<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[vicdd的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; vicdd]]></copyright><item><title><![CDATA[pytorch中关于GAN代码遇到的问题解决]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/79405814</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/79405814</guid><author>vicdd</author><pubDate>Wed, 28 Feb 2018 21:31:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近做到一个项目解决某个问题，针对该问题尝试使用discogan去解决。由于是在整个项目中嵌入discogan，在接口处以及网络反馈处遇到若干问题。
问题1、 
Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True w]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python内置函数——next]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/77987865</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/77987865</guid><author>vicdd</author><pubDate>Fri, 15 Sep 2017 09:35:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[函数格式：next(iterator[, default])说明1：iterator函数必须接收一个可迭代对象参数，每次调用的时候，返回可迭代对象的下一个元素。如果所有元素均已经返回过，则抛出StopIteration 异常。>>> a = iter('abcd')
>>> next(a)
'a'
>>> next(a)
'b'
>>> next(a)
'c'
>>> next(a)
'd'
>>>]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[有向图和无向图用邻接矩阵储存及代码实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/77983089</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/77983089</guid><author>vicdd</author><pubDate>Thu, 14 Sep 2017 17:26:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[一般存储图的方式有两种：一是用邻接矩阵表示，二是用邻接链表。 
所谓用邻接矩阵，是用一个二维数组存储，边使用矩阵来构建模型，这使得每一个顶点和其它顶点之间都有边的有无 的 表示的机会。若有边，则他们交点 为1 ，否则为0。当然，如果是一副边有权值的图，交点存储的是他们边的权值。1、无向图的存储：无向图的边的矩阵一定是一个对称矩阵，因为无向图只关心边是否存在，而不关心方向，V0和V1有边，那么V1和V]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python特殊函数 __call__()]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/77981991</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/77981991</guid><author>vicdd</author><pubDate>Thu, 14 Sep 2017 16:25:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[作用：通过call()函数，使得一个类可被调用。 
举例：class Person(object):
    def __init__(self, name, gender):
        self.name = name
        self.gender = gender    def __call__(self, friend):
        print 'My name is %]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv findcontour drawContour函数以及延伸函数的分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/60478975</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/60478975</guid><author>vicdd</author><pubDate>Sun, 05 Mar 2017 22:04:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[findContours函数，这个函数的原型为：

void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
chy, int mode, int method, Point offset=Point())

参数说明

输入图像image必须为一个2值单通道]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[window7+Qt5+OpenCV2.4.13配置教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/60478820</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/60478820</guid><author>vicdd</author><pubDate>Sun, 05 Mar 2017 21:45:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、下载CMake和OpenCV
Cmake下载地址：https://cmake.org/download/
OpenCV下载地址：http://opencv.org/
我采用的版本是cmake-3.5.0-win32-x86.msi和OpenCV 2.4.13


二、配置安装环境变量
设置系统的环境变量，以本机为例把D:\CMake\bin和C:\Qt\Qt5.5.1\Tools]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NMS——非极大值抑制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/54944365</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/54944365</guid><author>vicdd</author><pubDate>Thu, 09 Feb 2017 10:21:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自：http://blog.youkuaiyun.com/shuzfan/article/details/52711706NMS（non maximum suppression），中文名非极大值抑制，在很多计算机视觉任务中都有广泛应用，如：边缘检测、目标检测等。这里主要以人脸检测中的应用为例，来说明NMS，并给出Matlab和C++示例程序。人脸检测的一些概念（1） 绝大部分人脸检测器的核心是分类器，即给定一]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu14.04+opencv3.1.0+torch7安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/53363551</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/53363551</guid><author>vicdd</author><pubDate>Sun, 27 Nov 2016 11:26:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于Linux系统的开放性较高以及本人不熟悉系统导致经常重装系统，在此记录常见的软件安装以作笔记。首先建议先安装opencv，因此torch7与opencv3.1兼容性较高，所以建议安装3.1版本。1、安装opencv3.1.0下载地址：http://opencv.org/downloads.html  
解压之后生成OpenCV-3.1.0文件夹sudo apt-get install cmake]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[gstreamer常用的指令汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/53327025</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/53327025</guid><author>vicdd</author><pubDate>Thu, 24 Nov 2016 22:24:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[Gstreamer中一些gst-launch常用命令 
用Linux系统中使用gstreamer架构做对媒体开发时，gst-inspect和gst-launch是两个非常使用的小工具，gst-inspect 在开发时用于查询库各个插件element的详细信息，后者用于在终端快速构建一条pipeline用于播放多媒体。下面列出我在以前的学习和项目开发时常用的gst-launch播放各种多媒体文件的实例]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于MATLAB的二值化图像常用的三种方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/53326474</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/53326474</guid><author>vicdd</author><pubDate>Thu, 24 Nov 2016 21:44:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[图像分割是模式识别和计算机视觉中很重要的一个部分，基于阈值的图像分割具有简单、计算量小、效率高等特点，在实际图像处理中具有广泛的应用。经过国内外学者的广泛努力，已经提出了数以百计的阈值分割的算法，依据阈值分割算法本身所具有的准则或特性，可以分为迭代法、最大类间误差法（Otsu）、最大熵法等。本文主要介绍以上几种阈值分割方法。（一）迭代法 迭代法是一种比较简单的阈值分割方法，其思想：设置阈值的初始值为]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于MATLAB统计区域的一些函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/53326351</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/53326351</guid><author>vicdd</author><pubDate>Thu, 24 Nov 2016 21:32:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[matlab函数_连通区域 
1、 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象 
格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn) 
作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。 
算法： 
(1)Determine the connected components. 
  L = bwlabeln(BW, conn); 
(2)Compute the a]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[lua中io操作的解释]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/53129349</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/53129349</guid><author>vicdd</author><pubDate>Fri, 11 Nov 2016 15:34:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[Lua　标准库 - 输入输出处理(input and output facilities)

