3 美式半糖不加奶

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opencv4笔记——1、基本处理

opencv 基本处理图像的读写Mat类Mat对象的复制图像像素的读写像素算术操作像素逻辑操作图像的读写#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main() { // 读取图像 Mat src = imread("F:/tupian/1.jpg"); if (src.empty()) { cout <<

2020-06-10 21:13:03

结构相似性(SSIM)原理及其实现

SSIM一、结构相似性二、SSIM指数2.1 亮度对比函数2.2 对比度对比函数2.3 结构对比函数2.4 SSIM测量函数2.5 SSIM函数满足的三个条件三、MSSIM四、实现一、结构相似性自然图像具有极高的结构性,表现在图像的像素间存在着很强的相关性,这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息。我们假设人类视觉系统(HSV)主要从可视区域内获取结构信息。所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失真的近似信息,衡量两幅图像的相似度二、SSIM指数物体表面的亮度信息与照度和反射系数有关,且场

2020-05-30 00:44:04

目标检测系列——R-CNN

文章目录R-CNN1、R-CNN结构1.1 Region Proposals1.1.1 选择性搜索算法(Selective Search, SS)1.1.1 Crop + Warp1.2 CNN提取特征1.3 特征向量训练SVM分类器1.4 非极大值抑制(NMS)1.5 修正候选区域2、R-CNN训练过程2.1 正负样本准备2.2 预训练2.3 微调2.4 SVM分类器2.5 bbox回归训练3 R-CNN测试过程4 R-CNN的缺点R-CNNR-CNN是最初深度神经网络为基础的物体检测的模型 之一,在

2020-05-22 23:33:42

opencv——图像亮度对比度调节(C++)

图像亮度对比度图像变换像素变换——点操作邻域变换——区域操作调整图像的亮度对比度属于点操作g(i,j)=α∗f(i,j)+βg(i, j) = \alpha*f(i, j) + \betag(i,j)=α∗f(i,j)+β其中,α>0\alpha>0α>0, 用于调节对比度,α\alphaα越大,对比度越大;β\betaβ是增益变量,用于调节亮度,β\betaβ越大,亮度越大代码如下:#include<iostream>#include<opencv

2020-05-10 17:10:26

ML算法——随机森林

文章目录1、套袋法Bagging1.1 袋外数据1、套袋法BaggingBagging的弱学习器之间没有boosting那样的联系,它的特点是随机采样,一般是自主采样法(Bootstrap sampling):从训练集中裁剪固定个数的样本,但每采集一个样本后,都将样本放回。(1) 从原始样本集中有放回的随机抽取n个训练样本,独立进行k轮抽取,得到k个训练集(2) 独立训练k个模型(基学习...

2020-03-30 16:37:38

ML算法——决策树

文章目录1、 ID3算法1.1信息熵1.2 信息增益1、 ID3算法1.1信息熵衡量不确定性的指标,信息熵越大,不确定性越大度量样本集合纯度的一种指标,值越小,样本集合的纯度越高H(D)=−∑k=1Kpklog2(pk) H(D)=-\sum_{k=1}^{K}p_{k}log_2(p_k)H(D)=−k=1∑K​pk​log2​(pk​)熵H(Y)表示随机变量Y的不确定性程度条件...

2020-03-26 23:33:26

语义分割——swiftnet

文章目录In Defense of Pre-trained ImageNet Architectures for Real-time Semantic Segmentation of Road-driving Images一、所针对的问题二、思路三、Basic building blocks3.1 Recognition encoder3.2 Upsampling decoder四、 Module...

2020-03-17 00:35:56

动手学习深度学习—Task03

文章目录文本预处理读入文本分词建立字典将词转化为索引语言模型读取数据集建立字符索引时序数据的采样随机采样相邻采样文本预处理读入文本import collectionsimport redef read_time_machine(): with open('/home/kesci/input/timemachine7163/timemachine.txt', 'r') as f:...

