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RSS订阅原创 python数据类型导致的问题
计算过程中，uint8数据类型导致的算数溢出，注意计算过程中尽量保持数据类型为float型，避免算数溢出。问题描述：Cb和cr的数据类型为uint8（数值范围[0,255]）,因此在计算过程中改变128的数据类型出现out_3和out_4结果相同，但是out_5和out_6结果截然不同。下面是两组实验：128的int型和float型对计算结果的影响，表达式out_3、out_4与out_...
2020-02-21 22:58:49
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转载 opencv环境配置
使用相同的操作，分别配置一下debug_x64和release_x64https://blog.youkuaiyun.com/sm16111/article/details/81238324
2020-02-10 10:33:27
265
原创 pyenv(用于安装python)和pyenv-virtualenv（用于配置全局工具）
简介：解决版本冲突的问题可通过网址安装pyenv：curl https://pyenv.run | bash安装后，向.bashrc（或.zshrc）文件中添加下方代码，使得pyenv可用于设备。exportPATH="~/.pyenv/bin:$PATH"eval "$(pyenv init -)"eval "$(pyenv virtualenv-init -)"最后，重启设备。...
2020-01-30 18:44:00
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原创 常用图像格式
常用图像格式有bmp,tif,jpeg,png,gif等。图像的基本数据结构其中有A通道，则图像可以做透明效果。不能工具读取RGB的顺序不同图像格式如果将原始格式的图像直接存储到文件中是非常大的，如果使用zip或rar类的算法来压缩图像数据，就有了jpeg和png等格式。1. BMP格式是windows操作系统中的标准文件格式，能够被多个windows应用程序所支持。这种格式包...
2020-01-11 14:28:42
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原创 图像分割——活动轮廓模型
图像分割——活动轮廓模型活动轮廓模型——snake模型 典型的参数活动轮廓模型。参考博客如下。https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8712287活动轮廓模型——CV（水平集）模型 典型的几何活动轮廓模型，参考博客如下。https://blog.youkuaiyun.com/u011460059/article/details/5953...
2020-01-06 21:40:32
2363
原创 python图像数据增强
python图像数据增强图像数据增强库参考博客：https://www.cnblogs.com/vincentcheng/p/9186540.html介绍两个图像增强库：Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作。 imgaug实现的功能更多，可以对keypoint, bounding box同步处理，比如你现在由一些标记好的数据，只有同时对原始图片...
2019-12-11 15:14:32
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原创 图像处理——平均池化
图像处理——平均池化将图像按照固定大小网络分割，网格内的像素值取网格内所有像素的平均值。池化操作是卷积神经网络中重要的操作。python代码：import cv2import numpy as npdef average_pooling(img, G=8): out = img.copy() H, W, C = img.shape Nh = int(H/G...
2019-12-10 21:36:44
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原创 图像处理——减色处理
图像处理——减色处理将图像的值有255^3压缩到4 ^3，即只取图像中的4个颜色来表示整张图像，也被称为色彩量化。色彩值的定义如下所示：python代码：import cv2import numpy as npdef decrease_color(img): out = img.copy() ind = np.where(out < 64) out[...
2019-12-10 19:28:10
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原创 图像处理——BGR2HSV
图像处理——BGR2HSV将BGR彩色转换为HSV彩色图像。python代码：import cv2import numpy as npdef BGR2HSV(_img): img = _img / 255.0 hsv_img = np.zeros_like(img, dtype=np.float32) # get max and min ma...
2019-12-09 21:46:42
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原创 图像处理——大津二值化算法（otsu）
图像处理——大津二值化算法（otsu）大津二值化算法也称为最大类间方法。详细解释参考https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43991027/article/details/103184478python代码：import cv2import numpy as npdef BGR2GRAY(img): b = img[:, :, 0].copy() g...
