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import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import os

def tie_all(list_file,img_path,save_path):



    f=open(list_file,'r')
    for line in f.readlines():
        img = np.zeros((1000, 1000, 3), np.uint8)
        # 使用白色填充图片区域,默认为黑色
        img.fill(255)
        empty = img
        name=line.rstrip().replace('./','')
        handsup = cv2.imread(os.path.join(img_path,name))
        w1, h1, c1 = handsup.shape
        if w1 > h1:
            f_scale = 500.0 / w1
        else:
            f_scale = 500.0 / h1
        handsup = cv2.resize(handsup, None, fx=f_scale, fy=f_scale, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
        w2, h2, c2 = handsup.shape

        x_s = 300
        y_e = 820
        # print(empty.shape)
        empty[y_e - w2:y_e, x_s:x_s + h2] = handsup
        cv2.imwrite(os.path.join(save_path,name), empty)

 

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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