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摆烂的CV工程师
这个作者很懒，什么都没留下…
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Java通过反射校验对象属性值是否为空
Java通过反射校验对象属性值是否为空原创 2022-06-24 15:45:42 · 3603 阅读 · 0 评论 -
通过git命令从gitlab拉取代码
本文向大家展示如何从gitlab拉取代码并拉取分支部分代码。1. 首先打开命令行，将目录放置到你自己需要的目录中，题主放在桌面。2. 打开gitlab，找到你要拉取的项目代码，复制地址。3. 使用git clone命令拉取代码：git clone + 所复制的代码地址。4. 拉取成功后可以看到，桌面已有项目文件夹。5.将命令行目录放置到项目文件夹中。6.使用git branch -a命令可以查看项目的所有分支。7.使用git checkout命令拉取...原创 2021-09-30 13:57:08 · 15991 阅读 · 0 评论 -
行内（内联）元素、块状元素和行内块状元素的区别
行内（内联）元素、块状元素和行内块状元素的区别行内元素：和其它元素可以并排；元素的高度宽度，以及上下边距取决于内容的宽高。块状元素：每个块级元素都从新的一行开始，并且其后的元素也另起一行；元素的宽高，行高以及四周边距都可以人为设置；元素宽度在不设置的情况下，是他本身父容器的100%（和父元素的宽度一致）。行内块元素：综合行内元素和块级元素特点。内容可以并排；宽高行高和边距都可以设置。<html><head> <style>原创 2021-08-10 17:54:58 · 210 阅读 · 0 评论 -
三维数据增强代码
此增强代码为线下增强：增强函数：import numpy as npfrom numpy import flipfrom scipy.ndimage import rotate#将三维数据的长，高，厚度分别理解为x，y，z轴class Aug(): def __init__(self,data): self.data = data #（x,y）平面上下翻转 def sx_flip(self): sx_data = flip(s...原创 2021-05-28 10:28:40 · 906 阅读 · 0 评论 -
根据mask图像提取ROI
根据mask抠图import osimport cv2import scipy.miscmask = cv2.imread("C:/Users/liuzb/Desktop/ss/02.jpg")#mask图像，其中待提取的ROI区域为白色image = cv2.imread("C:/Users/liuzb/Desktop/ss/HD.jpg")#全图图像，注意mask和image尺寸相同masked = cv2.bitwise_and(image, mask)scipy.misc.ims原创 2021-05-28 09:35:53 · 1444 阅读 · 0 评论 -
CodeReview
CodeReview（CR）：代码评审。研发团队在代码开发过程中对源代码的系统性检查，用以查找系统缺陷，保证软件总体质量和提高开发者自身水平。CR是轻量级代码评审，相对于正式代码评审，轻量级代码评审所需要的各种成本更低。代码级别：1. 可编译；2. 可运行；3. 可测试；4. 可读；5. 可维护；6. 可重用。自动化测试的代码只能达到第3级，通过CR的代码可以在第4级甚至更高。如何进行CR？成员：由编码者自行邀请成员与自己一起进行。时间：开发过程中的清晰功能节点代码提交时进行。方式：原创 2021-02-23 14:14:33 · 156 阅读 · 0 评论 -
MATLAB保存分类器分类模型并进行测试
最近在做机器学习，发现很多实用MATLAB中的分类器进行分类的大多为交叉验证，不存在保存模型问题，因此在这里记录一下。以随机森林为例：1. 训练代码： 其中classifer即为我们训练好的模型，我们可以选择在验证集上表现好的模型进行保存，加断点我们可以看到，classifer为1×1TreeBagger类型。nTree = 10;classifer = TreeBagger(nTree,train_datas,train_labels');2. 保存代码： 我们将...原创 2021-01-18 16:00:56 · 2842 阅读 · 0 评论 -
赛码网输入输出整理（Java）
自己记录用。1. 描述：给予两个整数a,b，计算a+b。 输入：输入包含多组测试数据，每一行包含两个整数 a 和 b。 输出：在一行中输出 a + b 的值。 输入：1 3 输出：4 2 4 6 5 6 11import java.io.*;import java.util.*;class Test {}p...原创 2020-08-27 10:11:13 · 6336 阅读 · 0 评论 -
keras中卷积层Conv2D的学习
关于卷积的具体操作不细讲，本文只是自己太懒了不想记手写笔记。由于自己接触到的都是图像处理相关的工作，因此，在这里只介绍2D卷积。keras.layers.convolutional.Conv2D(filters,kernel_size,strides(1,1), padding='valid', ...原创 2019-08-13 16:59:45 · 6972 阅读 · 0 评论