OpenCV基础学习系列

【JAVA项目实战】【图书管理系统】借阅管理功能【Servlet】+【Ajax】+【MySql】+【Session】

个人主页：欢迎访问Ali.s的首页⏰最近更新：2022年10月23日⛽Java框架学习系列：【Spring】【SpringMVC】【Mybatis】Java项目实战系列：【飞机大战】【图书管理系统】Java
Ali.s·2023-01-19 09:09

【JAVA项目实战】【图书管理系统】书籍管理功能【Servlet】+【JSP】+【MySql】+【Ajax】

个人主页：欢迎访问Ali.s的首页⏰最近更新：2022年9月20日⛽Java框架学习系列：【Spring】【SpringMVC】【Mybatis】Java项目实战系列：【飞机大战】【图书管理系统】Java
Ali.s·2023-01-19 09:38

【千律】OpenCV基础：离散傅里叶变换

环境：Python3.8和OpenCV内容：一维离散傅里叶变换和二维离散傅里叶变换傅里叶变换和傅里叶反变换：一维傅里叶变换后，除去初始点，其余各点满足：（1）实部的点对称（2）虚部的点反对称（3）幅值（模长）的点对称因此，可以得到F(u)和F(M-u)两点共轭。一维离散傅里叶变换：实现方式1：importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotas
阿飞_Y·2023-01-19 02:18

【千律】OpenCV基础：图像质心、周长、面积和近似轮廓的计算

环境：Python3.8和OpenCV内容：图像质心、周长、面积和近似轮廓的计算importcv2ascvimportmatplotlib.pyplotasplt#封装图片显示函数defimage_show(image):ifimage.ndim==2:plt.imshow(image,cmap='gray')else:image=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2RG
阿飞_Y·2023-01-19 02:48

【千律】OpenCV基础：频域滤波--巴特沃斯滤波

环境：Python3.8和OpenCV内容：频域滤波--巴特沃斯滤波低通滤波：importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#封装图片显示函数defimage_show(image):ifimage.ndim==2:plt.imshow(image,cmap='gray')else:image=cv.cvtColor(image,c
阿飞_Y·2023-01-19 02:48

【千律】OpenCV基础：图像RGB通道的分离、合并与显示

环境：Python3.8和OpenCV内容：图像RGB通道的分离、合并与显示importcv2ascvimportmatplotlib.pyplotasplt#封装图片显示函数defimage_show(image):ifimage.ndim==2:plt.imshow(image,cmap='gray')else:image=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2RGB)
阿飞_Y·2023-01-19 02:13

计算机视觉OpenCv学习系列：第三部分、滚动条操作

第三部分、滚动条操作第一节、滚动条操作1.事件响应函数（1）UI组件时间响应过程（2）事件响应函数（3）创建窗口函数（4）调整图像亮度2.滚动条操作3.代码练习与测试学习参考第一节、滚动条操作1.事件响应函数（1）UI组件时间响应过程Callback基本流程OpenCV中的响应主要是通过操作系统实现。如右图所示假设我们自己创建了一个Api，做滚动条，名字是createTrackbar，滚动条里面参
Liuyc-Code boy·2023-01-18 17:42

Opencv的使用小教程1——Opencv基础函数汇总

Opencv的使用小教程1——Opencv基础函数汇总1、VideoCapture2、imread3、resize4、clone5、cvtColor6、Scalar7、获取像素点的值8、Rect9、截取
Bubbliiiing·2023-01-18 11:06

深度学习（十四）：数据增强Data Augmentation

编程语言：Python参考资料：吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理深度学习500问唐宇迪深度学习入门视频课程笔记下载：深度学习个人笔记完整版为什么要使用数据增强数据增强，也称数据扩充
打不死的小黑·2023-01-18 10:10

Lichee_RV学习系列--stream移植

Lichee_RV学习系列文章目录Lichee_RV学习系列—认识LicheeRvDock、环境搭建和编译第一个程序Lichee_RV学习系列—移植dhrystone文章目录Lichee_RV学习系列文章目录一
Silent Knight·2023-01-18 08:55

