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OpenCV-Python在图片上输出中文

OpenCV中在图片上输出中文一般需要借助FreeType库实现。FreeType库是一个完全免费(开源)的、高质量的且可移植的字体引擎,它提供统一的接口来访问多种字体格式文件。但使用FreeType需要下载库并重新编译,过程麻烦一点。 在Python中,可以借助PIL(Python Imaging Library)模块实现,相对简单很多,需要做的只是对图像进行OpenCV格式和PIL格式的相互...
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tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置:config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess ...
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python2和python3 print输出不换行

python2 print不换行在print最后加上一个逗号,会把两个输出打印在同一行,不过两个输出之间有一个空格的间隔,例如:print '{0}'.format(123),print '{0}'.format(456)输出:123 456如果没有逗号:print '{0}'.format(123)print '{0}'.format(456)输出:123456python3 print不换行p...
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超简单tensorflow入门优化程序&&tensorboard可视化

程序1 任务描述: x = 3.0, y = 100.0, 运算公式 x×W+b = y,求 W和b的最优解。 使用tensorflow编程实现: #-*- coding: utf-8 -*-) import tensorflow as tf # 声明占位变量x、y x = tf.placeholder("float",shape=[None,1]) y = tf.plac...
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tf.random_normal()函数

tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。 tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)     shape: 输出张量的形状,必选    mean: 正态分布的均值,默认为0    stddev: 正态分布的标...
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tensorflow中创建多个计算图(Graph)

tf程序中,系统会自动创建并维护一个默认的计算图,计算图可以理解为神经网络(Neural Network)结构的程序化描述。如果不显式指定所归属的计算图,则所有的tensor和Operation都是在默认计算图中定义的,使用tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图句柄。 # -*- coding: utf-8 -*-) import tensorflow as t...
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tensorflow中有向图(计算图、Graph)、上下文环境(Session)和执行流程

计算图(Graph) Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架,图的节点由事先定义的运算(操作、Operation)构成,图的各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow的计算过程就是张量(tensor)在节点之间从前到后的流动传输过程,如下图示例: 有向图中,节点通常代表数学运算,边表示节点之间的某种联系,它负责传输多维数据(Tensors)。 节...
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tensorflow中常量(constant)、变量(Variable)、占位符(placeholder)和张量类型转换reshape()

常量 constant tf.constant()函数定义: def constant(value, dtype=None, shape=None, name="Const", verify_shape=False) value: 符合tf中定义的数据类型的常数值或者常数列表;dtype:数据类型,可选;shape:常量的形状,可选;name:常量的名字,可选;verif...
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tensorflow中张量(tensor)的属性——维数(阶)、形状和数据类型

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。 tensorflow中的所有数据如图片、语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的。张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,…Tn]  ,其中...
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tensorflow训练验证码识别模型

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as n...
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torch7 安装中Missing dependencies for nn:moses >= 1错误解决办法

Torch7.0安装步骤(默认安装路径是在home下):git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive cd ~/torch bash install-deps ./install.sh在执行./install.sh时出现Missing dependencies for nn:moses >= 1错误,根据参考文献...
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OpenCV-Python 霍夫直线检测-HoughLinesP函数参数

cv2.HoughLines()函数是在二值图像中查找直线,cv2.HoughLinesP()函数可以查找直线段。 cv2.HoughLinesP()函数原型: HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None)  image: 必须是二值图像,推荐使...
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OpenCV-Python sift/surf特征匹配与显示

OpenCV-Python sift特征匹配与显示 import cv2 import numpy as np def drawMatchesKnn_cv2(img1_gray,kp1,img2_gray,kp2,goodMatch):     h1, w1 = img1_gray.shape[:2]     h2, w2 = img2_gray.shape[:2]...
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OpenCV-Python 边缘检测

OpenCV-Python 边缘检测 Sobel边缘检测 Sobel算子是一种具有方向性的边缘检测算子,可以分别计算水平和垂直方向上的灰阶突变。 import cv2 img = cv2.imread("01.jpg", 0) x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0) y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1)...
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python中zip()函数基本用法

python中zip()函数基本用法 zip()函数接受一系列可迭代对象作为参数,将不同对象中相对应的元素打包成一个元组(tuple),返回由这些元组组成的list列表,如果传入的参数的长度不等,则返回的list列表的长度和传入参数中最短对象的长度相同。 举例1 x = [1,2,3,4,5] y = ['a','b','c','d'] xy = zip(x,y) print...
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OpenCv-Python 图像滤波

均值滤波均值滤波函数cv2.blur()import cv2 img = cv2.imread('01.jpg') blur = cv2.blur(img,(5,5)) cv2.imshow("blur",blur) cv2.waitKey()中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,对脉冲噪声和椒盐噪声滤除作用明显。中值滤波...
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OpenCv-Python 图像处理基本操作

1. 图片加载、显示和保存import cv2 img = cv2.imread("01.jpg") imgGrey = cv2.imread("01.jpg",0) cv2.imshow("img",img) cv2.imshow("imgGrey",imgGrey) cv2.waitKey() cv2.imwrite("Copy.jpg",img)2. 图像显示窗口创建与销毁cv2.name...
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理解YOLOv2训练过程中输出参数含义

原英文地址: https://timebutt.github.io/static/understanding-yolov2-training-output/ 最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题。 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训...
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darknet YOLO 编译使用GPU

Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速,编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA。 GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的,GPU环境的编译有3点更改需要注意。 1. 更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置: GPU=1 CUDNN=1 2. 更改CUDA的路径...
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darknet YOLOv2安装及数据集训练

一、 YOLOv2安装使用 1. darknet YOLOv2安装 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 或到网址上下载darknet文件夹,解压后在darknet文件夹下执行make编译。 2. 预测模型权重下载 wget https://pjreddie.com/medi...
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