xiaoshen0121的博客

这里我从第三位开始排序，按照间隔‘-’后的数字从大到小进行排序。-k　　指定分隔后的第几位进行排序 这里自己指定第几位。-t　　指定分隔符 这里我们指定'|'为分隔符。-n　　以数字大小排序(默认是首字母排序)这里可以将得到的从大到小排列的倒序排列。

图像旋转是指图像以某一点为中心旋转一定的角度，形成一幅新的图像的过程。当然这个点通常就是图像的中心。既然是按照中心旋转，自然会有这样一个属性：旋转前和旋转后的点离中心的位置不变.根据这个属性，我们可以得到旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系。由于原图像的坐标是以左上角为原点的，所以我们先把坐标转换为以图像中心为原点。假设原图像的宽为w，高为h，（x0,y0）为原坐标内的一点，转换坐标后的点为（x1，...

转载：图像投影，就是说将图像在某一方向上做线性积分（或理解为累加求和）。如果将图像看成二维函数f(x, y)，则其投影就是在特定方向上的线性积分，比如f(x, y)在垂直方向上的线性积分就是其在x轴上的投影；f(x, y)在水平方向上的线积分就是其在y轴上的投影。通过这些投影，可以获取图像在指定方向上的突出特性，这在图像模式识别等处理中可能会用到。 Radon变换（拉东变换），就是将数字图像矩阵在...

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, Dense, Flatten, Concatenate from keras.models import Model # First, define the vision modules digit_input = Input(shape=(27, 27, 1)) x = Conv2D(...

import cv2 import glob i = 0 def crop(img, outdir): img = cv2.imread(img) #读入图片 cropped = img[206:430, 252:476] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] # cv2.imwrite('5.jpg', cropped) cv2.imwrite("./c...

在keras中，如果要将一个模型的输出与另一个模型的输出连接起来，第二个模型的接收的输入而不是直接传递的该张量： def Generator(image_shape=(512,512,3): inputs = Input(image_shape) # 5 convolution Layers # 5 Deconvolution Layers along with concatena...

本文是tensorflow2.0版本下对tf.keras实现超参数搜索的代码笔记，使用sklearn对keras.model进行封装。代码实现是在jupyter notebook上，首先导入一些需要的库： import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np...