GZKPeng的博客

peak signal-to-noise ratio (PSNR)structural similarity (SSIM)

binarymask[int(y):int(h+y)+1,int(x):int(x+w)+1]=0 #对。binarymask[x:x+w,y:h+y]=0 #错。返回的x，y如果用numpy对原图索引，需要反过来并且取整。

cv2进来的图像数组每个元素都是numpy.uint8类型而不是int

图像变换矩阵

cv2.error: OpenCV(4.5.5) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\imgwarp.cpp:2604: error: (-215:Assertion failed) (M0.type() == CV_32F || M0.type() == CV_64F) && M0.rows == 2 && M0.cols == 3 in function 'cv::warpAffine'

cv2报错FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl'

围绕原点的旋转如下图， 在2维坐标上，有一点p(x, y) , 直线opの长度为r, 直线op和x轴的正向的夹角为a。 直线op围绕原点做逆时针方向b度的旋转，到达p’ (s,t)s = r cos(a + b) = r cos(a)cos(b) – r sin(a)sin(b) (1.1)t = r sin(a + b) = r sin(a)cos(b) + r cos(a) sin(b) (1.2)其中 x = r cos(a) , y = r sin(a)代入(1.1), (1.2

今天师弟问我个问题，在YOLOV5官码detect.py文件中第104行出现如下将目标检测结果绘制在原图与记录在文件中的逻辑：师弟的问题是，这里遍历所有目标的时候，为什么要reversed进行倒置，正着取不行吗？我的答案：可以正着绘制，但是不好。之所以reversed反过来绘制结果，是因为NMS的时候会先根据置信度从高到低做运算，所以输出的时候从高到低，那么绘制的时候从低概率开始绘制，那么就算有重合，高概率覆盖低概率，看起来直观...

cv2.error: OpenCV(4.3.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:376: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'报错得代码：img=cv2.imread(f_dir)原因：路径存在中文、文件地址不存在...

pyzbar是python条码扫描库环境：Ubuntu-16 azurepython 3.6通过如下命令安装：pip install pyzbar安装成功后，import pyzbar报错缺少底层zbar。sudo apt-get install libzbar0之后再来一次pip install pyzbar即可

Opencv3.0以后很多最新的功能或者不稳定的模块在opencv_contrib包中，这个包是需要额外安装的，它并不在标准版本里面，因为这个扩展包中的很多代码并没有通过大量的稳定性测试，但是其基本功能还是可以运行的，并且还在不断的开发和更新中。 工具：Cmake、vs2013首先需要下载Opencv源码，链接： http://opencv.org 注意，我们要下载的是没经过编译的源码，所以选

以上转载自：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%99%BD%E5%8C%96 假定数据表示成矩阵为X，其中我们假定X是[N*D]维矩阵(N是样本数据量，D为单张图片的数据向量长度)。 去均值，这是最常见的图片数据预处理，简单说来，它做的事情就是，对待训练的每一张图片的特征，都减去全部训练集图片的特征均值，这么做的直观意义就是，我们把输入数据

1：ArgumentError: argument --train_dir: conflicting option string: --train_dir解决方法，从新开一个console2:ArgumentError: argument --batch_size: conflicting option string: --batch_size因为Cifar10.py 有一段代码：tf.app.f...

问题：安装tensorflow-gpu以及cuda和cudnn以后，运行原先cpu版时可行的代码，spyder的控制台报错Kernel died, restarting原因：我尝试通过 python xxx.py的方式运行代码文件，发现报错如下：这里圈起来的这句话意思就是我的cudnn是7.1.02版本的，即大版本号是7.1，而cuda源码是用7.0.03编译的，即大版本号是...

对于GPU来说，一定要注意的是，要分别在两个GPU上，或者不同时的在一个GPU上运行train和evaluation的部分，否则限于GPU擅长迭代而不擅长逻辑的特性，会发生OOM（out of memory）...

更新tensorflow后，出现tensorboard 不可用情况（tensorflow-cpu 1.4 ->tensorflow-gpu 1.7）尝试了更新tensorboard 仍然不可用，事故情况：运行tensorboard.exe报错并且闪退，在控制台运行tensorboard命令，报错如下：多方查证，在国内网站没找到有前车之鉴，于是发布问题到tensorflow ...

转载请注明出处事故描述：      我原先谢了个程序提取.mat文件的数据。以前用没问题，结果今天我准备再提取一次的时候报错如下：Traceback (most recent call last):  File "create_dataset.py", line 123, in <module>    create_dataset(args.mat_file_path)  File "...

nvidia-smicmd进入目录输入命令即可：

0.4.0 发布说明错误修复：修复多进程下的内存泄漏问题 PR #5585 使用多线程版本 MKL 替代顺序版 MKL ，在 CPU 上带来10%的速度提升 PR #6416 重新添加 Compute Capability 5.0 显卡的支持 新功能：在编译中加入 MAGMA 添加 CUDA 9.1 build 提供 Wheels 包 支持新的cpp拓展 PR #5548 ...

python3.5 的一个pytorch程序中有打印张量的语句，原先代码还可以运行，几天以后忽然报错： UnicodeEncodeError:’gbk’ can’t encode character ‘\u22f1’ in position 211：illegal multibyte sequence解决方法： win_unicode_console.enable()...

具体报错： TypeError: batch must contain tensors, numbers, dicts or lists; found dataloader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=True)表面上看这个代码没有问题，实际上问题出在了dataloader机制的要求上，dataload...

Cumulative Matching Characteristics (CMC) curves 是目前行人重识别领域最流行的性能评估方法。考虑一个简单的 single-gallery-shot 情形，每个数据集中的ID(gallery ID)只有一个实例. 对于每一次的识别(query), 算法将根据 要查询的图像(query) 到所有gallery samples的距离从小到大排序，CMC t...

AdaptivePooling是只出现在Pytoch中的池化方法，官方给出的[运算公式]为：(https://discuss.pytorch.org/t/what-is-adaptiveavgpool2d/26897)kernel的大小为 (input_size+target_size-1) // target_size, i.e. rounded up（即四舍五入）中心点的位置为 四舍五入...

基础知识： 差分又名差分函数或差分运算，是数学中的一个概念。它将原函数f(x) 映射到f(x+a)-f(x+b) 。 通俗点讲就是一种减法运算。 前提：采用4方向链码按逆时针方向 以逆时针为方向，不难看出： 1-0=1，0-1=-1=3；2-0=2，0-2=-2=2；3-0=3，0-3=-3=1其他的类似计算，负号理解为旋转的方向，在这里以逆时针为正方向那么负号就是顺时