1.图像滤波处理均值平滑利用smooth函数result=smooth(img,width,/edge_truncate)img是数组，做图像处理就用img代替了，width是卷积核的宽度，一般3或5。/Edge_truncate关键字用于设置图像边缘是否进行扩展之后滤波。个人觉得设置上就行。中值滤波用median()函数，与smooth函数用法基本相同。result=median(i...

首先，需要按照下面文章的要求，进行CMake的安装和OpenCV以及opencv_contrib的下载以及配置过程。https://blog.csdn.net/weijifen000/article/details/93377143其中，cmake运行过程中，可能会报错。也同样按照上面文章的内容进行。但是有两个要点我要说一下。首先是下载的过程，需要科学的去上网。第二，就是不要使用Chrome插件迅

使用cv2.wrapAffine()进行仿射变换result = wrapAffine(img,M,dsize)参数解释：result：输出图片img：输入图片M：转换矩阵，共计六个参数，M11,M12,M13,M21,M22,M23对应：out=(M11x+M12y+M13,M12x+M22y+M23)通过上式进行仿射变换dsize：输出图像大小，通常先使用 .shape方法获得...

分类分为：过滤式（filter），包裹式（wrapper），嵌入式（embedding）。过滤式选择过滤式方法仅仅在数据集上评价特征，并进行选择。Relief是一种著名过滤式方法，该方法对每个特征给出一个数值来评价该特征对分类的重要性。并在最后将每个特征的评价数值组成一个向量，称之为“相关统计量”。评价方法针对二分类，第一个diff衡量属性j的数值相同的同类的两个x之间的距离，第二个d...

问题我最近参加数学建模比赛，写了一个三层的全连接神经网络，用于回归任务，但是喂入数据后发现loss从第一个epoch就是nan，训练无法进行。解决方法只对样本X进行了标准化，而Y没进行标准化。从而导致整体的loss极大，最终成为nan。因此只需要对Y也进行相同的标准化。之前还遇到过一次，是由于数据根本没能喂入网络造成，也是原因之一。...

Python实现Forstner算子

贝叶斯方法中拉普拉斯近似的简单介绍

依概率收敛，依分布收敛。

对抗生成网络GAN（优化目标篇）

OpenCV报错Expected Ptr<cv::UMat> for argument '%s'解决办法