OpenCV形态学梯度第34页

Android Studio开发之路（七）CameraX&&Opencv的使用

原本是调用opencv-android里边的JavaCamera2View来实现，这个用起来比较方便，它提供了集成好的相机预览界面，并且提供了帧处理函数。

bug远离Jemma·2024-01-18 08:50

python数字图像处理基础（四）——图像平滑处理、形态学操作、图像梯度

目录图像平滑处理（滤波操作）1.均值滤波blur()2.方框滤波boxFilter()3.高斯滤波GaussianBlur()4.中值滤波medianBlur()形态学操作morphology1.腐蚀操作

_hermit:·2024-01-18 08:48

python数字图像处理基础（五）——Canny边缘检测、图像金字塔、图像分割

目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?

_hermit:·2024-01-18 08:48

【机器学习300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响？

先来复习一下梯度下降算法，在每次迭代过程中，算法计算目标函数关于当前参数值的梯度（即函数在该点的斜率或方向导数向量），然后沿着梯度的反方向移动一定的步长。更新规则可以表示为：其中：θ表示模型参数。

小oo呆·2024-01-18 07:12

TensorRT部署-Windows环境配置

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、安装VisualStudio（2019）二、下载和安装nvidia显卡驱动三、下载CUDA四、下载安装cuDNN五、安装Anaconda六、TensorRT安装七、安装Opencv

小豆包的小朋友0217·2024-01-18 07:07

如何使python支持源码编译的opencv——Jetson nano

opencv_version>>3.2.0这是pipinstallopencv-python默认安装的opencv-python版本我之前删除了nano自带的opencv4.1.1，源码编译了opencv3.4.10

W_PIKA·2024-01-18 07:19

jetson nx 编译 ffmpeg opencv4.5.5 for python3 支持gpu

--libdir,--enable-avresampel如果显示不支持InvalidPix_FMTforNVMPIOnlyyuv420pissupported,请手动修改源码，支持J420P；2.编译opencvw

zhoutianyou·2024-01-18 07:19

Jetson Orin Nano 使用OpenCV调用USB摄像头

环境JetsonOrinNano8Gubuntu20.04usb摄像头安装cv库pip3installopencv-contrib-python检查usb摄像头是否被识别到jetson@ubuntu:~

LitchiCheng·2024-01-18 07:47

Jetson nano编译opencv

1.下载opencv源码压缩包和opencv的扩展包，下载在家目录下面。

weixin_48612803·2024-01-18 07:47

Opencv4快速入门笔记

opencv4一、数据载入显示和储存1.Mat类cv::Mata(640,480,CN_8UC3);//640*4803通道cv::Mata(Size(480,640),CV_8UC1);Matm=a.clone

C20200905_hc·2024-01-18 07:16

[C++] 如何使用opencv对多个图像进行横向或者纵向拼接

我们可以通过opencv库非常容易实现多个图像的横向或者纵向的拼接。使用的opencv函数或者类Mat类[C++]opencv-Mat类的介绍和使用场景-CSDN博客copyTo函数[C++]ope

老狼IT工作室·2024-01-18 07:46

大创项目推荐深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络机器视觉深度学习

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的口罩佩戴检测【全网最详细】

laafeer·2024-01-18 07:44

09- OpenCV：图像上采样和降采样

OpenCV中常用的上采样函数是cv::resize，可以通过指定目标图像的尺寸来实现上

Ivy_belief·2024-01-18 07:14

qt5.14.2配置opencv4.5.5

使用环境：windows，opencv4.5.5，qt5.14.2，msvc编译器这里的opencv文件是已经编译好了，在qt工程中配置就可使用，编译器得是msvc才行，MinGW不管用。

bangtan辉·2024-01-18 07:13

opencv4.6.0 support opengl NO error: (-218:No OpenGL support) Library was built without OpenGL supp

gtkglextsudoapt-getinstalllibgtkglextmm-x11-1.2-0v5libgtkglextmm-x11-1.2-devlibgtkglext1-devlibgtkglext1opencvFindLibsGUI.cmake

MarkovLGXu·2024-01-18 07:11

实战 | OpenCV两种不同方法实现粘连大米粒分割计数(步骤 + 源码)

导读本文主要介绍基于OpenCV的两种不同方法实现粘连大米分割计数，并给详细步骤和源码。源码和图片素材见文末。

Color Space·2024-01-18 07:09

互联网加竞赛基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码识别检测机器视觉

文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖，

Mr.D学长·2024-01-18 07:39

10- OpenCV：基本阈值操作（Threshold）

目录1、图像阈值2、阈值类型3、代码演示1、图像阈值（1）图像阈值（threshold）含义：是将图像中的像素值划分为不同类别的一种处理方法。通过设定一个特定的阈值，将像素值与阈值进行比较，根据比较结果将像素分为两个或多个类别。阈值是什么？简单点说是把图像分割的标尺，这个标尺是根据什么产生的，阈值产生算法？阈值类型。（Binarysegmentation）（2）阈值的APIdoublethresh

