本周主要是矩阵计算的相关任务 一下是 源码 // This file is part of Eigen, a lightweight C++ template library // for linear algebra. // // Copyright (C) 2008 Gael Guennebaud <gael.guennebaud@inria.fr> // Copyright (C) 2010,2012 Jitse Niesen <jitse@maths.leeds.a
#include <istream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char **argv) { Mat src; // 加载图片 src = imread("../../picture/bg1.webp", 1); if (!src.data) { pri
本节笔记内容具体是学习tensorboard中的两个方法分别是scalar和histogram，一共分为3个部分：（1）首先学习SummaryWriter类；（2）其次，学习两个基本方法记录标量add_scalar和直方图可视化add_histogram；（3）最后，使用scalar和histogram来监控模型指标（分别有Loss曲线、Acuracy曲线以及参数分布、
1、下载最新zip https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-android/ 解压 2、创建工程或使用已有的 3、File -> New -> Import Module… 选中sdk中的java 接下来的操作默认即可 4、若出现Gradle Sync Errors 进入OpenCV的module的build.gradle 把compi
绘制圆形 circle(img, center, radius, color, thickness) img：需要绘制的图像 center：圆形的圆心位置坐标 radius：圆形的半径，单位为像素 color：圆形的颜色 thickness：轮廓的粗细，若为负值，则绘制一个实心圆 绘制矩形 // 原型一 rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness) // 原型
一、类型提示的好处 1、增强代码的可读性 2、IDE中代码提示 3、静态代码检查（第三方库） 二、IDE中代码中提示功能 1、为参数与返回数据指定类型 def greeting(name: str) -> str: # -> str: 返回值也可以 return 'Hello' + name.split(".") # 指定之后就可以调用str
基本图像容器Mat的用法（3）： opencv中的格式化输出方法； OpenCV提供了风格各异的格式化输出方法，这里将对这些方法一一进行演示和列举。 首先是下面代码中将要使用的r矩阵的定义。需要注意,我们可以通过用randu()函数产生的随机值来填充矩阵，需要给定一个上限和下限来确保随机值在期望
opencv inRange void checkContours1() { Mat img1_2 = imread("L:\\2021_12_!7\\img1\\2021-12-18_112921.jpg"); Mat contours_img; //inRange(img1_2, Scalar(104, 104, 104), Scalar(135, 135, 135), contours_img); inRange(img1_2,
一个摄像头无法获取深度信息，两个摄像头双目标定可以实现双目测距。 但是我现在只有一个摄像头，如果想实现测量尺寸，我的思路：选一张固定尺寸的背景，例如一张A4纸，从图像中提取A4纸并进行透视变换进行图像矫正，A4纸的尺寸我可以确定，那么也可以确定图像中的物体长宽信息（高度忽略不计
使用 pip 安装 tensorflfow（必须） 下载慢的可以用 pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 使用 pip 安装 ensorboardX 下载慢的可以用 pip install ensorboardX -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 数字 (scalar) 使用 add_scalar
x11/4.1.15-2.1.0/sysroots/cortexa7hf-neon-poky-linux-gnueabi/usr/lib/qt5/mkspecs/linux-oe-g++ -o processImage.o processImage.cpp processImage.cpp: In member function 'IplImage ProcessImage::QImageToIplImageRGB(const QImage)’: processImage.cpp:284:87:
一.Tensorboard是什么? 为什么使用? TensorboardfX是什么? 在深度学习中,我们需要对定义的网络训练的效果进行了解,但是通过代码不是特别的直观,这时候我们就需要借助一些可视化工具来帮助我们查看训练的结果. 是什么: tensorboard是一种用来可视化的工具 为什么使用? 可以监
方式一 cv::Mat src(4, 3, CV_8UC1,cv::Scalar(10)); cv::Mat src1(4, 3, CV_8UC1,cv::Scalar(20)); cv::Mat src2(4, 3, CV_8UC1,cv::Scalar(30)); cv::Mat dst; cv::Mat newChannels[3]={src,src1,src2}; cv::merge(newChannels, 3, dst);//通道
Tensorboard使用 文章目录 Tensorboard使用安装使用逻辑代码使用导入创建写对象方法数值的保存图像的保存 模型保存 启动可视化细节变量归类同时显示多个折线图 参考 安装 pip install tensorboard 使用逻辑 使用writer将代码运行过程中关心的数据保存运行tensorboard
基础知识 HSV图像 注意如果用8U来存HSV图像，H的范围是0~180，S、V的范围是都是0~255 H坐标颜色对应 红0 黄30 绿60 青90 蓝120 紫150 大概上下浮动10左右可以提取某一种颜色 调完颜色参数之后调S（饱和度参数），最后再调亮度参数 使用OpenCV的inrange函数，可以快速进行颜色提取 轮廓识别
文章目录 1 前言2 框架数据载体：张量3 Dense数据载体:张量-Tensor2.1 定义2.2典型案例 4 总结5 感悟 1 前言 大抵来说，从事机器算法框架工作的人员基本有两个比较大的流派。一种是算法派，一直以来都是从事算法方面的工作，算法的理论基础与算法调优经验非常充足，对于算法有较
cv::Scalar ss; //空构造 cv::Scalar s(10,20,30,40);//赋值构造 //参数最多4位，经常用来表示颜色值 //Scalar(255) 表示全白 //Scalar(b,g,r,A) 第四个参数透明度(可选参数) cv::Scalar s1(s);//拷贝构造 cv::Scalar s2(10,2,3,5); ss=s.mul
if (frame.empty()) break; frame1 = frame.clone(); dst = Mat::zeros(frame.size(), frame.type()); mask = Mat::zeros(frame.size(), CV_8U); cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); vector<Vec3f> circles; HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1,
创建输出文件夹： write = SummaryWriter("log") def __init__(self, log_dir=None, comment='', purge_step=None, max_queue=10, flush_secs=120, filename_suffix=''): """ Creates a `SummaryWriter` that will
Python报错-TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index的处理方法 法二及代码演示
成功解决TypeError: Scalar value for argument 'color' is not numeric 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 TypeError: Scalar value for argument 'color' is not numeric 解决思路 类型错误：参数“color”的标量值不
成功解决TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 解决思路 类型错误：只有整数标量数组才能转换为
1.概述 转载并且补充：https://elasticsearch.cn/article/687‘ 2.实战 2.1 构建数据 首先，我们创建一条数据： POST twitter/doc/ { "name":"medcl", "twitter":"sql is awesome", "date":"2018-07-27", "id":123 } 2.2
1 引言 老师让我将线性回归训练得出的loss值进行可视化，于是我使用了tensorboard将其应用到Pytorch中，用于Pytorch的可视化。 2 环境安装 本教程代码环境依赖： python 3.7+ Pytorch 0.4.0+ tensorboardX安装: pip install tensorflow、pip install tensorboardX VSCode + jup
Git 属于分布式版本控制系统，默认情况下，每个 Git 仓库都具有整个历史记录的完整文件副本。即便是中等规模的开发团队也会产生数千个提交，每个月向仓库添加几百兆的数据。 而随着仓库的占用空间增加，Git 难以管理所有数据，导致其运行越来越不顺畅。如此一来，开发者的时间就会被浪费在执行