【集成学习系列教程4】GBDT回归算法原理及sklearn应用

文章目录6GBDT回归算法6.1概述6.2算法具体步骤6.3sklearn中的GradientBoosting分类算法6.3.1原型6.3.2常用参数6.3.3常用属性6.3.4常用方法6.4实例5：探索不同回归损失函数对GBDT回归模型拟合效果的影响6.4.1创建数据集6.4.2定义与拟合使用不同损失函数的GBDT回归模型6GBDT回归算法6.1概述GBDT不仅可以应用于分类任务，它在回归任务中
Juicy B·2023-01-17 13:07

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法27：EM算法

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab从本篇开始，整个机器学习系列还剩下最后三篇涉及导概率模型的文章，分别是EM算法、CRF条件随机场和HMM隐马尔科夫模型
风度78·2023-01-17 12:34

吴恩达机器学习课程笔记：监督学习、无监督学习

1.吴恩达机器学习课程笔记：监督学习、无监督学习吴恩达机器学习系列课程：监督学习吴恩达机器学习系列课程：无监督学习仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正机器学习的学习算法：监督学习、无监督学习、半监督学习
Uncertainty!!·2023-01-16 17:31

matlab 值法确定各指标权重,Matlab学习系列19. 熵值法确定权重

19.熵值法确定权重一、基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响(权重)越大，其熵值越小。二、熵值法步骤1.选取n个国家，m个指标，则xij为第i个国家的第j个指标的数值(i
weixin_39835178·2023-01-16 15:15

【OpenCV】OpenCV基础教程（3）—— 对比度增强

3.对比度增强3.1灰度直方图获取灰度直方图的函数如下：voidcv::calcHist(constcv::Mat*images,intnimages,constint*channels,cv::InputArraymask,cv::OutputArrayhist,intdims,constint*histSize,constfloat**ranges,booluniform=true,boola
Quentin_HIT·2023-01-16 06:15

【RMF】ros机器人中间件框架学习系列一：了解原理

【前言】RMF（ros机器人中间件框架）目前国内资源比较少，学起来有些困难，但出于某些原因还是需要研究一下，这里记录一下自己的学习过程，欢迎指正，共同进步参考网站：①：使用ROS2机器人操做系统进行多机器人编程技术实践（Multi-RobotProgrammingViaROS2）http://www.javashuo.com/article/p-vgrgxatu-nw.html②官网https:/
樱花回忆·2023-01-15 23:15

人工智能学习系列教程-目录（附视频教程）

原文链接:人工智能学习系列教程-目录（附视频教程）一.人工智能基础篇–数学理论数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。
AI科技前线·2023-01-15 16:53

tensorflow学习系列四：卷积神经网络

卷积神经网络毋庸置疑是深度学习的基石，基于卷积神经网络在很多方面都取得了传统算法所无法匹敌的性能，因而作为深度学习的入门，卷积神经网络必须了如指掌。本文主要基于tensorflow实现手写字体识别，网络结构为LeNet-5。可以说该网络应该是卷积神经网络中的hellworld，下面就是LeNet-5的具体实现#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunJun1011:14:
奔跑熊·2023-01-15 15:37

机器学习（正在更新）

目录自己疑问-----容易错误的点：训练集、验证集、测试集训练集验证集测试集以下视频地址：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程_哔哩哔哩_bilibili第二章2.1线性回归2-2代价函数（类似误差一样）
小小怪将军！·2023-01-15 11:23

重学深度学习系列-- CNN猫狗分类(TensorFlow2)

重学深度学习系列--CNN猫狗分类(TensorFlow2)文章目录重学深度学习系列--CNN猫狗分类(TensorFlow2)一、我的环境二、工程结构三、训练3.1导入库3.2导入数据集3.3进行数据增强
三个臭皮姜·2023-01-15 10:43

cnn池化层输入通道数_（pytorch-深度学习系列）CNN中的池化层-学习笔记

CNN中的池化层首先，池化(pooling)层的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。什么意思？比如在图像边缘检测问题中，实际图像里，我们的目标物体不会总出现在固定位置，即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会导致同一个边缘对应的输出可能出现在卷积输出的边缘的不同位置，从而对模式识别造成影响。与卷积层类似，池化层每次也是对输入数据的一个固定窗口内的元素计算输出但是池化层不同
weixin_39996478·2023-01-15 07:30

