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RSS订阅原创 深度学习笔记
Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 3 but received input with shape [None, 224, 224, 4]
2023-11-08 14:28:35
2243
转载 xxx is not in the sudoers file.This incident will be reported.
xxx is not in the sudoers file.This incident will be reported.
2023-04-27 16:51:39
262
原创 paddleocr不报错，但运行未得到图片识别内容，而且只有一条debug
paddleocr不报错，但运行未得到图片识别内容，而且只有一条debug
2023-03-09 09:25:06
1228
原创 ‘Document‘ object has no attribute ‘pageCount‘
'Document' object has no attribute 'pageCount'
2023-03-06 17:54:20
2957
原创 Import Error: No module named ‘exceptions‘
Import Error: No module named ‘exceptions‘
2022-11-27 21:45:59
460
原创 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
使用docker对paddleocr的python项目进行封装。
2022-10-01 19:52:51
811
原创 WARNING: Ignoring invalid distribution -umpy (d:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages)
WARNING: Ignoring invalid distribution -umpy
2022-10-01 17:01:18
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原创 【无标题】
问题描述今天启动VBOX出现这个问题“the vm session was closed before any attempt to power it on”解决方案：我直接暴力解决了，使用管理员权限启动VBOX即可。另外网上还有好多种解决方法，不过我没有成功，因为好多都是要使用“清除”键，而我的这个键是灰色的，有知道为什么是灰色的兄的姐妹吗，求指教。...
2022-04-20 12:49:55
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原创 8/8 SIFT检测+暴力匹配
import cv2from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npimport osimport mathdef getMatchNum(matches,ratio): '''返回特征点匹配数量和匹配掩码''' matchesMask=[[0,0] for i in range(len(matches))] matchNum=0 for i,(m,n) in enumerate(matches):
2020-08-08 23:15:01
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原创 8/4 数据库学习
数据库数据库 （电子化的文件柜）定义数据库管理系统数据库种类关系型数据库非关系型数据库常用数据库软件图片或者文件在数据库的存储方式数据库 （电子化的文件柜）数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。定义数据库是存放数
2020-08-04 22:49:34
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原创 8/2 opencv-python学习笔记
图像特征提取与描述介绍 SURF(Speeded-Up Robust Features)介绍 SURF(Speeded-Up Robust Features)目标 本节我们将要学习： • SUFR 的基础是什么？ • OpenCV 中的 SURF原理 在上一节中我们学习了使用 SIFT 算法进行关键点检测和描述。但是这种算法的执行速度比较慢，人们需要速度更快的算法。在 2006 年Bay,H.,Tuytelaars,T. 和 Van Gool,L 共同提出了 SURF（加速稳健特征）算法
2020-08-02 21:37:57
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原创 8/1 Opencv-python学习笔记
图像特征提取与描述介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form)尺度空间极值检测关键点（极值点）定位关键点（极值点）指定方向参数关键点描述符OpenCV 中的 SIFT介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form)目标 • 学习 SIFT 算法的概念 • 学习在图像中查找 SIFT 关键点和描述符原理 在前面两节我们学习了一些角点检测技术，比如 Harris 等。它们具有旋转不变特性，即使图片发生了旋转，我们也
2020-08-01 21:12:55
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原创 7/31Opencv-python学习笔记
图像特征提取与描述图像特征纹理特征引入Harris 角点检测OpenCV 中的 Harris 角点检测亚像素级精确度的角点Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质；纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质；形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征，图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系
2020-07-31 22:04:31
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原创 7/30 opencv-python图像处理
图像梯度Sobel算子图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。Sobel算子是普通一阶差分，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。以下各种算子的原理可参考：https://blog.youkuaiyun.com/poem_qianmo/article/details/25560901Sobel算子代码如下：import cv2 as cv#Sobel算子def sobel_demo(image):
2020-07-30 20:50:06
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原创 7/29opencv-python学习笔记
形态学处理图像平滑导向滤波形态学处理腐蚀膨胀开运算，闭运算，顶帽，顶帽subplot函数应用实例图像平滑导向滤波导向滤波也是需要一张图片作为引导图片，来表明边缘，物体等信息，作为保持边缘滤波算法，可以采用自身作为导向图片。opencv 2中也暂不支持导向滤波, 同样在opencv-contrib-python包的ximgproc模块提供了导向滤波函。导向滤波具体原理可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/baimafujinji/article/details/74750283ope
2020-07-29 19:19:39
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原创 7/28 opencv-python学习笔记
图像平滑高斯平滑高斯平滑高斯平滑即采用高斯卷积核对图像矩阵进行卷积操作。高斯卷积核是一个近似服从高斯分布的矩阵，随着距离中心点的距离增加，其值变小。这样进行平滑处理时，图像矩阵中锚点处像素值权重大，边缘处像素值权重小，下为一个3*3的高斯卷积核：...
2020-07-28 21:02:08
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原创 7/27opencv-python学习笔记
图像平滑对比度增强限制对比度自适应直方图均衡化图像平滑二维离散卷积理解卷积：边缘提取对比度增强限制对比度自适应直方图均衡化相比全局直方图均衡化，自适应直方图均衡化将图像划分为不重叠的小块，在每一小块进行直方图均衡化，但若小块内有噪声，影响很大，需要通过限制对比度来进行抑制，即限制对比度自适应直方图均衡化。如果限制对比度的阈值设置会40，在局部直方图分布中某个像素值出现次数为45，那么多出的5次像素点会被去掉，平均成其他像素值，如图所示：opencv通过createCLAHE()和apply()函数
2020-07-27 20:46:37
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原创 7/26 opencv-python学习笔记
对比度增强掩膜什么是掩膜（mask）对比度增强线性变换掩膜刚开始涉及到图像处理的时候，在opencv等库中总会看到mask这么一个参数，非常的不理解，在查询一系列资料之后，写下它们，以供翻阅。什么是掩膜（mask）数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程，在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜（也称作“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖，继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。图像掩膜与其类似，用选定的图
2020-07-26 20:13:38
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原创 7/25 opencv-python学习笔记
这里写目录标题.shap（)函数三级目录.shap（)函数img.shape[:2] 取彩色图片的长、宽。如果img.shape[:3] 则取彩色图片的长、宽、通道。关于img.shape[0]、[1]、[2]img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度）img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度）img.shape[2]：图像的通道数在矩阵中，[0]就表示行数，[1]则表示列数。三级目录...
2020-07-25 19:14:38
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原创 7/24 Opencv-python学习笔记
奥斯二值化（Otsu’s Binarization）对于一些双峰图像，奥斯二值化能找到两峰之间的像素值作为阈值，并将其返回。适用于双峰图像的阈值化，或者通过去噪而产生的双峰图像。官网使用示例：注：双峰图像，顾名思义，灰度级直方图呈明显的双峰状的图像import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('noisy2.png',0)# global thresholdingret1
2020-07-24 20:59:36
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tensorflow学习笔记字母预测问题
2022-11-03
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