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RSS订阅原创 Tkinter 做简单的窗口视窗 (GUI）
Tkinter Tkinter 是使用 python 进行窗口视窗设计的模块。Tkinter模块(“Tk 接口”)是Python的标准Tk GUI工具包的接口 1、Tkinter 模块元素简要说明 2、常用窗口部件及简要说明： Tkinter支持16个核心的窗口部件，这个16个核心窗口部件类简要描述如下： Button：一个简单的按钮，用来执行一个命令或别的操作。 Canvas：组织图形。这个部件可以用来绘制图表和图，创建图形编辑器，实现定制窗口部件。 Checkbutton：代表一个变量，
2020-07-02 10:50:24
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原创 有监督与无监督
机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。简单的归纳就是，是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习；没标签则为无监督学习。 有监督学习（supervised learning） 监督算法常见的： KNN 线性回归 决策树 支持向量机 朴素贝叶斯算法 神经网络 无监督学习 无监督算法的： 主成分分析法（PCA） 异常检测法 自编码算法 深度信念网络 赫比学习法 生成式对抗网络 自组织映射.
2020-06-23 10:13:05
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原创 有监督__KNN算法
knn算法概述 KNN —— K Nearest Neighbors 监督学习 核心：采用测量不同特征值之间的距离进行分类 原理：存在一个训练样本集，已知样本集中每一数据的所属分类。当输入没有标签的新数据后，选择新数据与样本数据特征最相似(k近邻)的分类作为新数据的分类 knn算法流程 1、计算已经知类型样本集中的点与待分类点之间的距离 2、按距离递增次序排序 3、选取与当前点距离最小的 k 个点 4、确定前 k 个点所在类别出现频q率 5、返回前 k 个点出现频.
2020-06-17 14:29:38
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原创 004Python_Opencv 绘图
Opencv 绘图 1、zeros—构造全0矩阵： zeros(shape, dtype=None, order=’C’) shape：矩阵大小；例如：300x300; dtype：数据类型；例如：”uint8” order：数据排列顺序，默认按列排的 #封装成一个函数 def int_mat(height,width,color=(255,255,255)): mat = np.zeros((height,width,3),dtype='uint8') mat[:,:,0]+=c
2020-06-14 16:06:25
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原创 005Python_图像处理-视频
视频处理 cap = cv.VideoCapture() 调用摄像头 cap.read () 读取图片 cv2.imshow () 显示图片 cv2.destroAllwindows () 销毁窗口 cap.release () 释放资源 cv.VideoWriter () 视频写入 import numpy as np import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture(0) #实例化 0-调用内置摄像头 cap.set(3,600)
2020-06-11 17:02:09
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原创 自写函数__高斯滤波算法
自写函数–高斯滤波算法 高斯噪声 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯(即正态分布)分布 一维高斯函数 二维高斯函数 高斯滤波作用 高斯滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效 什么是高斯滤波器 高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效抑制噪声 算法步骤 第一步：根据高斯函数计算模板每个点的权重设定σ的值，假定σ=1.5，模版大小为3*3 计算最终的权重矩阵（归一化） ...
2020-05-08 15:22:44
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空空如也
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