计算机视觉OpenCv学习系列：第一部分、绪论

第一部分、绪论第一节、计算机视觉发展历程1.计算机视觉发展历史2.计算机视觉的主要任务3.计算机视觉的应用场景第二节、计算机视觉框架1.早期计算机视觉框架概述2.当前主流的框架与路线3.计算机视觉框架的未来趋势第三节、OpenCV框架1.OpenCV的发展历史2.OpenCV模块架构3.OpenCV安装与支持学习参考第一节、计算机视觉发展历程1.计算机视觉发展历史计算机视觉的发展从古代小孔成像，到
Liuyc-Code boy·2023-01-15 06:21

计算机视觉OpenCv学习系列：第二部分、图像操作

第二部分、图像操作第一节、图像读取与显示1.图像理解2.图像读取与显示3.代码练习与测试第二节、图像色彩空间转换1.图像色彩空间2.函数说明与解释3.代码练习与测试第三节、图像对象的创建与赋值1.图像对象属性2.图像对象创建与赋值3.代码练习与测试第四节、图像像素的读写操作1.图像像素（1）**像素与分辨率**（2）OpenCV中的像素2.像素遍历（1）像素遍历（2）像素读写3.代码练习与测试第五
Liuyc-Code boy·2023-01-15 06:14

日志库EasyLogging++学习系列（11）—— 共享日志库

在前面的学习系列文章中，我们都是在单独的一个应用程序中使用Easylogging++日志库。其实Easylogging++日志库是可以共享给动态库、静态库以及应用程序共同使用的。
samenmoer·2023-01-14 19:12

日志库EasyLogging++学习系列（1）—— 简要介绍

日志库EasyLogging++学习系列（1）——简要介绍对于有开发经验的程序员来说，记录程序执行日志是一件必不可少的事情。
samenmoer·2023-01-14 19:42

日志库EasyLogging++学习系列（10）—— 日志文件滚动

在很多应用场合，我们是需要实现日志文件滚动的，特别是在一些长期运行的服务器程序中，如果把所有的日志都记录在一个文件之中，势必会造成日志文件越来越大。当日志内容很多的时候，万一哪天突然需要查询某个日志信息就会显得十分不便。所以，支持日志文件滚动是很多日志库都支持的功能，而文件滚动又可以分为按大小滚动和按时间滚动。按大小滚动文件在Easylogging++中，已经实现了按照日志文件大小来滚动日志记录。
samenmoer·2023-01-14 19:42

C++日志库EasyLogging++ 使用大全

C++日志库EasyLogging++使用大全github下载链接https://github.com/amrayn/easyloggingpp参考链接日志库EasyLogging++学习系列（1）——
samenmoer·2023-01-14 19:11

日志库EasyLogging++学习系列（2）—— 日志级别

在很多的C++日志库中，日志信息会根据严重性来划分级别，使用者可以设置严重性级别门阀值来控制日志的输出，即严重性级别在该门阀值以上的日志信息才进行记录。以此不同，在Easylogging++日志库中，故意默认采用了不划分级别的日志记录，以便使用者可以完全自主地启用或者禁止某个级别的日志记录。不过实际上，Easylogging++同样也支持划分级别的日志记录，只是需要额外设置一个标记：Logging
samenmoer·2023-01-14 19:11

OpenCV基础类型3（固定向量类cv::Vec＜＞、Vec2i、Vec3i、Vec3f、Vec2f）

简介OpenCV中固定向量模板类cv::Vec，固定矩阵类解释参照我的博文OpenCV基础类型2，即使不知道固定矩阵类也不影响我们使用固定向量类，为了方便使用，固定向量类定义了一些别名，了解这些别名的规则至关重要
网络通杀108·2023-01-14 17:51

