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转载 【图像处理】特征点算法整理总结
参考对常用特征点记录总结 图像处理特征不变算子系列之SUSAN算子（三）Susan SUSA（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算子是一种高效的边缘和角点检测算子，并且具有结构保留的降噪功能原理用一个圆形模板在图像上移动，若模板内的像素灰度与模板中心的像素（被称为核Nucleus）灰度值小于一定的阈值，则认...
2018-06-28 17:12:28
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原创 【图像处理】编译opencv_contrib
写在前面的话教程参考于Visual Studio 2013下配置Opencv3.2 和CMAKE问题，提供遇到问题的解决方法。如果本教程无法解决你的问题，可直接下载编译好的库环境配置win10vs2013opencv3.2.01 下载推荐使用opencv3.2.0 在编译过程中，opencv3.1.0会出现错误，至今没解决，换成3.2.0后成功了opencv3.2.0（建...
2018-12-06 16:19:00
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原创 【TensorFlow】制作TFrecords中的问题
问题项目中需要把每张图片的标记向量存入TFrecords文件，参考了图片的存储方法，但会报错，经过几个小时的折腾才发现问题在哪里（汗颜）代码 tfrecords_filename = './train2.tfrecords' writer = tf.python_io.TFRecordWriter(tfrecords_filename) #重点在于指定整数的类型 im...
2018-10-10 17:03:54
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原创 【深度学习】CUDA9.0、cuDNN7在Ubuntu16.04上的安装
参考感谢CUDA9.1、cuDNN7在Ubuntu16.04上的安装详细的教程，花了几个小时解决的环境配置的问题。其中遇到了一些问题，总结一下，以后再安装就会很顺利了~环境操作系统：Ubuntu16.04 显卡：Quadro M60001 前期准备在【CUDA的官网】查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中$ lspci | grep -i nvidia验...
2018-08-21 19:52:36
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原创 【mxnet】制作自己的数据集
参考Image API步骤1 标记数据集与VOC数据集不同，mxnet需要的标记数据为图片左上角及右下角，记作：xmin,ymin,xmax,ymaxxmin,ymin,xmax,ymaxx_{min},y_{min},x_{max},y_{max}。将四个坐标数据以百分比表示，便于图像改变大小时保持标记框的位置正确。即记作：xmin=xmin/width,ymin=ymin/he...
2018-08-10 16:49:12
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原创 【TensorFlow】模型保存与加载
参考《TensorFlow实战Google深度学习框架》代码持久化代码（模型保存）import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name="v1")v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0,shape=[1]),name="v2")result = v1 + v2...
2018-07-20 14:20:22
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原创 【TensorFlow】上下文管理器
参考《TensorFlow实战Google深度学习框架》代码在定义神经网络参数时，第一层的权重已经叫weights了，第二层网络的参数名如果也叫weights，就会触发变量重用的错误。为了命名的规范性，需要通过上下文管理器来统一命名生成的变量。with tf.variable_scope("foo"): v = tf.get_variable("v",[1],initial...
2018-07-20 11:06:33
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原创 【TensorFlow】会话
使用会话来执行定义好的运算创建一个会话，并计算得到result的值sess = tf.Session()sess.run(result)sess.close()通过上下文管理器来使用会话With tf.Session() as sess: sess.run(...)通过设定默认会话计算张量的值sess = tf.Session()with se...
2018-07-19 15:56:44
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原创 【TensorFlow】基础函数总结
数据定义占位符x = tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape)变量W = tf.Variable(tf.zeros(shape))常数变量tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=shape))随机数从均匀分布中返回随机值tf.random_uniform(shape,minval=low,...
2018-07-19 14:34:06
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原创 【TensorFlow】基础练习（五）
参考代码来自黄文坚的《TensorFlow实战》 截尾正态分布代码#######################卷积神经网络进阶体验#######################对weights进行了L2正则化#对图片翻转、随机剪切等数据增强，制造了更多样本#在每个卷积-最大池化层后面使用了LRN层，增强泛化能力#cifar数据集有10类目标import ci...
2018-07-19 10:26:05
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原创 【TensorFlow】基础练习（四）
参考代码来自黄文坚的《TensorFlow实战》代码#######################卷积神经网络初体验#74-76不错的介绍######################import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#导入mnist数据集m...
2018-07-18 20:31:52
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原创 【TensorFlow】基础练习（三）
参考代码来自黄文坚的《TensorFlow实战》 代码#######################一个隐层的MLP测试######################import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#导入mnist数据集mnist = input...
2018-07-18 20:14:40
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转载 【数据处理】归一化和标准化的区别
参考归一化与标准化归一化常用的方法是通过对原始数据进行线性变换把数据映射到[0,1]之间，变换函数为： x∗=x−xminxmax−xminx∗=x−xminxmax−xminx^*=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}} 不同变量往往量纲不同，归一化可以消除量纲对最终结果的影响，使不同变量具有可比性。在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时...