2020-02-19 21:36:20

动手学习深度学习—Task04

文章目录GRULSTM深度循环神经网络双向循环神经网络GRURNN存在的问题:梯度较容易出现衰减或爆炸(BPTT)⻔控循环神经⽹络:捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系GRU:Rt=σ(XtWxr+Ht−1Whr+br)Zt=σ(XtWzr+Ht−1Whz+bz)H^t=tanh(XtWxh+(Rt⨀Ht−1)Whh+bh)Ht=Zt⨀Ht−1+(1−Zt)⨀H^tR_t = \...

2020-02-19 21:35:56

动手学习深度学习—task05

卷积神经网络基础特征图与感受野二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度(宽和高)上某一级的表征,也叫特征图(feature map)。影响元素x的前向计算的所有可能输入区域(可能大于输入的实际尺寸)叫做x的感受野(receptive field)填充和步幅填充填充(padding)是指在输入高和宽的两侧填充元素(通常是0元素)如果原输入的高和宽是nhn_hnh​和nwn_wnw...

2020-02-19 21:13:43

动手学习深度学习—第三章

文章目录第三章3.1 线性回归模型第三章3.1 线性回归模型线性回归假设输入和输出是线性关系y^=w1x1+w2x2+b \hat{y} = w_1x_1 +w_2x_2+b y^​=w1​x1​+w2​x2​+b其中w1,w2w_1, w_2w1​,w2​是权重, b是偏差采用平方差...

2020-02-14 16:27:59

查找算法——二分查找

文章目录二分查找算算法前提条件基本思想代码实现(python)二分查找算算法前提条件元素必须是有序的, 是有序表的顺序存储基本思想假设有n个元素的有序递增数组array, 要查找的值为key,将数组array一分为二, 中间值为array[mid], 若array[mid] = key, 显然就找到了; 若array[mid] < key,说明key在有数组的右半部分, 于是...

2020-02-12 14:33:14

剑指offer——面试题5:替换空格

文章目录面试题5:替换空格解法1(python)解法2(python)解法3(C++)面试题5:替换空格题目描述请实现一个函数,将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如,当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。解法1(python)直接使用replace函数# -*- coding:utf-8 -*-class Solu...

2020-02-09 16:19:02

剑指offer——面试题4:二维数组中的查找

文章目录二维数组中的查找二维数组中的查找题目描述在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。解法思路: 该二维数组的有序的, 应充分利用其有序性。...

2020-02-08 20:23:33

剑指offer——面试题10 斐波那契数列

文章目录斐波那契数列解法1:递归(时间复杂度高,无法编译通过)解法2:非递归青蛙跳台解法变态跳台阶解法斐波那契数列题目:写一个函数,输入n,求斐波那契(Fibonacci)数列的第n项。斐波那契数列的定义如下:f(n)={0n=01n=1f(n−1)+f(n−2)n>1f(n)=\begin{cases}0& \text{n=0}\\1& \text{n=1}\...

2020-02-07 17:03:59

计算机网络 第一章 概述

文章目录1.2 因特网概述1.3 因特网的组成1.6 计算机网络的性能1.7 计算机网络体系结构1.2 因特网概述1.2.1 网络的网络网络是由若干结点和连接这些结点的链路组成的网络和网络可以通过路由器连接起来变成一个更大的网络网络把许多计算机连接起来, 因特网把许多网络连接起来1.2.2 因特网发展的三个阶段第一阶段: 从单个网络ARPANET向互联网发展第二阶段: 建成三...

2019-12-25 14:29:13

PyTorch中的Tensor

文章目录Tensor 与 VariableVariableTensorTensor的创建一:直接创建1.1 torch.tensor()1.2 torch.from_numpy()二、依据数值创建2.1 torch.zeros()2.2 torch.zeros_like()2.3 torch.ones()2.4 torch.ones_like()2.5 torch.full()2.6 torch....

2019-10-11 17:02:23
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