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【基于OpenCV的图像处理】图像预处理之图像色彩空间转换以及图像灰度化处理

本文介绍了图像处理中的色彩空间转换与灰度化处理方法。主要内容包括:1)RGB、HSV等色彩空间的概念与转换方法,通过cv2.cvtColor()实现不同色彩空间转换;2)图像加法运算的两种方式(OpenCV饱和加法与NumPy模运算)及加权混合;3)灰度化处理的三种方法:最大值法、平均值法和加权均值法,通过遍历像素实现彩色图到灰度图的转换。文章结合代码示例,详细说明了各种处理方法的实现原理和Ope

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#opencv#人工智能#计算机视觉
【基于OpenCV的图像处理】图像预处理之二值化处理以及图像的仿射变换

本文系统介绍了图像处理中的二值化与仿射变换技术。在二值化部分,详细讲解了全局阈值、自适应阈值和OTSU算法等处理方法,重点分析了高斯加权法的原理与实现。仿射变换部分涵盖了旋转、平移、缩放和剪切等基本操作,通过数学矩阵推导和OpenCV函数演示,深入解析了各种变换的实现原理。文章既包含理论基础又提供实践代码,适合图像处理学习者系统掌握这些核心算法。对于较难的数学原理部分,作者也给出了学习资源建议,帮

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#计算机视觉#opencv#图像处理
【机器学习(一)】机器学习新手入门概述

机器学习是人工智能的重要分支,通过数据训练模型实现预测和决策。主要学习类型包括监督学习(分类/回归)、无监督学习(聚类/降维)和强化学习。scikit-learn是Python主流机器学习库,提供完整算法工具链和统一API接口。典型机器学习流程包含:数据获取→预处理(归一化/标准化)→特征工程→模型训练→评估优化→部署应用。关键环节涉及超参数调优、交叉验证和管道技术,最终通过模型保存和API部署实

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#机器学习#人工智能#python +1
【python学习】关于 conda 环境配置及 IDE 开发环境配置

文章为python的初学者介绍了conda环境配置及IDE(vsCode、PyCharm、Jupyter)开发环境配置

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#python#conda#pycharm +2
部署大模型的极简笔记

这篇文章提供了在Linux和Windows(WSL)环境下部署大模型的简明指南。主要内容包括: VLLM部署方案: WSL环境配置(针对Windows用户) 基础环境与虚拟环境搭建(使用conda) 相关依赖安装(PyTorch、vLLM) HuggingFace模型下载方法 VLLM服务启动与API调用示例 Docker部署方案: Docker环境安装与GPU支持配置 两种容器启动方式(官方镜像

#深度学习#阿里云#docker +2
到底了