通过 is None 检查即可示例代码：import cv2img = cv2.imread(your_path)if img is None:print("your image is empty!")continue

参考资料：Python-OpenCV——绘图（画线，矩形，圆，加文字） - 灰信网（软件开发博客聚合）示例代码# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy as npimg = cv2.imread("1.jpg", 1)pts = np.array([[10, 10], [400, 10], [400, 400], [10, 400]], np.int

pytorch 中使用指定GPU的方法有很多，这里只列出两种最常用的方法，一般就足够使用了方法一python代码中指定import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"方法二在终端中设定该程序可见的GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3 python my_script.py参考资料：https://www.jianshu.com

xgboost模型的保存方法有多种方法可以保存xgboost模型，包括pickle，joblib，以及原生的save_model，load_model函数其中Pickle是Python中序列化对象的标准方法。这里使用Python pickle API序列化xgboost模型，并将序列化的格式保存到文件中示例代码import pickle# save model to file 模型保存pickle

m2cgen 简介m2cgen（Model 2 Code Generator）-是一个轻量级库，它提供了一种将经过训练的统计模型转换为本机代码（Python、C、Java、Go、JavaScript、Visual Basic、C#、PowerShell、R、PHP、Dart、Haskell、Ruby、F#、Rust）的简便方法。简而言之，它可以将python scikit-learn 等训练的机器

参考资料：Python-OpenCV——绘图（画线，矩形，圆，加文字） - 灰信网（软件开发博客聚合）示例代码# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy as npimg = cv2.imread("1.jpg", 1)pts = np.array([[10, 10], [400, 10], [400, 400], [10, 400]], np.int

本文部分内容摘自书籍 Handbook of fingerprint recognition P111-P115大多数指纹识别和分类算法都采用特征提取阶段来识别显著特征。 从指纹图像中提取的特征通常具有直接的物理对应物（例如奇点或细节)，但有时它们与任何物理特征(例如局部定向图像或滤波器响应)没有直接关系）。 特征可以用于匹配，或者它们的计算可以作为派生其他特征的中间步骤。指纹的脊线与谷线指纹最明

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iris鸢尾花数据集是入门级的图像分类数据集，通过这个简单的demo，我们可以快速上手xgboost的使用，具体代码如下：from sklearn.datasets import load_irisfrom xgboost.sklearn import XGBClassifierfrom xgboost import plot_importanceimport matplotlib.pyplot