约翰先生的博客

原创 Ubuntu 14.04安装Nvidia显卡驱动以及查看显卡驱动

1、下载驱动程序在这个网址搜索自己显卡型号对应的驱动程序，如下图所示。下载地址：http://www.geforce.cn/drivers2、准备工作下载好的一个70MB左右.run驱动程序，将其复制到/home/user根目录下3、更改文件权限 ...

原创 Linux挂盘

1、格式化$ sudo mkfs.ext4 /dev/sdb1 #格式化新硬盘2、更新fstab2.1 查看uuid# blkid/dev/sdc1: UUID="6dfada2a-3a79-46b9-8e5d-7e8b39eba0da" TYPE="ext4" /dev/sdd1: UUID="a7690878-fd06-4ba1-b898-f3dcc69234f3" TYPE="ext4" /dev/sda1: UUID="15bb78f3-3d29-48f1-a022-a4d

原创 Linux ls 颜色/Linux文件颜色/Linux文件名颜色

原创 K8S常用命令

1.获取namespace信息kubectl get namespace2.查看版本kubectl version3.对node的操作3.1查看node列表详细信息：kubectl get node -o wide --all-namespaceskubectl get node -o wide | grep NotReady #筛选NotReady节点3.2查看某个node详细信息kubectl describe node + noden...

原创 Authentication failure

su命令不能切换root，提示su: Authentication failure，只要你sudo passwd root过一次之后，下次再su的时候只要输入密码就可以成功登录了。另注：以上是修改root密码，以下为修改XXX用户密码:$passwd XXX

原创 SIFT，SURF,ORB,FAST,BRIEF特征提取算法的比较

SIFT特征和SURF特征比较比较项目 SIFT SURF 尺度空间极值检测 使用高斯滤波器，根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值 使用方形滤波器，利用海森矩阵的行列式值检测极值，并利用积分图加速运算 关键点定位 通过邻近信息插补来定位 与SIFT类似 方向定位 通过计算关键点局部邻域的方向直方图，寻找直方图中最大值的方向作为关键...

原创 SIFT算法

（Scale-Invariant Feature Transform）SIFT算法即尺度不变换特征算法，可以解决以下这种问题：图像在缩放、平移、旋转后会出现特征损失现象。需要注意的是，SIFT并不检测关键点（关键点可以由Difference of Gaussians即DoG检测），但SIFT会通过一个特征向量来描述关键点周围区域的情况，这个特征向量就是SIFT算子。 SI...

原创 ubuntu14.04 + CUDA8.0 + cuDNN7.1 + Tensorflow以及查看安装的cuda toolkit自带的工具及其他安装文件

我的系统及环境： Ubuntu14.04（64位）， Python2.7， Nvidia GeForce GTX1050TITensorflow GPU 版本要求显卡的Compute Capability >= 3.0, GTX1050TI的Compute Capability = 6.1 （NVIDIA显卡计算能力查看网址https://developer.nvidia.co...

转载 图像局部特征点的理解

图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征...

原创 DP问题之几类爬楼梯问题的Python实现

DP问题关键：写出状态转移方程一、入门级爬楼梯这是最最最常规，也是大家见的最多的爬楼梯的题，题目详见leetcode 70 Climbing Stairs也就是小明同学爬n级楼梯，他一次可以上一级也可以上两级，问小明有多少种上楼梯的办法。实际上，早在上高中学数列的时候，老师应该就介绍过一种特殊的数列叫斐波那契数列（1,1,3,5,8,13……），这个入门级的爬楼梯问题实际上就遵循斐波那...

转载 关于ADAS

ADAS是Advanced Driver Assistance System的简称，翻译成中文的意思就是高级驾驶辅助系统。翻译成白话文就是，就是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而预先为驾驶者判断可能发生的危险，保证行车的安全性。在这里我们要明确一个概念，ADAS不是现在非常红的自动驾驶，可以说这两者的研究重点完全不同。ADAS是辅助驾驶，核心是环境感知...

原创 自动驾驶分级

国际汽车工程师学会（SAEInternational）于2014年发布了自动驾驶的六级分类体系，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）原本有自己的一套分类体系，但在2016年9月转为使用SAE的分类标准。今天绝大多数主流自动驾驶研究者已将SAE标准当作通行的分类原则。SAE标准将自动驾驶技术分为0级、1级、2级、3级、4级、5级，共六个级别。具体的级别划分和描述如下页图表99所示： ...

原创 约翰先生的读书笔记（文学相关）

2018.9.1更新《一个叫欧维的男人决定去死》Chapter 7：“失去某人以后总是会有一些奇怪的细节惹人怀念。都是极小的事情。笑容、她睡眠时翻身的样子。为她粉刷房间。”（欧维将自杀用的凳子放到挂钩下面，这张凳子起码上过七层不同颜色的油漆，欧维的妻子要让房间每半年变一次颜色，欧维不得不为她“粉刷房间”。）Chapter 8 ：“一个人的品质是由他的行为决定的，而不是他说的话”...