强化学习系列之一:马尔科夫决策过程

文章目录[隐藏]1.马尔科夫决策过程2.策略和价值3.最优策略存在性和贝尔曼等式强化学习系列系列文章机器学习一共有三个分支，有监督学习、无监督学习和强化学习。
张博208·2023-01-14 12:06

吴恩达深度学习系列课程随记——Course4Week1

1.计算机视觉任务：图片分类/识别：图片是不是猫目标检测：图片中所有车的位置图片风格迁移：让一张图看起来像毕加索画的挑战：数据可能很大，如1k*1k的图片有300万维输入，如果有1000个隐藏单元，一层W会有30亿个参数因此，需要卷积2.边缘检测示例滑动窗口对位相乘，称为卷积运算，小的那个矩阵称为核或者过滤器图中这个过滤器，用来检测垂直边缘。将它反转一下，可以检测水平边缘。（这是从结果看出的，中间
Asteries·2023-01-14 11:03

吴恩达深度学习系列课程随记——Course2Week1

1.训练、验证、测试集训练集：用来训练验证集：用来找出最好模型测试集：无偏评估算法的运行状态（没有也不要紧）小数据时代：70%训练30%测试/60%训练20%训练20%测试大数据时代：99%（或者更多）训练1%验证%1%测试尽量保证验证集和测试集来自同一分布（网页抓取：牺牲了这一点来获取大量数据）没有测试集：这时验证集常常被称作测试集2.偏差、方差两者的平衡很少考虑欠拟合：高偏差（训练集误差高）过
Asteries·2023-01-14 11:32

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-计算导数（Calculating Derivatives）

概述最优化问题中很多算法，包括非线性最优化、非线性等式等都需要计算导数。简单函数可以直接进行人工计算或者编码实现，对于复杂的情况，需要寻找一些方法进行计算或者近似。本节主要内容包括1.常见导数求解方法2.有限差分方法3.自动微分方法4.总结常见导数求解方法有限差分方法（FiniteDifferencing）根据导数的定义，导数表示函数在给定点x处，给定无限小的涉动后函数值的改动。因此我们可以根据定
下一步·2023-01-14 10:40

【Active Learning - 10】图像分类技术和主动学习方法概述

主动学习系列博文：【ActiveLearning-00】主动学习重要资源总结、分享（提供源码的论文、一些AL相关的研究者）：https://blog.csdn.net/Houchaoqun_XMU/article
Houchaoqun_XMU·2023-01-14 09:08

技术干货 | 如何用MindSpore优化器加速收敛高度逼近最优值？

深度概率学习系列已经介绍完啦，接下来给大家分享下高阶优化器系列，想要看前一个系列的小伙伴们戳下面的地址哦☟技术干货｜MindSpore贝叶斯应用工具箱详细讲解本文先跟大家分享下常用的一二阶优化器。
昇思MindSpore·2023-01-14 03:22

typescript 学习系列-Symbol

介绍：ES6版本后Symbol出现了。symbol成为了一种新的原生类型，就像number和string一样Symbol符号：表示独一无二的值symbol类型的值是通过Symbol构造函数创建的letsym1=Symbol();console.log((typeofsym1))//symbolletsym2=Sybmol('key');//可选的字符串keyconsole.log(sym2)//S
Eason_0316·2023-01-13 07:57

LightGBM+OPTUNA超参数自动调优教程（附代码框架）

原创系列持续更新，欢迎微信搜一搜「Python数据科学」阅读机器学习系列文章。最近在kaggle上有一个调参神器非常热门，在top方案中频频出现，它就是OPTUNA。
Python数据科学·2023-01-12 21:11

机器学习系列-- 异常检测(Anomaly Detection)

目录1、问题的动机2、高斯分布3、异常检测算法4、开发和评价一个异常检测系统5、异常检测与监督学习对比6、特征选择1、问题的动机这一部分介绍异常检测(Anomalydetection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，举一个例子吧：假想你是一个飞机引擎制造商
已退游，勿扰·2023-01-12 20:49