2018-07-18 19:56:35
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原创 【TensorFlow】基础练习（二）
参考代码来自黄文坚的《TensorFlow实战》 深度学习之自编码器AutoEncoder代码#########################基于MNIST的自编码器实现########################import numpy as npimport sklearn.preprocessing as prepimport tensorflow a...
2018-07-18 19:48:39
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转载 【图像处理】LBP特征
参考人脸识别经典算法二：LBP方法 人脸识别算法-LBP算法及python实现LBP特征提取 LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式），常用于人脸识别。最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻域中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3x3邻域内的8个点经...
2018-07-17 15:45:20
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转载 【图像处理】Haar小波
参考opencv小练习：哈尔小波(Haar)(含代码)图像的Haar小波变换一维小波变换其实是将一维原始信号分别经过低通滤波和高通滤波以及二元下抽样得到信号的低频部分L和高频部分H。而根据Mallat算法，二维小波变换可以用一系列的一维小波变换得到。对一幅m行n列的图像，二维小波变换的过程是先对图像的每一行做一维小波变换，得到L和H两个对半部分；然后对得到的LH图像（仍是m行n列）...
2018-07-17 14:39:01
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原创 【图像处理】纹理特征整理
参考灰度共生矩阵Gabor小波MRA(Multi-resolution Analysis)多分辨率分析理论DWT(Discrete Wavelet Transform)局部二进制模式LBP(Local Binary Pattern)MRF马尔科夫随机场不变矩...
2018-07-14 15:26:35
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原创 【图像处理】关于Mat访问
用于将uchar*数据转化为Mat型数据，单通道Mat uchar2mat(int height,int width,uchar* ch){ Mat ma(height, width, CV_32FC1); for (int i = 0; i < height; i++) { for (int j = 0; j < width; j++)...
2018-07-04 11:35:52
287
转载 【图像处理】SURF特征点检测
参考surf特征点检测 Surf算法特征点检测与匹配 SURF（Speeded-Up Robust Features）是对SIFT的改进，提升了算法的执行效率，为算法在实时计算机视觉系统中应用提供了可能。特征点检测 SURF的兴趣点检测是基于Hessian矩阵的,它依靠Hessian矩阵行列式的局部最大值定位兴趣点位置。当Hessian矩阵行列式局部最大时,所检测出...
2018-06-30 14:11:59
1724
原创 【图像处理】边缘检测整理
参考边缘检测之CannyRoberts[100−1][100−1] \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & -1 \end{bmatrix} [0−110][01−10] \begin{bmatrix} 0 & 1 \\ -1 & 0 \end{bmatrix} canny Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《...
2018-06-29 16:36:11
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原创 【数字图像】win10+VS2013配置opencv
一、使用Nuget这个懒人方法操作简单，但是在编译某些程序的时候会出现一些问题。1. 如下图，打开Nuget程序包管理器 2. 选择 联机-搜索opencv-安装 3. 选择要使用opencv的项目，点击OK 4. 完成二、永久配置opencv第一个方法虽然方便，但是每一个项目都需要安装项目包在程序下，增加了项目的大小。1. 下载opencv，配置环...
2018-06-17 16:52:55
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原创 【深度学习】win10安装mxnet
小记由于一个小项目要用到mxnet，故此在win10上进行测试。网上大多方法是VS+openblas+python的方案，比较繁琐。之前搞过一次caffe在win10的编译，吃过不少苦头，不过总归是成功了。此次得益于MXNet在windows下安装方法(2018.3)这篇文章，帮我省了不少功夫，记录一下备用。感谢。安装Anaconda和CUDA此处省略….安装mxn...
2018-06-15 15:16:23
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原创 【深度学习】YOLO v1
参考论文阅读笔记一些重点每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。则SxS个网格，每个网格要预测B个bounding box还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。 注意：class信息是针对每个网格的，confidence信息是针对每个boun...
2018-06-13 15:05:09
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原创 【深度学习】相关概念
参考感谢懒人元的 RPN 解析 YOLO解析参考 YOLO v2算法详解Region Proposal Network & Selective Search 同为提取候选框的方法，经常容易弄混下图表示的是Faster RCNN架构，由RPN和Fast RCNN构成。而Selective Search是利用纹理、颜色、大小、吻合等相似度来合并划分的区域，得到初步的...
2018-06-13 11:24:18
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原创 【图像处理】openCV中的小技巧
调整画图窗口的大小//关键在于CV_WINDOW_NORMALnamedWindow("image", CV_WINDOW_NORMAL);imshow("image", srcImage);灰度转RGB图像变为灰度之后是不可逆的，无法进行复原。这个操作的目的是使R=G=B，将单通道变回三通道。cvtColor(srcImage, dstImage, CV_GRAY2BGR...
