今天在进行yolov5的环境搭建过程中，第一次跑模型，就出现了这个错误：import scipy.stats ImportError: DLL load failed whileimporting_ufuncs：找不到指定的程序回忆了一下环境搭建过程，是没有问题的，还是一直报这个错，最后发现，这个报错是scipy。

与标准卷积网络不一样的是，这里会将卷积核拆分成单通道形式，在不改变输入特征图像的深度的情况下，对每一通道进行卷积操作，这样就得到了和输入特征图通道数一致的输出特征图。输入和输出的维度是不变的3，这样就会有一个问题，通道数太少，特征图的维度太少，能获得足够的有效信息吗?如果我们此时有256个卷积核，我们将会得到一个8×8×256的输出特征图。在深度卷积的过程中，我们得到了8x8x3的输出特征图，我们

docker配置阿里云镜像加速，可以极大的提高docker镜像下载速度，配置非常简单，了解一下。

函数原型：cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])通常的，缩小使用cv2.INTER_AREA，放大使用cv2.INTER_CUBIC(较慢)和cv2.INTER_LINEAR(较快效果也不错)。默认情况下，所有的放缩都使用cv2.INTER_LINEAR。这里用的插值是：这里用的插值是：...

lur是均值滤波函数，第一参数为图像，第二参数为卷积核大小

opencv入门笔记，加载图片、显示图片、保存图片

简单来说，膨胀就是把图像中的物体变大了！与腐蚀操作一样，也需要一个矩阵参数。

打完收工，特此记录。

在计算机体系中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，主要是易于实现RGB三原色的组合表达各种颜色方便屏幕显示。函数实现了BGR图到HSV图的转化，转换后的hsv图像素数组则都是hsv分量来表示了。的一种颜色模型，侧重于色彩表示，什么颜色、深浅度、明暗度。通过上面的工具代码也能发现我们使用了。而HSV模型，是针对。自己可以进行测试体验。...

我们要用到的函数是：cv2.cvtColor(input_image ，flag)，其中 flag就是转换类型。BGR↔HSV转换，略微复杂，下章专们写一篇说明