2019-12-07 15:59:47
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原创 图像处理——二值化
图像处理——二值化将灰度图像设定阈值，进行二值化。python代码：import cv2import numpy as npdef BGR2GRAY(img): b = img[:, :, 0].copy() g = img[:, :, 1].copy() r = img[:, :, 2].copy() gray = 0.2126*r + 0.7152...
2019-12-06 21:19:30
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原创 图像处理——灰度化
图像处理——灰度化将彩色图像转换为灰度图像python代码：import cv2import numpy as npdef BGR2GRAY(img): b = img[:, :, 0].copy() g = img[:, :, 1].copy() r = img[:, :, 2].copy() gray = 0.2126*r + 0.7152*g +...
2019-12-06 20:59:30
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原创 图像处理——通道变换
图像处理——通道变换将RGB通道转换为RGB通道python代码：import cv2def RGB2BGR(img): b = img[:, :, 0].copy() g = img[:, :, 1].copy() r = img[:, :, 2].copy() img[:, :, 0] = r img[:, :, 1] = g img...
2019-12-06 17:03:23
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原创 边缘检测
边缘检测canny边缘检测具体步骤如下：使用5×5高斯滤波消除噪声边缘检测本身属于锐化操作，对噪点比较敏感，所以需要进行平滑处理。计算图像的梯度方向首先使用Sobel算子计算两个方向上的梯度GxGx和GyGy，然后算出梯度的方向：保留这四个方向的梯度：0°/45°/90°/135°取局部极大值梯度其实已经表示了轮廓，但为了进一步筛选，可以在上面的四个角度方向上再取...
2019-11-23 14:51:53
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原创 图像几何变换原理
图像变换原理在三维中，通过光源照射下，不断变换光源，则在投影中得到不同的结果。1. 缩放只变换矩阵的光源的位置，把光源拉近放远，则投影得到缩放的图像，达到调整图像大小的作用，下面示意图是按比例缩放的原理。import cv2img = cv2.imread('drawing.jpg')# 按照指定的宽度、高度缩放图片res = cv2.resize(img, (132, ...
2019-11-22 15:57:12
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原创 阈值分割
阈值分割设置一定的条件，将像素值分为两类或多类，并修改图像的像素值，主要针对灰度图像注：阈值分割不是二值化，因为阈值分割的结果不是两个值固定阈值分割（经验阈值）阈值的方式有五种：自适应阈值分割可以看出固定阈值分割在整张图像中应用一个阈值，不能够适用于明暗不均的图像分割。自适应阈值每次取出图像的一小部分计算阈值，使得在一张图像中不同部分使用不同的阈值，可以更好分割图像。小区域阈值计算...
2019-11-21 17:21:38
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原创 常用颜色空间转换公式
颜色空间转换RGB转gray常用：gray=R0.299+G0.587+B*0.114RGB转HSVHSV常作为颜色识别的模型：
2019-11-21 15:45:15
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转载 不同颜色空间之间的转换
不同颜色空间之间的转换常见的颜色空间颜色空间通常是用三个独立的属性来描述的，三个独立变量的综合作用，自然构成的空间坐标，就是颜色空间（颜色模型）。颜色由不同的角度，用三个独立的属性进行描述，就会产生不同的颜色，被描述颜色本身是客观的。1.RGB：3种基本颜色——红r、绿g、蓝b的不同比例的组合2.HSV：HSV是一种基于感知的颜色模型，它将彩色信号分为三个属性：色调（Hue,H）、饱和...
2019-11-21 15:08:57
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转载 python爬虫选择器总结
python爬虫选择器总结1.正则化表达式正则表达式为我们提供了抓取数据的快捷方式，利用表达式进行实现对目标的精准采集。虽然该正则表达式更容易适应未来变化，但又存在难以构造、可读性差的问题。此外 ，我们都知道，网页时常会产生变更，导致网页中会发生一些微小的布局变化时，此时也会使得之前写好的正则表达式无法满足需求，而且还不太好调试。当需要匹配的内容有很多的时候，使用正则表达式提取目标信息会导致程...
