
的基本技术。学习如何使用软件来处理、分析和提取自然语言的含义。了解软件如何处理
图像
和视频,以人类的方式理解世界。了解如何构建智能机器人,实现人类和人工智能系统之间的对话。这个课程需要大约 1 个月的
时
间来完成,所以我写的 1 篇
中
型文章包含了一周的内容。这意味着你只需要大约 18 分钟就可以读完一周的内容,这是一种快速的学习方式。
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