I/O库提供两种不同的方式进行文件处理

　　1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述
　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XX]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习--深度信念网络（Deep Belief Network）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52884976</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52884976</guid><author>vicdd</author><pubDate>Fri, 21 Oct 2016 16:43:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1) 其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2) 这个基本结构如何组成深度信念网络。 本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。如果有愿意深入了解受限玻尔兹曼机、深度信念网络的，想对深度学习有更多了解的，请访问深度学习官方网站。或者读者]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab中图片保存的四种方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52868802</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52868802</guid><author>vicdd</author><pubDate>Thu, 20 Oct 2016 08:59:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[matlab的绘图和可视化能力是不用多说的，可以说在业内是家喻户晓的。Matlab提供了丰富的绘图函数，比如ez**系类的简易绘图函数，surf、mesh系类的数值绘图函数等几十个。另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数，这些值得大家深入学习好久。
今天我只是讨论下如何保存这些由Matlab绘制出来的图像呢？当然借助第三方截图软件，就算了！
1、直接另存为
在figure中使用菜单file—]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[transform（）用法详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52857778</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52857778</guid><author>vicdd</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2016 11:17:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[/*//////////////////////////////// 
    template  
      OutputIterator transform ( InputIterator first1,  // 源容器的起始地址 
                                InputIterator last1,    // 源容器的终止地址 
           ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[resize()函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52857640</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52857640</guid><author>vicdd</author><pubDate>Wed, 19 Oct 2016 11:06:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[函数功能：调整图像的大小

C++:





[cpp] view
 plain copy






void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)  

Python:]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab强大函数之Regionprops]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52823368</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52823368</guid><author>vicdd</author><pubDate>Sat, 15 Oct 2016 15:14:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自：http://blog.youkuaiyun.com/langb2014/article/details/49886787

Regionprops：用途是get the properties of region，即用来度量图像区域属性的函数。


语法：STATS = regionprops(L,properties)


描述：测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。L中不同的正]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv houghlinesp函数详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52800904</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52800904</guid><author>vicdd</author><pubDate>Wed, 12 Oct 2016 21:24:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[HoughLinesP原函数：

功能：将输入图像按照给出参数要求提取线段，放在lines中。

lines:是一个vector,Vec4i是一个包含4个int数据类型的结构体，[x1,y1,x2,y2],可以表示一个线段。

rho:就是一个半径的分辨率。

theta:角度分辨率。

threshold:判断直线点数的阈值。

minLineLength：线段长度阈值。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv实用技巧总结！（后续会补充）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52791693</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52791693</guid><author>vicdd</author><pubDate>Tue, 11 Oct 2016 21:00:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.已经定义好了img为Mat型，但是没有初始化，在后面程序的任何一个位置可以使用下面的代码初始化img，比如img=Mat(***1,***2),其中***1是矩形区域的大小，***2是数组内数据类型。 

2.在opencv中像素点的数据类型能找到对应类似char，int，float,double的，比如说是分别为CV_8UC1,CV_16UC1,CV_32FC1, CV_64FC1,一定]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab与opencv对应]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52790733</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52790733</guid><author>vicdd</author><pubDate>Tue, 11 Oct 2016 18:58:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、 matlab中的imread相当于OpenCV中的cvLoadImage(imageName,  CV_LOAD_IAMGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR)：读出的图像信息保持了原有图像的信息(包括通道信息和位深信息)；

rgb2gray相当于cvLoadImage(imageName, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)：单通道灰度]]></description><category></category></item></channel></rss>