【千律】OpenCV基础：图像阈值分割 -- 大津法（OTSU）阈值分割

环境：Python3.8和OpenCV内容：大津法（OTSU）阈值分割算法思想：最大类间方差法（1）对于给定阈值T，可以将图像分为目标和背景。其中，背景点数占图像比例为P0，平均灰度值为M0。而目标点数占图像比例为P1，平均灰度值为M1。（2）图像的平均灰度值为常数，与阈值无关，即：（3）计算类间方差如下：（4）代入P0+P1=1和M_mean,化简上式为：（5）遍历灰度值，找出使sigma^2最
阿飞_Y·2023-01-12 15:03

跟着MindSpore一起学习深度概率

首先想和大家分享的是深度概率学习系列，名字中包含“深度”和“概率”两个词，其分别对应的就是深度学习和贝叶斯理论，也叫贝叶斯深度学习，深度概率学习简单来说
昇思MindSpore·2023-01-12 14:16

【机器学习系列】EM算法第一讲：EM算法相关概述及收敛性证明

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，首先注意以下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论
CHEONG_KG·2023-01-11 20:03

【最优化算法】基于【MATLAB】的牛顿法【Newton Method】计算与推导

个人主页：欢迎访问Ali.S主页最近更新：2022年7月7日⛽Java框架学习系列：Mybatis框架⛳Java基础学习系列：面向对象飞机大战通信仿真学习系列：【硬件】【通信】【MATLAB】【最优化】
Ali.s·2023-01-11 17:50

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）

深度学习）学习笔记整理系列[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09作者：Zouxyversion1.02013-04-08声明：1）该DeepLearning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的
wangchaoqi1985·2023-01-11 11:37

(转载)Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）

深度学习）学习笔记整理系列[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09作者：Zouxyversion1.02013-04-08声明：1）该DeepLearning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的
xiaowei_nbu·2023-01-11 11:36

Deep Learning（深度学习）学习系列之（二）

DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列声明：1）该DeepLearning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。
Jackery_Shh·2023-01-11 11:36

机器学习 笔记（继续更新）

学习内容跟随“吴恩达机器学习系列课程”。
M有在认真学习·2023-01-11 09:00

吴恩达---机器学习的流程（持续更新）

参考：吴恩达机器学习的视频视频链接：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程_哔哩哔哩_bilibili本文用于我自己的内容总结以及层次理解。
M有在认真学习·2023-01-11 09:30

OpenCV基础操作_图片读取和保存

目录1图片读取2图片保存1图片读取在OpenCV中，加载图片采用imread（）函数。函数详细说明在：ReadingandWritingImagesandVideo—OpenCV2.4.13.7documentationPython:cv2.imread(filename[,flags])函数功能：imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象。imread支持的文件类型有：Windowsbit
孤独的小丑·2023-01-11 05:27

机器学习系列（2）——CART算法

本文主要介绍CART算法，包括CART分类树/回归树的详细步骤和在sklearn中的参数等。0x01、CART算法简介CART（ClassificationandRegressionTree，分类与回归树）算法是决策树的一种实现，既可用于分类也可用于回归。它是一种二分递归分割技术，即把当前样本划分为两个子样本（即使特征有多个取值，也把数据分为两部分，当前被划分进同一部分的特征在之后的分割过程中将有
陌简宁·2023-01-11 01:49

机器学习系列（14）——K均值聚类

本文介绍K均值（KMeans）聚类算法。0x01、k均值聚类简介K均值聚类是基于样本集合划分的聚类算法。K均值聚类将样本集合划分为K个子集，构成K个类，将n个样本分到K个类中，每个样本到其所属类的中心的距离最小。每个样本只能属于一个类，所以K均值聚类是硬聚类。1、模型给定个样本的集合，每个样本由一个特征向量表示，特征向量的维数是。均值聚类的目标是将个样本分到个不同的类或簇中，这里假设。个类形成对样
陌简宁·2023-01-11 01:18
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