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opencv霍夫变换 直线检测、圆环检测

import cv2import numpy as npdef cv_show(neme, img):# cv2.namedWindow(neme, cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.imshow(neme, img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 霍夫变换 直线检测img = cv2.imread('1.jpg')gray = cv2.cv

#opencv#计算机视觉#python
python设计模式 适配器

在不更改两个原系统的基础上进行新的开发,明明是一类功能,但是两个系统的命名规则与抽象类都不一样就需要统一转换成一种方式进行调用。这时,就需要适配器。例如你得知两个系统需要进行合并出一个新功能,两边的代码都不能更改,因为有些代码在其他地方正在应用,一改就全乱了,...

#设计模式
(一)目标检测半自动标注:索引

如果yolov5的预训练权重已经包括了你所需要的类别,可直接进行自动标注,无需自行训练模型。yolov5-6.0 github链接:https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.0标注工具代码链接:https://github.com/mohenghui/detectAuto例如:xml转txt条件:txt一定少于图像.................

#python
paddleocr识别模型训练记录

Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址,不用添加文件后缀 .pdmodel,.pdopt或.pdparams。#Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。5.其他参数如等可以在训练时在命令行中指定,更多配置文档内容参见官网资料。-o Global.pretrained_model 训练保存的文件路径。#rec_model

#深度学习#人工智能
安装英伟达驱动-cuda-cudnn

首先安装ubuntu 18.04系统制作系统盘,开机前狂按电脑的开机选项按键,选择u盘启动重启开机后,先别拔掉u盘,去英伟达官网,根据自己的显卡信息,下载对应的驱动。直接放在主目录下sudo su rootchmod a+x NVIDIA//按 TAB 即可加运行权限禁用原显卡驱动nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf在最后一行加blacklist nouveauc

#python#计算机视觉
python 计算日出、中午、日落

代码】python计算日出、中午、日落。

#python#开发语言
ubuntu 22.04 深度学习环境配置,基于docker(包含安装NVIDIA驱动)

根据硬件选择,我这里是 ubuntu 服务器,显卡是v100输入用户名,密码sudo su密码重启 reboot驱动安装成功。

文章图片
#ubuntu#深度学习#linux
opencv 三种不同的梯度滤波器:Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子

图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征,以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差。  遥感系统成像过程中可能产生的”模糊”作用,常使遥感图像上某些用户感兴趣的线性形迹、纹理与地物边界等信息显示得不够清晰,  不易识别。需要通过采用领域处理方法来分析、比较和调整像元与其周围相邻像元间的对比度关系,图像才能得到增加,也就是说  需要采用滤波增加技术处理。import cv2

#opencv#计算机视觉#人工智能
数据预处理

前提知识:标准差、方差标准差标准差=方差开根号概念:标准差,中文环境中又常称均方差,在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,标准差未必相同。方差若x1,x2,x3…xn的平均数为M,则方差公式可表示为:例1 两人的5次测验成绩如下:X: 50,100,100,60,50 ,平均成绩为E(X )=72;Y: 73

#概率论#python#sklearn
python 计算日出、中午、日落

代码】python计算日出、中午、日落。

#python#开发语言
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