Ivy_belief·2024-01-18 07:08

NVIDIA jetson编译opencv 源码 python版本

安装jetson-stats查看GPU的利用率sudoapt-getinstallpython3-pipsudo-Hpip3installjetson-stats运行jtop进行查看opencv编译python

MarkovLGXu·2024-01-18 07:38

C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 人脸检测&人脸图像质量评估

yolo_free_huge_widerface_192x320.onnxface-quality-assessment.onnx项目代码frmMain.csFreeYoloFaceFaceQualityAssessment.cs下载C#OpenCvSharpDNNFreeYOLO

乱蜂朝王·2024-01-18 06:59

为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以 d_k的平方根）

Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放-知乎标准正太分布（0均值，1方差的高斯分布）解释1：解释2：这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动softmax函数往仅有很小的梯度的方向靠拢

ytusdc·2024-01-18 04:52

批量归一化和层归一化

如果将输入序列的每一维数值进行归一化，使其在一定范围之内，比如000和111之间，可以加快基于梯度下降的学习的收敛速度原因：梯度下降以相同的学习率对每一维进行最小化，如果取值范围差异很大，学习就很难在各个维度上同时收敛

bulingg·2024-01-18 04:51

优化算法，理解指数加权平均

可以想象到，梯度要平滑一些。在做mini-batch梯度下降的时候，梯度的表现是这样的，image.png。如果通过指数加权平均使得梯度计算的时候更加平滑，但是整体趋势还是往函数收敛的方向走。

lanughing·2024-01-18 03:55

CMA-ES 算法初探

1进化算法在学习最优模型参数的时候，梯度下降并不是唯一的选择。在我们不知道目标函数的精确解析或者不能直接计算梯度的情况下，进化算法是有效的。

UQI-LIUWJ·2024-01-18 02:47

Opencv基础用法学习2

案例1：调整图片颜色在opencv中的读图方式是BGR,常见的读图方式是RGB//opencv调整颜色#include"opencv2/opencv.hpp"#includeintmain(){//读取图片

小女孩真可爱·2024-01-17 23:36

深度学习基础数据结构之张量：从一维到多维

通过支持高维度矩阵运算、记录梯度信息等功能，张量成为实现深度学习算法的关键。张量是一个多维数据容器，可以用来表示各种数据类型，如数值、图像、音频、文本等。

m0_61254808·2024-01-17 19:17

最优化 | 一维搜索与方程求根 | C++实现

文章目录参考资料前言1.二分法求根1.1[a,b]区间二分法求根1.1.1原理1.1.2C++实现1.2区间右侧无穷的二分法求根1.3求含根区间2.牛顿法求根2.1原理2.2c++实现3.梯度下降法求根

CHH3213·2024-01-17 19:47

最优化 | 无约束优化方法 | C++实现

文章目录参考资料1.前言2.梯度下降法2.1原理2.2c++实现2.3共轭梯度法3.牛顿法3.1原理3.2c++实现4.模拟退火算法4.1原理4.2c++实现5.遗传算法参考资料https://blog.csdn.net

CHH3213·2024-01-17 19:17

自适应动量因子梯度下降BP神经网络的人口预测

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载：bp数据人口预测.rar，（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88746563效果图结果分析摘要本文总结B

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-17 19:15

预备知识02-自动微分

微积分这两个不作介绍，可以点击下方链接阅读原文2.3.线性代数—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)2.4.微积分—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)梯度在微积分中

良子c·2024-01-17 18:13

基于opencv的直线检测（python&C++）

提供了直线检测python与C++版本，用于检测竖直线与横线，主要流程为：图像二值化+Canny边缘检测+霍夫直线变换直线检测一、python实现importshutilimportosimportcv2importnumpyasnpfilename="20230525-173637.jpg"file_ext=".jpg"src_path="./"+filenamedirpath="./"prin

六五酥·2024-01-17 18:05

face_recognition+python-opencv实现摄像头实时人脸识别

最近在做人脸识别，就先拿简单的face_recognition练下手。face_recognition是基于dlib开发的一个开源人脸识别库，所以也可以直接用dlib开发人脸识别，不过相对来说麻烦一些，后期也会写篇文章详细说明。环境配置本人使用的环境如下：windows7pycharmpython3.6.6dlib19.7face_recognition1.3.0加粗python3.6的原因是它安

与世无争小菜鸡·2024-01-17 18:45

监督学习 - 梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）

什么是机器学习梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习方法，通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高模型的性能。

