摘要：
本文记录从零开始在CentOS7.x系统上搭建Caffe深度学习平台，并配置pycaffe环境。（由于在虚拟机上搭建，所以为CPU_ONLY模式） 1.选择CentOS7 mini版镜像安装虚拟机 镜像版本：CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso 安装好虚拟机后，配置网卡， 阅读全文
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一、重新分析矩阵相乘 上述代码实现了矩阵相乘，但是只使用了一个Block来完成，那么能够计算的矩阵大小就被Block的最大容量所限制了。我们要完成大型矩阵相乘的计算，则需要将矩阵分块来处理，也就是使用多个Block来并行完成： 在调用时，我们需要计算需要多少个Blocks，由于例子中使用的是方阵，所 阅读全文
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一、CPU和GPU交互 1.各自有自己的物理内存空间，CPU的是内存，GPU的是显存 2.通过PCI-E总线互连(8GB/S~16GB/S) 3.交互开销较大 GPU各存储访存速度： Register寄存器，最快 Shared Memory，共享存储，很快 Local Memory，本地存储，在显存 阅读全文
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一、常用术语 Task：任务。可以完整得到结果的一个程序，一个程序段或若干个程序段。例如搬砖。 Parallel Task：并行任务。可以并行计算的任务。多个人搬砖。 Serial Execution：串行执行。一个人搬砖。 Parallel Execution：并行执行。多个人一起搬砖。 Shar 阅读全文
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问题描述 Visual Studio 2015出现warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失。 解决方案 1.修改字符编码格式（推荐） Visual Studio提供高级保存选项功能，它能指定特定代码文件的编码 阅读全文
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一、Harris角点 如上图所示，红色框AB都是平面，蓝色框CD都是边缘，而绿色框EF就是角点。 平面：框往X或Y抽移动，变化都很小。 边缘：框沿X或Y轴移动，其中一个变化很小，而另外一个变化比较大。 角点：框沿X或Y轴移动，两个变化都比较大。 见《图像基础》笔记第7页 二、背景建模 使用帧差法： 阅读全文
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一、定位和变换票据 定位照片中的不规范票据或矩形文本，并将其变换为正规矩形，以供OCR识别。 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import cv2 as cv import numpy as np def show_img(img, win_n 阅读全文
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总结： 一、R-CNN 摘要： 在对象检测方面，其性能在前几年就达到了一个比较稳定的状态。性能最好的方法是一种复杂的整体系统，它将多个图片的低级特征通过上下文组合起来。 本文提出了一种简单、可扩展的算法，它在mAP上比VOC2012的最佳算法的结果高30%，达到53.3%。 这个方法包含两个方面： 阅读全文
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一、直方图 用于统计图片中各像素值： # 画一个图像各通道的直方图 def draw_hist(img): color = ('b', 'g', 'r') for i, col in enumerate(color): hist = cv.calcHist([img], [i], None, [25 阅读全文
摘要：
一、Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果。其中主要包含以下步骤： 1.使用高斯滤波器，平滑图像，滤除噪声。 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3.应用非极大值抑制（NMS：Non-Maximum Suppression），以消除边缘检测带来的杂散相应。 4.应用双阈 阅读全文