摘要：
什么是模板匹配 模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在OpenCV里面有六种方法，然后将每次的计算结果放入一个矩阵里，作为结果输出。 假设原图像是AxB 大小，而模板是axb 大小，则输出结果的矩阵就是（A-a+1 阅读全文
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图像轮廓 cv2.findContours(img,mode,method) mode :轮廓检测的模式 RETR_EXTERNAL ：只检索最外面的轮廓； RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中； RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边 阅读全文
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Canny边缘检测 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。 通过抑制孤立的弱边缘最 阅读全文
摘要：
激活函数有什么用？ 提到激活函数，最想问的一个问题肯定是它是干什么用的？激活函数的主要作用是提供网络的非线性表达建模能力，想象一下如果没有激活函数，那么神经网络只能表达线性映射，此刻即便是有再多的隐藏层，其整个网络和单层的神经网络都是等价的。因此正式由于激活函数的存在，深度神经网络才具有了强大的非线 阅读全文
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图像梯度——Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度,一般是-1 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小 import cv2 as cv import numpy as np img 阅读全文
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腐蚀操作 import cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread('dige.png') kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) erosion = cv.erode(img, kernel, iterations = 1 阅读全文
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阈值处理 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图 dst： 输出图 thresh： 阈值 maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值 typ 阅读全文
摘要：
注意：一下代码均在jyputer notebook上执行，所以换IDE可能要换一下代码。 图像 cv2.IMREAD_COLOR # 彩色图像，默认 cv2.IMREAD_GRAYSCALE # 灰度图像 读取一个彩色图像 import cv2 # opencv读取的格式是BGR img=cv2.i 阅读全文
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创建仓库 首先在 Github 上新建一个仓库。如图： 1，仓库名字，写相应的项目名即可 2，描述，描述这个仓库是干嘛的 3，选择公开还是私有 4，介绍这个项目 5，这个文件作用是忽略本地的.git配置文件的 6，许可证，作用大概就是规定别人不能将此项目用于什么用途 关联密钥 创建完成之后，用户最开 阅读全文
摘要：
在Git中，假设写了第一个版本的代码VI，然后下面又写了第二个版本的代码V2，那么V2保留的内容是相对于V1新加的内容，他们之间的关系是V2指向V1。这一条线叫做主干：master 此时在V2的基础上，想新加一个功能G1，那么可以在V2的基础上添加一个分支，这个分支G1是创建了一个新环境来写的。再比 阅读全文