2018-06-11 19:47:06
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转载 【图像处理】特征点配对
小记研究特征点提取之后，进行特征点配对的方法。 SLAM入门之视觉里程计(1)：特征点的匹配暴力匹配法针对暴力匹配，可以使用交叉匹配的方法来过滤错误的匹配。交叉过滤的是想很简单，再进行一次匹配，反过来使用被匹配到的点进行匹配，如果匹配到的仍然是第一次匹配的点的话，就认为这是一个正确的匹配。举例来说就是，假如第一次特征点A使用暴力匹配的方法，匹配到的特征点是特征点B；反过来，使用特...
2018-06-07 19:37:10
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原创 【图像处理】图像格式
小记记录常见的图像格式及相关知识RGBARGBA是代表Red（红色） Green（绿色） Blue（蓝色）和 Alpha的色彩空间，也就是透明度/不透明度。alpha通道一般用作不透明度参数。如果一个像素的alpha通道数值为0%，那它就是完全透明的（也就是看不见的），而数值为100%则意味着一个完全不透明的像素（传统的数字图像）。PNG是一种使用RGBA的图像格式。...
2018-06-07 17:27:40
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转载 【图像处理】积累
小记用于记录今后获取的图像术语/知识。图像各向异性各向异性（英文名称：anisotropy）是指材料在各方向的力学和物理性能呈现差异的特性。晶体的各向异性即沿晶格的不同方向，原子排列的周期性和疏密程度不尽相同，由此导致晶体在不同方向的物理化学特性也不同，这就是晶体的各向异性。亦称“非均质性”。物体的全部或部分物理、化学等性质随方向的不同而各自表现出一定的差异的特性。即在不同的方...
2018-06-07 14:54:39
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原创 【机器学习】LDA（Linear Discriminant Analysis）
感谢线性判别分析LDA原理总结 讲得非常清楚笔记 有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语言处理领域， LDA是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），它是一种处理文档的主题模型。LDA的思想可以用一句话概括：投影后类内方差最小，类间方差最大。利用了瑞利商的原理，可以用于降维，也可以用于分类。它是一种无...
2018-06-03 18:20:55
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原创 【机器学习】PCA
感谢这篇博客PCA对原理的介绍非常详细，我只在本篇中记录一些关键点。笔记PCA是一种线性降维方法，通过求数据集的协方差矩阵最大的特征值对应的特征向量，由此找到数据方差最大的几个方向，对数据达到降维的效果。PCA处理前需要进行数据归一化在信号处理中认为信号具有较大的方差，噪声有较小的方差，信噪比就是信号与噪声的方差比，越大越好。...
2018-06-03 17:57:11
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原创 【Boost】学习笔记
小记记录GBDT,xgboost,lightdbm学习过程中的重点引用XGBoost特点、调参、讨论 xgboost入门与实战（原理篇） 机器不学习:机器学习时代三大神器GBDT、XGBoost、LightGBMxgboost优点xgb支持线性分类器对代价函数进行二阶泰勒展开，且支持自定义代价函数，主要一阶二阶可导通过控制叶子节点数和节点值以控制复杂度自动学习分...
2018-05-29 20:16:40
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原创 【kaggle】入门
小记前几个月开始玩kaggle，顺便巩固下自己的机器学习知识，记录一些常用到的代码~ 删除数据的方式#行删除train = train.drop(train[(train['GrLivArea']>4000)].index)#列删除train.drop("Id", axis = 1, inplace = True)连接数据[PANDAS 数据合并与重塑（...
2018-05-28 22:43:36
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原创 【树莓派】邮件获取IP地址
问题由于校园网，IP是动态分配的，因此需要获取树莓派的IP地址。方案1.开启客户端授权我使用的是163邮箱，经过一系列验证，开启授权，并设置客户端授权密码 2.获取IP并发送到自己邮箱#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import smtplibimport socketfrom email.mime.text i...
2018-05-22 10:53:15
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原创 【树莓派】动态获取IP地址
问题树莓派连接wifi和网线，均不能上网。检查了路由表等，没有发现问题。在网上找解决方案也没有得到解决，折腾了好久。方案首先，确保国家设置正确。然后右键图形界面右上角的网络图标，打开设置界面。勾选下图中的Automatically configure empty options，清空原有的内容。最后，命令sudo reboot重启树莓派即可。 ...
2018-05-21 15:14:32
7612
libpng源码及编译好的库文件
2020-06-26
faster-rcnn 编译后的external文件(cuda8.0)
2017-12-15
cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64
2017-10-23
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