草明·2024-01-17 18:12

基于深度学习的视觉应用

基于深度学习的视觉应用，又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第4天）PS:这个系列是准备做从Python一些接口应用开发，openCV基础使用场景原理讲解，做一些demo案例讲解，然后开始数学基础复习，

Wade_Crab·2024-01-17 15:23

解析Transformer模型

原文地址：https://zhanghan.xyz/posts/17281/进入TransformerRNN很难处理冗长的文本序列，且很容易受到所谓梯度消失/爆炸的问题。

.别拖至春天.·2024-01-17 15:50

【PyTorch简介】5.Automatic Differentiation with `torch.autograd` 自动微分与`torch.autograd`

torch.autograd`自动微分与`torch.autograd`Tensors,FunctionsandComputationalgraph张量、函数和计算图ComputingGradients计算梯度

冰雪storm·2024-01-17 15:15

opencv的SIFT样例(CPP/python)

Python代码的实现：importcv2importnumpyasnpimporttimeimportosdefmain():images=os.listdir('./images/')pre_image=cv2.imread('./images/1.jpg',0)print("images:",images)#初始化SIFT和SURFsift=cv2.xfeatures2d.SIFT_crea

大海里的猴儿·2024-01-17 15:43

第十周周报

文章目录摘要ResNet深度学习硬件：CPU和GPU深度学习硬件TPU和其他单机多卡并行多GPU训练总结摘要本周学习了ResNet网络设计思想的由来，解决了对应的梯度爆炸或消失的问题，并基于梯度计算的层面理解

Joy_moon·2024-01-17 15:42

VC++中使用OpenCV读取图像、读取本地视频、读取摄像头并实时显示

VC++中使用OpenCV读取图像、读取本地视频、读取摄像头并实时显示最近闲着跟着油管博主murtazahassan，学习了一下LEARNOPENCVC++in4HOURS|Including3xProjects

雪域迷影·2024-01-17 15:10

反向传播(Back Propagation)

目录回顾简单模型的梯度计算反向传播计算图链式求导链式法则定理：Forward前馈计算反向传播BackPropagation例子线性模型的计算图计算前馈过程反向传播过程（逆向求导）练习Pytorch中的前馈过程和反向传播过程

chairon·2024-01-17 14:56

梯度下降算法

目录回顾优化问题梯度下降算法梯度计算代码损失曲线图随机梯度下降（StochasticGradientDescent）代码比较思考：回顾对于一个学习系统来说，我们需要找到最适合数据的模型，模型有很多，需要不断尝试

chairon·2024-01-17 14:25

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决

sdu_study·2024-01-17 14:17

C# OpenCvSharp DNN 部署yolov3目标检测

目录效果yolov3.cfg项目代码下载C#OpenCvSharpDNN部署yolov3目标检测效果yolov3.cfg[net]#Testing#batch=1#subdivisions=1#Trainingbatch

天天代码码天天·2024-01-17 12:57

c# 桌面录屏，生成视频方案总结

目录介绍C#录屏思路常用实现方法OpencvSharp录屏介绍C#录屏思路录屏主要有摄像头录制，采集卡录制，桌面录制，麦克风录制，声卡录制等常用业务需求，主要开发思路1.通过一定帧频截图采集2.截图图片数据放入缓存

Paddy Pan·2024-01-17 12:18

自制DeepLabV3Plus框架训练语义分割的VOC格式数据集

小常识：OpenCV打开图片默认是三通道格式，显示和保存也是只支持三通道的图像。

mj412828668·2024-01-17 12:05

opencv_角点检测

文章内容一个opencv检测角点的程序运行效果#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;voiddetectCorners

轩宇^_^·2024-01-17 10:40

2024年1月16日Arxiv热门深度强化学习论文：IDENTIFYING POLICY GRADIENT SUBSPACES

揭秘强化学习之谜，图宾根大学和马普所发现策略梯度的低维奥秘，开启高效AI训练新纪元！

夕小瑶·2024-01-17 10:16

数学建模常见算法的通俗理解（更新中）

1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络（正向流通反向反馈，调整系数，预测结果）2.1粗浅理解2.2算法过程2.2.1划分数据集2.2.2前向传播及反向调整系数（利用梯度下降法

菜只因C·2024-01-17 09:19

实现特征缩放/归一化和标准化

什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候，需要保证特征具有相近的尺度，这有助于梯度下降算法更快的收敛。

泛酸的桂花酒·2024-01-17 09:31

【小笔记】算法基础超参数调优思路

两个极端：假设内存/显存足够大，每次都是使用全量数据进行梯度计算，此时训练效率最高，但训练极容易陷入鞍点（局部最优）而无法跳出，表现出来就是loss还比较高，但是已经开始收敛了

落叶阳光·2024-01-17 08:39

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