wchasedream的博客

解释神经网络中的一些常见的术语

dlib是一个非常重要的库，可以配合 face_recogniton 库来进行人脸识别。笔者介绍了如何在windows上安装dlib.

Python:cv2.findContours()contours, hierarchy = cv.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]] )contours: 探测的轮廓，每个轮廓被存储到一个有点构成的向量中，hierarchy：没看懂，我也没用到，回来再补充cv2.drawContours()cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[

这里主要用到了pandas库，没有该库的话打开cmd输入pip install pandas就可以了使用pandas库的read_excel()函数和to_csv()函数轻松搞定，例子如下：import pandas as pdimport csvimport xlrd# 这里只有path路径是必填的其他的都是选填my_excel = pd.read_excel("path","sheet_name",index_col=0)my_excel.to_csv("path", encoding=

这个问题很明显是解码错误。解决方法很简单，在打开文件的时候加上解码的参数就可以了，例子如下：with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8'): reader = csv.reader(f) ... ...这样就可以正常的读取了。...

此方法亲测有效django 版本 3.0.8python 版本 3.8.1在settings.py中添加如下代码MEDIA_URL = '/media/'MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media')在你的主项目的urls.py下添加如下代码from django.contrib.staticfiles.urls import staticfiles_urlpatternsfrom django.contrib import staticf

这个学期考的不错，本来想放松一下，但是不知道如何放松，索性就写了这么一个类，来更好的完成我暑假做的这个图片分割与识别的项目。大家如果有什么问题可以随时问我，还想要什么功能也非常欢迎评论，如果我的代码哪里有错误请一定要指出(先谢谢大家了)，希望我们一起进步，一起学习。"""准备整个适用于神经网络的能够处理csv文件的类这个类可以把写新生成的图片以像素的形式存储在csv文件中还有标签"""import csvimport numpy as npclass ProcessCSV: def

把np.ndarray转换为list，很简单，只需要numpy的一个自带函数 nump.tolist()例import numpy as npa = np.array([[1,2,3],[3,4,5]])a = a.tolist()print(a)# 输出[[1, 2, 3], [3, 4, 5]]应用场景数字识别在用神经网络进行数字识别时，需要对神经网络进行训练，有时需要我们自己创建训练图片，存储图片的方法有很多，把他以标签和像素的形式存储在csv文件中不失为一个好的方法。这样可以对

我的错误原因是我在创建了一个矩阵后，忘记设置dtype="uint8"导致使用opencv的cv2.resize()出错。注意：opencv 不管是打开一个图像或者是接收矩阵生成一个图像他们都应为dtype=“uint8”！！！解决创建矩阵时，应这样写import numpy as npimport cv2A = np.array([1,1],dtype="uint8")# A = np.array([1,1],dtype=np.uint8)img = cv2.resize(A, (2,2)

在用numpy 去创建一个矩阵（numpy.ndarray)并想用它生成图片时一定要记住，矩阵中每个元素的类型必须是dtype=np.uint8 也可以这样写dtype=“uint8”例如import numpy as npimport cv2# 随便创建一个矩阵a = np.array([1,1], dtype=np.uint8)# 也可以这样写 a = np.array([1,1], dtype = "np.uint8")cv2.imshow('a',a)cv2.waitKey()cv