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最近看深度学习的代码时,大多程序运行时是通过命令行的方式实现的。简单做了的小例子:代码:import argparseimport osdef decode(args):# 参数解析print('actionName:',args.action)print('batchSize:',args.batch_size)print('FilePath:',args.filePath)print('ckp
4.multiply两个数组的按元素比例缩放的乘积。5.矩阵转置transpose和t。2.元素乘法或者除法(mul)3.向量的点积(dot)

LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数;每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元。各层参数详解:1、INPUT层-输入层首先是数据 INPUT 层,输入图像的尺寸统一归一化为32*32。注意:本层不算LeNet-5的网络结构,传统上,不将输入层视为网络层次结构之一。2、C1层-卷积层
HALCON安装位置的查找1、HALCON安装位置的查找,可以通过“系统--->高级系统设置---->环境变量”来进行查看。
基本全局阈值处理1、全局阈值处理(1)计算步骤通常,在图像处理中首选的方法是使用一种能基于图像数据自动地选择阈值的算法,为了自动选阈值,下列迭代过程采用的就是这样的方法:(1) 针对全局阈值选择初始估计值T。(2) 用T 分割图像。这会产生两组像素:G1 由所有灰度值大于T 的像素组成,G2 由所有灰度值小于等于T的像素组成。(3) 分别计算G1、G2 区域内的平均灰度
HALCON常用算子(HALCON13)Chapter 9--Developdev_clear_window ( : : : )功能:清除活动图形窗口的内容dev_close_window ( : : : )功能:关闭活动图形窗口。dev_display
Halcon学习笔记(三)---数据类型halcon只能在单独行进行注释,不能在语句后面进行注释。1、tuple赋值符号“:=”tuple算子:(1)变量定义与加减乘除运算代码如下:**hal-con中的几种变量*1.tuplea:=1b:=[2,3]*将a和b合并起来c:=[a,b]*求c中有多少个元素num:=|c|*
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SVM手写数字的识别---python1、SVM手写数字识别识别步骤:(1)样本图像的准备。(2)图像尺寸标准化:将图像大小都标准化为8*8大小。(3)读取未知样本图像,提取图像特征,生成图像特征组。(4)将未知测试样本图像特征组送入SVM进行测试,将测试的结果输出。识别代码:#!/usr/bin/env pythonimport numpy as np
opencv下载网站:http://opencv.org/downloads.html。opencv安装教程:http://wiki.opencv.org.cn/index.php/VC_2010%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85OpenCV2.4.4。一、下载OpenCV从本站下载栏目 http://www.opencv.org.cn/inde