尚拙的博客

上周在组会学习中小师妹介绍了分水岭算法和阈值分割算法，并用opencv实现相关代码，借用实现的代码，加之一些优秀的博客，对于图像分割做一个简单的介绍。在这里，将从以下四个方面对于图像分割做一个简单的介绍，图像分割简介，阈值分割算法，分水岭算法，及代码实现。（一）图像分割简介图像识别来自于模板匹配，从人类自身的视觉识别中演变而来，将眼前的物体和脑海中的印象进行比对，完成眼前物体的定义。图像分割在图像识别中有很重要的作用。简单的讲，图像分割就是根据图像的某些特征或者特征相似的集合，对图像进行分组聚类，将

最近项目用到用python将RGB图转化为灰度图，具体代码如下：import osimport cv2import numpy as npdef convert2gray(filename): # 将彩色图转灰度图的函数 img = cv2.imread(file_path + '/' + filename, 1) # 1是以彩色图方式去读 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imwrite(o

目录 运行环境问题对应的章节问题描述解决方法第一步：下载好包第二步：转移d2lzh_pytorch文件夹第三步：验证utils.py文件能否正常运行第四步：在程序中导入d2lzh_pytorch包 总结 运行环境 使用环境：python3.8 平台：Windows10 IDE：PyCharm 问题对应的章节...

深度学习目标检测框架 detectron2 安装流程，深度学习框架 detectron2 的安装，可在git中实现，1. detectron2FAIR 开源的目标检测框架 Detectron2，基于 Pytorch 。它训练比从前更快，功能比从前更全，支持的模型也比从前更丰盛。比如对初代的模型 Faster R-CNN，Mask R-CNN，RetinaNet，DensePose 等的支持外，还支持一些新的模型，如 Cascade R-NN，Panoptic FPN，TensorMask 等 ，而且解

Anacond的介绍 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。 Conda是一个开源的包...

在pycharm下载安装第三方包， 关于pycharm安装第三方库的一些方法： 方法一：利用pycharm自带功能进行安装（以下截图来自pycharm2018.1.4） 点击file ->  ->Settings ->Project untitled ->Project Interpreter ->点击右边加号 ->搜索期望安装的第三方库 然

（三）数据结构类型 （1）字符串 字符串即一串字符，常用单引号或者双引号来表示，比如说a='hello' 或者 b=“python”，这个定义和Java时一样的，python的字符串有很多属于自己的方法，比如说，合并，修改字符串的大小写等，都应用到一些新的方法。比如说python的字符串运算符： （2）列表，元组 列表是一系列特定顺序排列的元素...

本文包括python基本知识：简单数据结构，数据结构类型（可变：列表，字典，集合，不可变：数值类型，字符串，元组），分支循环和控制流程，类和函数，文件处理和异常等等。（1）简单数据结构标识符第一个字符必须是字母表中字母或下划线_。 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。 标识符对大小写敏感。python中数字有四种类型：整数、布尔型、浮点数和复数。int(整数), 如 1, 只有一种整数类型 int，表示为长整型，没有 python2 中的 Long。 bool(...

对于python的学习，首先，基于Eric的《python 入门到实践》和小甲鱼的《0基础入门学习python》及其视频等资料学习python，加之一些网络课程资源，完成基础知识体的的搭建，包括基础语法，字典，集合，类，函数等，其次，python作为一门技术，首先应用于最简单的编程问题，基于python的外星人入侵小游戏应用简单的python应用集合语言，因此设计外星人入侵小游戏并详解各个部分；最后，就python而言，在图像识别和处理，大数据和网络python等方面是最常见应用，学习这些方面的知识并了解其