原创 python实现冒泡排序

 '''冒泡排序（从小到大）'''import sysimport numpy as np if __name__ == '__main__': line=sys.stdin.readline().strip() values=map(int,line.split()) for i in range(len(values)-1):# 这个循环负责设置冒...

转载 Python:获取numpy.array索引值

举个例子:q=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15]我想获取其中值等于7的那个值的下标，以便于用于其他计算。如果使用np.where，如： q=np.arange(0,16,1) g=np.where(q==7) print q print g 运行结果是: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9...

转载 python中exit()的用法

sys.exit(n) 退出程序引发SystemExit异常，可以捕获异常执行些清理工作。n默认值为0，表示正常退出，其他都是非正常退出。还可以sys.exit(“sorry, goodbye!”); 一般主程序中使用此退出。 os._exit(n)， 直接退出, 不抛异常, 不执行相关清理工作。常用在子进程的退出。 exit()/quit()，跑出SystemExit异常...

转载 python的try finally

def f(): try: print 1 return 1 finally: print 0 return 0print f()结果为 1 0 0以运行结果为准，说明无论try里执行什么，即使是return，也会调用finally的。def f(): try: pri...

转载 （转）详解继承与多态（Python）

转自廖雪峰网站，如有侵权，立即删除。  在OOP程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base class、Super class）。比如，我们已经编写了一个名为Animal的class，有一个run()方法可以直接打印：class Animal(obj...

转载 详解继承与多态（Python）

Python 类的继承和多态 　　Python 类的继承　　　　在OOP（Object Oriented Programming）程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class 继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base class、Super class）。　　　　我们先来定义一个class Per...

原创 Python中的“类”

一、面向对象与面向过程        面向对象就是高度实物抽象化、面向过程就是自顶向下的编程！        拿生活中的实例来理解面向过程与面向对象，例如五子棋，面向过程的设计思路就是首先分析问题的步骤：1、开始游戏，2、黑子先走，3、绘制画面，4、判断输赢，5、轮到白子，6、绘制画面，7、判断输赢，8、返回步骤2，9、输出最后结果。把上面每个步骤用不同的方法来实现。         ...

原创 opencv函数

cv2.imread()cv2.imwrite()cv2.imshow()cv2.waitKey()cv2.split()cv2.merge()cv2.GaussianBlur()cv2.blur()cv2.medianBlur()cv2.Laplacian()cv2.Sobel()cv2.Scharr()cv2.Canny()cv2.thres...

转载 python绘图函数

常用的绘图函数：cv2.line()， cv2.circle()， cv2.rectangle()，cv2.ellipse()， cv2.putText() 上面所有的这些绘图函数需要设置下面这些参数：• img：你想要绘制图形的那幅图像。• color：形状的颜色。以 RGB 为例，需要传入一个元组，例如： （255,0,0）代表蓝色。对于灰度图只需要传入灰度值。• thick...

转载 opencv 图像金字塔

学习图像金字塔使用图像创建一个新水果：“橘子苹果”学习的函数有： cv2.pyrUp()， cv2.pyrDown()1、原理  一般情况下，我们要处理是一副具有固定分辨率的图像,但是有些情况下，需要对同一图像的不同分辨率的子图像进行处理。比如，我们要在一幅图像中查找某个目标，比如脸，我们不知道目标在图像中的尺寸大小,这种情况下，我们需要创建创建一组图像，这些图像是具有不同分辨率的原始...

转载 openCV+python图像的读取、显示和保存

使用cv2.imread()，cv2.imshow()，cv2.imwrite()读取、显示和保存图像一、读入图像使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片filepath：要读入图片的完整路径 flags：读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读...

转载 opencv-python中 boundingRect（cnt）以及cv2.rectangle用法

矩形边框（Bounding Rectangle）是说，用一个最小的矩形，把找到的形状包起来。还有一个带旋转的矩形，面积会更小，效果见下图上代码首先介绍下cv2.boundingRect(img)这个函数这个函数很简单，img是一个二值图，也就是它的参数；返回四个值，分别是x，y，w，h；x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高然后利用cv2.rectangle(i...

转载 opencv 二值化函数——cv2.threshold

threshold：固定阈值二值化，ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)1src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图 dst： 输出图 thresh： 阈值 maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值 type：二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.TH...

转载 opencv轮廓

轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现使用方式如下：   import cv2   img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR...

原创 canny边缘检测

Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。 Canny边缘检测器算法基本步骤：平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。 计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘。 非最大值抑制：利用上一步计...

