邓佳程

摘要： 深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子。minst应该是内置的数据集。 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 打印结果如下 第一个是训练集的特征值和标签，第二个是测试集，第三个是验证集 MNIST数据集的特征值是28*2 阅读全文

摘要： opencv-学习笔记(6)图像梯度Sobel以及canny边缘检测 这章讲了 图像梯度 sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体，所以它的抗噪声能力很强 我们可以设定求导的方向xorder或者yorder。也可以设置卷积核的大学 Ps当我们设置卷积核的大小为ksize=-1时候，这个函数会用 3 阅读全文

摘要： opencv-学习笔记(4)形态学转变 本章讲了几种形态学操作 腐蚀erode 首先卷积核滑动，如果对应的原图像所有像素都是1，中心元素就保持，否则为0 随着卷积核的靠近前景的所有像素都会被腐蚀-变0. 我们可以去除白噪声，也可以断开两个连在一起的物体 import cv2 import numpy 阅读全文

摘要： opencv-学习笔记(4)-模糊 本章要点： 4种模糊方式 2d卷积 Cv2.filter2D(‘图像对象’，‘目标图像这里直接设为-1即可’，kernal，anchor(-1,-1)) 一般后一个参数略去就行 Kernal的定义用nump.ones((5,5),np.float)/25 这里可以 阅读全文

摘要： opencv-学习笔记(3) 这章讲了 图像加法 cv2.add() 要求，两图片必须大小类型相同 然后是图像混合cv2.addWeighted(img_one,alphe,img_two,alphe,b) 公式 接下来是opencv对运行时间的定位 用函数cv2.getTickCount()即可 阅读全文

摘要： opencv-学习笔记(2) 这章记录了 opencv获取像素点，改变像素点 下面是一般方法 获取像素很简单只需要img[x,y]就可以获取像素 img[x,y,0/1/2]就可以获取brg中某一值 修改也很简单img[100,100]=[255,255,255]即可 优化 我们用item获取元嵩 阅读全文

摘要： opencv-学习笔记(1)常用函数和方法。 cv2.imread(filename,falg) filename是文件名字 flag是读入的方式 cv2.MREAD_UNCHANGED ：不进行转化，比如保存为了16位的图片，读取出来仍然为16位。 cv2.IMREAD_GRAYSCALE ：进行 阅读全文

摘要： py3.6+anaconda下安装opencv3 首先声明-网上的方法大多数都是有毒的。也不知道给的什么鬼方法都不行。 我说下我的方法。去这个网站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/下载对应的版本 然后下载到自己的anacon 阅读全文

摘要： 数据结构-排序-桶排序 先看下桶排序的基本思想 假定排序的值都在0~m-1之间,设置m个桶，依次把值为i的记录分配到第i个桶中，然后把个个桶的记录依次收集起来。 首先上下结构图 这就是我们用静态链表存储待的排序记录，我们会让first指向下标为0的地方，只要next不为-1就接着遍历。 初始化代码如 阅读全文

摘要： tensorflow学习笔记(4)-学习率 首先学习率如下图 所以在实际运用中我们会使用指数衰减的学习率 在tf中有这样一个函数 首先看下它的数学表达式：decayed_learing_rate=learing_rate*decay_rate^(gloabl_steps/decay_steps) 如 阅读全文