08 2021 档案
摘要：1.神经网络分为三层：输入层，隐藏层以及输出层 2.a^[0]表示输入层，a^[1]表示隐藏层，a^[2]表示输出层，在隐藏层还要表示 则呈现a^[1]1,a^[1]2,a^[1]3 3.m个训练集向量化 Z^[1] = W^[1]X+b A^[1] = 符号(Z^[1]) Z^[2] = W^[2
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摘要：1.成本函数J(w,b)是一个凸函数 2.梯度下降法就是从初始点开始朝最陡的方向走一步，一次次迭代往下走， 最终会得到一个全局最优解 3.w = w-αdJ(w,b)/dw,α是指学习效率，dJ(w,b)/dw是指w的更变或变化 .在深度学习中会出现很多数据集，如果过通过for循环一次次地遍历会降低
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摘要：1.神经网络就是根据你输入的x信息通过神经网络将他映射成y来输出 2.图像领域，经常使用卷积神经网络（CNN） 3.序列数据，音频，经常使用RNN（循环神经网络） 4.在二分类问题中，是要训练出一个分类器，以图像的特征向量x作为输入， 预测输出标签是Y,是或0 5.样本1通过(x^(1),y^(1)
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摘要：1.meanshift原理：假设有一个堆点集，还有一个小窗口，窗口可能是圆形的 也可能是其他形状的，可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域中， 也就是质心要到那个最密集的地方 2.流程： 1）图像上选定目标 2）计算选定区域直方图分布，一般是HSV色彩空间的直方图 3）对下一帧图像b同样计算直方图分
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摘要：1.视频的读取 1）.创建读取视频的对象 cap = cv.VideoCapture(filepath) 参数： filepath:视频文件路径 2）.视频的属性信息 2.1）.获取视频的某些属性 retval = cap.get(propId) 参数：propId:从0到18的数字，每个数字表示视
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摘要：1.角点是图片的重要区分特点，利用好角点容易区分图像的特征 2.Harris算法和shi-Tomas算法：都是利用角点检测来判断角点，边界以及平坦区域 3.Harris算法是通过R的值来判断角点，边界以及平坦区域 R = 矩阵行列式M - M的轨迹的平方 当R是一个数值大的正数时，它是角点 当R是一
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摘要：1.模板匹配就是拿一张图乡与另外一张图乡比较，看是否是其中一部分 API：cv.matchTemplate(img,template,method) 参数： img:要进行模板匹配的图像 Template：模板 method:实现模板的算法，主要有：1）平方差匹配(CV_TM_SQDIFF):利用模
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摘要：1.边缘检测用于表示图像中连读明显的点 边缘检测分为两种：一种是基于搜索，另外一种是基于零穿越‘ 2.基于搜索：是求函数的一阶导数，基于零穿越试求二阶导数的零点’ 3.Sobel算子Scahrr算子是基于搜索的边缘检测 Sobel算子API:Sobel_x_or_y = cv2.Sobel(src,
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摘要：1.直方图就是为了显示图片中像素的分布，直方图的图像传入必须是灰色图 API:cv.calcHist([img],[chanels],mask,histSize,ranges,[,hist,accumulate]) 参数： img:传入的图像 chanels:图像的灰度值 mask:掩膜 histS
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摘要：1.噪声分为椒盐噪声和高斯噪声 椒盐噪声就是图片中随机出现的白点和黑点 高斯噪声是噪声分布符合正态分布 2.处理噪音的方法有几种，均值滤波，高斯滤波以及中值滤波 均值滤波：算法简便，计算时间快,会使图像模糊 API：cv.Blur(src,ksize,anchor,borderType) 参数： s
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摘要：1.连通性的两个必要性条件是指两个图像的位置是否相邻，他们的灰度值是否符合相似准则 2.膨胀和腐蚀：其实就是将图像的高亮区域变大和变小，膨胀是变大，腐蚀是变小 膨胀通过cv.dilate(img,kernel,iterational)来实现 参数： img:图像名称 kernel:核结构即核函数，k
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摘要：1.图像的缩放：就是按照所给的图像将图像方法缩小 #缩放有两种：一种是绝对尺寸，一种是相对尺寸 import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt #读取图像 img1 = cv.imread('image1.jpg
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摘要：1.图像的IO操作： 图像的读取，输出和显示 '''先导入import numpy as np 再导入import cv2 as cv 最后导入import matplotlib.pyplot as plt ''' img1 = cv.imread('kzf.jpg',1)#读取图像 plt.ims
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