2019-11-08 10:41:02
333
原创 爬虫之网页模拟http(get)请求
import urllib.request'''中文搜索需要使用urllib.request.quote编码keyword = '中文'keyword = urllib.request.quote(keyword) '''keyword = 'python'url = 'http://www.baidu.com/s?wd=' + keyword + '&ie=utf-8&...
2019-11-06 17:02:16
422
原创 爬虫之从网页抓取中文
import urllib.requestimport repth = '<div class="name">(.*?)</div>' # 正则表达式data = urllib.request.urlopen('https://read.douban.com/provider/all').read()data = data.decode('utf-8') ...
2019-11-06 16:27:59
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原创 Mysql工作原理介绍
Mysql 工作原理图Mysql是由SQL接口，解析器，优化器，缓存，存储引擎组成的。mysql原理图各个组件说明：connectors与其他编程语言中的sql 语句进行交互，如php、java等。Management Serveices & Utilities系统管理和控制工具Connection Pool (连接池)管理缓冲用户连接，线程处理等需要缓存的需求SQL...
2019-11-04 17:32:17
1001
原创 python中 单下划线、双下划线、头尾双下划线说明
foo: 定义的是特殊方法，一般是系统定义名字 ，类似 init() 之类的。_foo: 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量，即保护类型只能允许其本身与子类进行访问，不能用于 from module import *__foo: 双下划线的表示的是私有类型(private)的变量, 只能是允许这个类本身进行访问了。...
2019-11-03 21:59:22
211
原创 YOLO_v1和YOLO_v2比较
YOLO_v1和YOLO_v2比较YOLO的误差主要分为三大部分：IOU损失、分类损失、坐标损失，IOU损失分为了no_objects_loss和objects_loss。no_objects和objects的分辨：objects：anchor_boxes与ground truth的IOU最大的框no_objects：除去IOU最大的框都是confidence_loss:confide...
2019-10-25 16:09:38
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原创 Python 之ConfigParser模块
Python 之ConfigParser模块ConfigParser 是用来读取配置文件的包。配置文件的格式如下：中括号“[ ]”内包含的为section。section 下面为类似于key-value 的配置内容。import configparser# 初始化对象config = configparser.ConfigParser()# 常用节点# 获取所有section节点...
2019-10-24 15:34:19
103
原创 argparse 用法总结
argparse 用法总结import argparse# 创建一个解析对象parser = argparse.ArgumentParser(description='Short sample app')# 添加参数， 指定操作动作parser.add_argument('-a', action="store_true", default=False)parser.add_argum...
2019-10-24 11:02:28
304
转载 制作自己的目标检测数据集
制作自己的目标检测数据集1.制作数据集的工具2.数据集结构插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42...
2019-10-23 22:03:10
2388
转载 激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU
激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLUhttps://blog.youkuaiyun.com/qq_23304241/article/details/80300149
2019-05-23 10:37:57
408
转载 tensorflow数据读取机制
1.tensorflow读取机制图解以图像数据为例，读取数据的过程可以用下图来表示：事实上，我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。问题解决方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示：读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内...
2019-03-27 16:59:07
122
转载 FastGFile（filename,'r'）
(tf.gfile.FastGFile(filename, ‘r’).read() error: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xff #11312Describe the problemDescribe the problem clearly here. Be sure to convey here why it’s a bug in TensorFlow...
2019-03-25 16:23:47
464
转载 Inception网络的发展
Inception网络的发展Inceptionv1主要特点是更好地利用网络内部的计算资源，该设计允许增加网络的深度和宽度，同时保持计算预算不变。解决问题图像中突出大小的差异卷积选择卷积核大小比较困难的问题选择网络的深度困难，比价深的网络会导致过拟合的问题，所以讲梯度更新传输到整个网络卷积层简单的叠加问题解决方案下图是「原始」Inception 模块。它使用 3 个不同大小的滤...
2019-03-23 16:43:44
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