1、滤波器傅里叶变换主要作用反应图像各区域像素变化的幅度。滤波器（核）矩阵：一组权重集合（内部所有值加和为0），作用在源图像的一个区域（滑动），并由此生成目标图像的一个元素。高通滤波器（HPF）：检测图像的某个区域，然后根据像素与周围像素的亮度差值来提升该像素的滤波器。如果亮度变化很大，中央像素的亮度会增加（反之则不会）。（即某个像素比它周围的像素更突出，就会提升它的亮度）

大多数常用的OpenCv函数都在cv2模块内，cv2并非指OpenCv2.x.x,是指该模块引入了一个跟好的API接口一、二维Numpy创建图像cvtColor：格式转换def cvtColor(src, code, dst=None, dstCn=None):pass#coding:utf-8#绝对路径是使用的是‘/’from cv2 import *i

1、滤波器傅里叶变换主要作用反应图像各区域像素变化的幅度。滤波器（核）矩阵：一组权重集合（内部所有值加和为0），作用在源图像的一个区域（滑动），并由此生成目标图像的一个元素。高通滤波器（HPF）：检测图像的某个区域，然后根据像素与周围像素的亮度差值来提升该像素的滤波器。如果亮度变化很大，中央像素的亮度会增加（反之则不会）。（即某个像素比它周围的像素更突出，就会提升它的亮度）

Ubuntu 系统中docker+nginx+flask

pytorch(一)一个简单的神经网络搭建1、输入预处理2、特征提取（CNN）4、损失函数3、分类器分类输入形式【batch，channel，H,W】卷积、激活、池化、BN、dropout层通常上下两层的特征图尺寸相差1倍，可以通过设置pooling层网络构建：需要设定每层网络的相关参数inchannel,outchannel,kernel_size、padding、stride等输入数据维度为W

https://zhuanlan.zhihu.com/p/41679153https://www.cnblogs.com/monologuesmw/p/12932407.htmlhttps://blog.csdn.net/qq_39523365/article/details/112525776?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-ba

在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。原理简介SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间)，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题.简单地说，就是升维和线性化.升维，就