转载 python 切片

摘录廖雪峰网站定义一个list： 1 L = ['haha','xixi','hehe','heihei','gaga']  取其前三个元素：>>> L[0],L[1],L[2]('haha', 'xixi', 'hehe')这个方法有点蠢，因为如果元素非常多，我们需要取其前N个元素，怎么办？可能会想到用循环：...

转载 python列表操作

 python中 x=x[1:] 是什么意思将x的第二位到最后一位的内容赋给x。如 x = "abcdef"x = x[1:]print x结果为："bcdef"Python join()http://www.runoob.com/python/att-string-join.html描述Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一...

转载 图像处理基本概念——卷积，滤波，平滑

 1.图像卷积（模板）(1).使用模板处理图像相关概念：          模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。           卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。     卷积核：卷积时使用到的权用一个矩阵表示，该矩阵是一个权矩阵。     卷积示例：    ...

转载 图像处理之低通滤波

在图像处理或者计算机视觉应用中，在正式对图像进行分析处理前一般需要一个预处理的过程。预处理是对图像作一些诸如降维、降噪的操作，主要是为后续处理提供一个体积合适的、只包含所需信息的图像。这里通常会用到一些滤波处理手法。滤波，实际上是信号处理里的一个概念，而图像本身也可以看成是一个二维的信号，其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱。对应的高低频的意义：高频：图像中灰度变化剧烈的点，一般是图像轮廓或者...

原创 关于傅里叶变换与图像处理

傅里叶变换公式公式描述：公式中F(ω)为f(t)的像函数，f(t)为F(ω)的像原函数。（灰度）图像是由对在连续空间（现实空间）上的采样得到一系列点的集合，我们习惯用一个二维矩阵表示空间上各点，则图像可由 z=f(x,y)来表示，故：二维傅里叶变换二维Fourier变换:逆变换：以上公式晦涩难懂，表现在应用层面的解释如下         首先，一维的傅里叶...

原创 查看深度学习（图像）开发环境中的各种工具版本Ubuntu16.04

1.查看python版本：略2.查看conda版本：conda -V3.查看cuda与cudnn版本：cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息cat  /usr/local/cuda/version.txt 即可查询同理，cudnn的信息在其头文件里cat /usr/loca...

原创 关于数据集（你知道哪些数据集？）（图像）

1.MNISTMNIST是最受欢迎的深度学习数据集之一，这是一个手写数字数据集，包含一组60,000个示例的训练集和一个包含10,000个示例的测试集。这是一个很好的数据库，用于在实际数据中尝试学习技术和深度识别模式，同时可以在数据预处理中花费最少的时间和精力。大小： 50 MB记录数量： 70,000张图片被分成了10个组。下载地址：http://yann.lecun.com...

转载 目标检测--YOLO v1,v2,v3

 YOLO v1这是继RCNN，fast-RCNN和faster-RCNN之后，rbg（RossGirshick）针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架。YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02640代码下载：https://github.com/pjreddie/darknet ...

转载 多尺度样本的产生

多尺度样本的产生由于目标检测的目标尺度可能相差很大，因此我们需要尽可能产生不同尺寸的region proposals，常见的有两种方法，加上本文（faster R-CNN中的RPN网络）的一共三种方法： 图像金字塔：通过将图像放缩到不同的尺寸，然后提取特征去做。有点类似于RCNN中的实现方式，显然这样需要为每一个尺寸重复提取卷积特征，成本很高。 卷积特征金字塔：先对于图像提取卷积...

转载 对sppnet网络的理解

 　前言：　　　接着上一篇文章提到的RCNN网络物体检测，这个网络成功的引入了CNN卷积网络来进行特征提取，但是存在一个问题，就是对需要进行特征提取图片大小有严格的限制。当时面对这种问题，rg大神采用的是对分割出的2000多个候选区域，进行切割或者缩放形变处理到固定大小，这样虽然满足了CNN对图片大小的要求，确造成图片的信息缺失或者变形，会降低图片识别的正确率. 如下图所示：　　　　　...

原创 Ubuntu16.05+Anaconda2装libsvm

1、下载：先到http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/下载Linux下对版本tar.gz 。2、解压缩：解压缩到任一目录下，这里我解压到/home/xxxxxx/libsvm-2.91。/home/xxxxxx/是我的用户目录，xxxxxx是用户名。3、编译：进入到解压目录/home/xxxxxx/libsvm-xxxxx，输入命令make。4、再进入该目...

原创 ubuntu14.04 安装 搜狗输入法

1.添加源sudo apt-add-repository ppa:fcitx-team/nightlysudo apt-get update安装sudo apt-get install fcitx依赖装完了，可能装的不全，后边会提示错误，缺啥装啥2.下个安装包。可以百度 sougoupinyin for ubuntu ，在搜狗输入法官网可以下载到 32位或者64位的 .deb的安装包。下完之后，装...