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HSV是根据颜色的直观特性由A.R.Smith在1978年创造的一种颜色空间,也称六角锥体模型。这个模型中颜色的参数分别是:色调(H)、饱和度(S)、明度(V)。HSV比传统的RGB颜色空间更能准确的感知颜色,并仍保持在计算上的简单。 HSV色彩分离的基本步骤为:转换HSV表示,设定目标阈值,设置掩膜,过滤目标颜色。文章目录一、RGB颜色模型二、HSV颜色模型1.颜色模型2.转换算法三、掩膜
文章目录一. 生成数据集二. 批量读取数据集三. 定义模型1.初始化模型参数2.定义模型3.定义损失函数4.定义优化算法四. 训练一. 生成数据集我们使用线性模型参数 w=[2,−3.4]⊤ 、 b=4.2 和噪声项 ϵ 生成数据集及其标签:y=Xw+b+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X} \mathbf{w}+b+\epsilony=Xw+b+ϵ在这里我们认为标准假设成立,即 ϵ 服从
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录形态学操作的概念一、腐蚀和膨胀二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结形态学操作的概念形态学:即数学形态学,图像处理过程中一个非常重要的研究方法。形态学主要从图像内部提取分量信息,该分量信息通常对于表达和描绘图像的特征具有重要意义,通常是图像理解时所使用的最本质的形状特征。形态学处理在视觉检测、文字识别、医学图形处理、图像压缩编
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