「java实现卷积」java 卷积
今天给各位分享java实现卷积的知识，其中也会对java 卷积进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、java 程序中出现missing return statement 在书中找到的程序，做毕设用，不懂java，卷积运算....
- 2、cnn卷积神经网络用什么语言来写pascial
- 3、图像直方图与直方图均衡化
java 程序中出现missing return statement 在书中找到的程序，做毕设用，不懂java，卷积运算....
显示的错误的意思是：你有一个没有通过编译的错误，这个错误是一个没有返回值的错误。
class MathTool 的public static double[] cumus(double[] m,double[] n)这个方法需要你返回一个double类型的数组，而你却没有返回。
修改意见：看这个方法应该是想把result返回回来，所以应该在这个方法的最后返回result。故
把return result; 下移一行
}
return result;
}
}
}
return result;
cnn卷积神经网络用什么语言来写pascial
200+
这个是hinton matlab代码的C++改写版. convnetjs - Star,SAE，首选的肯定是LIBSVM这个库;RBM#47. DeepLearn Toolbox - Star，包括了CNN;C++SVM方面,Java。
2。
下面主要一些DeepLearning的GitHub项目吧;SdA#47:2200+
实现了卷积神经网络，还实现了Rasmussen的共轭梯度Conjugate Gradient算法,DBN,C/CRBM/CDBN#47：Python。
3,CAE等主流模型，实现的模型有DBN#47，可以用来做分类，语言是Python;LR等，从算法与实现上都比较全:800+
实现了深度学习网络. rbm-mnist - Star，应该是应用最广的机器学习库了，强化学习等. Deep Learning(yusugomo) - Star,Scala:1000+
Matlab实现中最热的库存，提供了5种语言的实现。
5;dA#47:500+
这是同名书的配套代码。
4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - Star！
1，回归
图像直方图与直方图均衡化
图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。
图像直方图图形化显示不同的像素值在不同的强度值上的出现频率，对于灰度图像来说强度范围为[0~255]之间，对于RGB的彩色图像可以独立显示三种颜色的图像直方图。
drawHist()用于展示图像的直方图，并把它转换成bitmap。
如果对CalcHistogram感兴趣，可以查看 cv4j 的具体实现。
直方图均衡化（histogram equalization）是一种借助直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法。
直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。
基本思想：把原始图的直方图变换成为均匀分布的形式，这样，就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。
同样，如果对EqualHist感兴趣，可以查看 cv4j 的具体实现。
图像是由像素构成的，然而直方图能够反映像素的分布情况，可以作为是图像一个很重要的特征。在实际开发中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。除此之外，直方图还能做图像的相似度匹配。
直方图均衡化则用于增强图片，利于人的视觉效果或便于机器识别。
CalcHistogram 和 EqualHist 是 cv4j 中直方图相关操作的类。
cv4j 是 gloomyfish 和我一起开发的图像处理库，纯java实现，目前还处于早期的版本。
上周末我们开始做直方图的相关操作，预计下周能做完这个模块。
另外，在Google I/O之后，我们第一时间便更新了cv4j中的rxcv4j模块。该模块顾名思义是对cv4j使用RxJava进行封装，我们将该模块用 Kotlin 重写，也算是赶了一回时髦：）。
该系列先前的文章：
模拟油画和铅笔画的滤镜效果
二值图像分析之轮廓分析
基于边缘保留滤波实现人脸磨皮的算法
二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)
Java实现高斯模糊和图像的空间卷积
Java实现图片滤镜的高级玩法
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关于java实现卷积和java 卷积的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。