m0_62064241的博客

Opencv

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opencv中的透射变换

因为开运算带来的结果是放大了裂缝或者局部低亮度的区域，因此，从原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域，且这一操作和选择的核的大小相关。礼帽运算用来分离比邻近点亮一些的斑块。当一幅图像具有大幅的背景的时候，而微小物品比较有规律的情况小，可以使用礼帽运算进行背景提取。黑帽运算后的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域，且这一操作和选择的核的大小相关。黑帽运算用来分离比邻近点暗一些的斑块。Img：要处理的图像。Kernel：核结构。

图像的IO操作

图像金字塔

图像基本操作的其他内容

点击加号--搜索matplotlib并安装。点击项目--点击python解释器。点击文件--点击设置。

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采用均值滤波模板对图像噪声进行滤除。令Sxy表示中心在(x,y)点，尺寸为m x n的矩形子图像窗口的坐标组。图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息。因此我们可以对图像实施低通滤波。低通滤波可以去除图像中的噪声，对图像进行平滑。它只是用卷积覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。均值滤波的优点是算法简单，计算速度快，缺点是在去噪的同时去除了很多细节部分，将图像变得模糊。根据滤波器的不同可分为均值滤波，高斯滤波、中值滤波、双边滤波。Anchor：默认值（-1，-1），表示核中心。

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绘制几何图形

椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。高斯噪声是指噪声密度函数服从高斯分布的一类噪声。由于高斯噪声在空间和频域中数学上的易处理行，这种噪声（也称为正态噪声）模型经常被用于实践中。由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。

2.终端输入：pip3 install --upgrade pip然后输入pip3 install jupyter最后输入jupyter notebook。1.安装anaconda（自带jupyter notebook）将最后链接复制搜索即可。Anaconda安装步骤。

。jupyter notebook内核正忙问题

opencv中的仿射变换

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Linux指令

是自由度为n-k 的t 统计量数值表中的数值,n是观察值的个数，k是包括因变量在内的变量的个数。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来。的拓展，它允许在误差项存在异方差或自相关，或二者皆有时获得有效的系数估计值。普通最小二乘法(Ordinary Least Square, OLS)通过。，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。：对y值与模型估计值之间的离差的一种度量。在回归分析中，如果有两个或两个以上的。类似的使用最小二乘法进行参数估计。——多元线性回归模型。..

base安装了conda时设置了每次启动自动激活conda基础环境。输入condainstallscikit-learn。在最后输入PATH=需要的路径/bin$PATH。其中pytorch是你给虚拟环境起的名字，可以更改。②退出sourcedeactivate。①退出condadeactivate。点击esc键退出，shift++wq保存。1.一次性处理（退出命令再打开还会出现）激活sourceactivate。激活condaactivate。3.安装pytorch。...

OpenCV基础使用

人工智能传统机器学习

3.解压到指定目录tar-zxvf（要解压的文件）-C（指定目录），指定解压到的目录要存在。注意对于gzip压缩文件，我们可以用gunzip或gzip-d来解压，解压后。压缩xxx目录，生成xxx.zip文件（现在不加-r也可以压缩目录了）1.压缩tar-zcvf（压缩后文件名）（要压缩的文件）注意对于zip压缩文件，我们可以用unzip来解压，解压后。压缩xxx文件，生成xxx.bz2文件，压缩xxx文件，生成xxx.zip文件。压缩xxx文件，生成xxx.bz2文件。...

人工智能 Centos配置

与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新。设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法。PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题。标量是零维的张量，向量是一维的张量，矩阵是二维的张量。样本-->属性(x)、标签(y)y=f(x)训练-->求解w,b的过程,计算模型中的参数。PyTorch是相当简洁且高效快速的框架。模型-->f(x)=wx+b。推理-->计算标签过程。四．Tensor的创建。测试-->评价训练。...

NumPy（NumericalPython）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。1.dateutildatetime格式的时间和字符串之间的转换。标准差np.std(arr,ddof=1)按天生成，三天一个，间隔两天。均值np.mean()...

人工智能 Linux（三）一．指令1.df指令作用：查看磁盘空间语法：# df -h -h：以可读性较高的形式展示大小2.free指令作用：查看内存使用情况语法：# free -m -m：表示以mb为单位查看3.head指令作用：查看一个文件的前n行，如果不指定n，则默认显示前10行语法：# head -n 文件路径 【n表示数字】4.tail指令作用1：查看一个文件的末n行，如果n不指定默认显示后10行语法1：# tail -n 文件的路径 【n表示数字】作用2：通过tail指令查看文件动态变化语法：

VMwareWorkstationPro是业界标准的桌面Hypervisor，用于在Linux或WindowsPC上运行虚拟机。⒉完全隔离并且保护不同OS的操作环境以及所有安装在OS上面的应用软件和资料。⒌能够设定并且随时修改操作系统的操作环境，如内存、磁碟空间、周边设备等等。⒊不同的OS之间还能互动操作，包括网络、周边、文件分享以及复制粘贴功能。⒈不需要分区或重开机就能在同一台PC上使用两种以上的操作系统。二．VMware下载地址。一．VMware功能。三．VMware安装。...

w_model=np.linalg.inv(X_b.dot(X_b.T)).dot(X_b).dot(Y.t) #np.linalg.inv：求逆矩阵。X=3*np.random randn(5,100) #randn（n,m）：随机生成服从标准正态分布的一系列的随机数，n行m列二维矩阵。#创建训练集中的Y矩阵，即Y的真实集Y=Y_hat+error。#创建随机数种子，保证每次生成随机数的方法一致，方便测试模型。#创建训练集X矩阵，X.shape=(n,m)#创建真实w用于创建真实的Y。...

人工智能 Python（一）一．基本语法1.在python中严格区分大小写2.Python中的每一行就是一条语句，每条语句以换行结束3.Python每一行语句不要过长（规范中建议每行不要超过80个字符）“rulers”:[80]4.一条语句可以分多行编写，语句后面以\结尾5.Python是缩进严格的语言，所以在Python中不要随便写缩进6.在Python使用#表示注释，#后面的内容都属于注释，注释的内容将会被解释器所忽略二．文件读写1.txt①文件的建立f=open(“file.txt”,”w”) #w:

人工智能 Linux（四）

人工智能 Linux（二）基础指令：1.pwd指令用法：# pwd ( print working directory ，打印当前工作目录)2.cd 命令命令：# cd ( change directory ，改变目录)作用：用于切换当前的工作目录补充：在Linux中有一个特殊符合“~”，表示当前用户的家目录切换方式：# cd ~# cd / 根目录语法：# cd 路径补充：在Linux中有一个特殊符合“~”，表示当前用户的家目录切换方式：# cd ~# cd / 根目录3.mkdir指令指令：mkdir

全连接神经网络是具有多层感知器的的网络，也就是多层神经元的网络。层与层之间需要包括一个非线性激活函数，需要有一个对输入和输出都隐藏的层，还需要保持高度的连通性，由网络的突触权重决定。，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-liketopology）特征。（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）构筑的循环神经网络可以处理包含序列输入的。（Turingcompleteness），因此在对序列的。...