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Python-resize OpenCV Interpolation  【机器学习算法问题】

interpolation - 插值方法。共有5种: INTER_NEAREST - 最近邻插值法 INTER_LINEAR - 双线性插值法(默认) INTER_AREA - 基于局部像素的重采样(resampling using pixel area relation) INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法 INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值 扩展缩放只是改变图像的尺寸大小。OpenCV 提供的函数 cv2.resize()可

【python-opencv】灰度图和彩色图的互相转换 灰度图 彩色图的读取  【机器学习算法问题】

#如果后面不写0,那就是默认彩色的 # 第一种方式 image = cv2.imread('***/timg4.jpg',0)

GAN中的判别器如何“判别”  【机器学习算法问题】

在GAN中,判别器用来判断生成器生成的样本是真的还是假的,类似于图像的二分类。在训练时,它不是直接输出一张图像是1还是0,而是将输出结果融入损失函数进行统一计算。参考链接,进行说明。 判别器基本构成是卷积+全连接层+密集连接层。训练时,对于每张假的(来自生成器)图像通过判别器得到判别信息,再将对应的真实图像通过判别器得到判别信息。可得到两个方面的损失函数 (代码来自参考链接) with tf.variable_scope('discriminator_loss'): di

使用Keras进行视频预测(时间序列)(Using Keras for video prediction (time series))  【机器学习算法问题】

I want to predict the next frame of a (greyscale) video given N previous frames - using CNNs or RNNs in Keras. Most tutorials and other information regarding time series prediction and Keras use a 1-dimensional input in their network but mine would be 3D

tensorflow 中 conv3d  【机器学习算法问题】

tf.nn.conv3d(input, filter, strides, padding, name=None) Computes a 3-D convolution given 5-D input and filter tensors. In signal processing, cross-correlation is a measure of similarity of two waveforms as a function of a time-lag applied to one of

cv2 对图像的处理  【机器学习算法问题】

cv2.rectangle()在图像上画矩形框的用法 https://blog.csdn.net/weixin_38145317/article/details/89497616 靠 确定对角线 来画矩形的。 cv2.rectangle(img, (bbox.left, bbox.top), (bbox.right, bbox.bottom), (0,0,255), 2) cv2.fillConvexPoly() cv2.fillConvexPoly()函数可以用来填充凸多边

opencv 报错 > Unsupported depth of input image: VDepth::contains(depth)  【机器学习算法问题】

报这个错的原因是,opencv在读取或者存取图片时,原数组的类型超过的opencv原本支持的类型,报错为Unsupported depth of input image. 比如如下代码:   input_out=input_*255   output1=input_out   output2 = cv2.cvtColor(output1, cv2.COLOR_YCR_CB2RGB) 程序中input_out时float64型的array,这里opencv就不

YOLO OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块  【机器学习算法问题】

yolo_cpp_dll.dll 下面两个动态库也要拷入 pthreadGC2.dll pthreadVC2.dll

YOLOv4在Linux (Ubuntu)上编译  【机器学习算法问题】

1. 直接当程序使用 YOLO V4代码的初步使用,直接生成可执行文件,然后通过命令行传入图片直接得到结果。 https://www.freesion.com/article/3502867297/ 1、从如下网址下载darknetAB源码: https://github.com/AlexeyAB/darknet 2、下载 Yolo v4训练权重:Yolo v4训练权重,将下载好的权重放到darknet目录下即可; 3、打开makefile文件,在编译之前可以修

YOLOv4在Windows上编译 DLL 库 之后通过python调用  【机器学习算法问题】

在Windows上 使用build.ps1或 darknet使用cmake或建立 编译build\darknet\yolo_cpp_dll.sln解决方案或build\darknet\yolo_cpp_dll_no_gpu.sln解决方案 第二种方法直接生成exe文件,通过命令行传参使用。 BuildCustomizations\CUDA 11.1.props 无法找到的问题: 在

为什么加了sudo tensorflow-gpu 就无法导入了 ?  【机器学习算法问题】

终端输入python 进入交互模式,然后import tensorflow as tf .运行成功 但是如果使用sudo python 进入交互界面,再执行import tensorflow as tf .就出错 如果是import tensorflow as tf提示没有tf,就是因为不是同一个python解释器了,不信的话试一下 python -V

tensorflow中tensor与数组之间的转换  【机器学习算法问题】

# 主要是两个方法: # 1.数组转tensor:数组a,  tensor_a=tf.convert_to_tensor(a) # 2.tensor转数组:tensor b, array_b=b.eval() 需要区分 tensor 对象 和 numpy 对象

python 机器学习中 tf 中的数据处理方法  【机器学习算法问题】

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值。 tf.abs()就是求数值的绝对值,可以将多个数值传入list,统一求绝对值。 x = tf.constant(-1) y = tf.constant([-1 + 2j, -2]) sess = tf.Session() print(sess.run(tf.abs(x))) #1 print(sess.run

python实现视频分帧  【机器学习算法问题】

import cv2 def video2frame(videos_path, frames_save_path, time_interval): ''' :param videos_path: 视频的存放路径 :param frames_save_path: 视频切分成帧之后图片的保存路径 :param time_interval: 保存间隔 :return: ''' cap = cv2.VideoCapture(videos_

tensorflow保存和恢复模型saver.restore checkpoint设置检查点  【机器学习算法问题】

tensorflow保存和恢复模型saver.restore https://blog.csdn.net/qq_37285386/article/details/88957558 TensorFlow——Checkpoint为模型添加检查点 https://www.cnblogs.com/baby-lily/p/10930591.html 2.保存模型 保存的模型 ckpt 文件: .meta存放的是网络模型和所有的变量; .index 和.data一

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