摘要：
import cv2 as cvimport numpy as npimg=cv.imread('learn.jpg',cv.IMREAD_GRAYSCALE)cv.imshow('first image',img)img_size=img.shapeprint(img_size)imgkernel=np.array([[-2,-1,0], [-1, 1,1]... 阅读全文
摘要：
import matplotlib.pyplot as pltimport cv2 as cva=cv.imread('learn.jpg')cv.imshow('learn',a)fig=plt.figure(1) #新建绘图窗口b=fig.add_subplot(221) #选择画布第一个b.imshow(a,cmap=plt.cm.gray) #读图cv.imshow('lear... 阅读全文
摘要：
import numpy as npimport osa=bytearray(os.urandom(27))# for i in range(21):# print(a[i])a=np.array(a)print(a)b=a.reshape((-1,3))print(b)c=bytearray(b)print(c)for i in range(27): print(a[i]) ... 阅读全文
摘要：
文章内容来自：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834 关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意， 阅读全文
摘要：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-10, 10, 1000)a = np.cos(x)b = a + np.cos(3 * x)# d = np.log(x)c = b + np.cos(7 * x)d = c - np.cos(10 * x)plt.subplot(2, 2, 1)plt.plo... 阅读全文
摘要：
import cv2 as cvimport tensorflow as tfimport numpy as npimport random##以下为数据预处理，分类为cata，总共样本为cata*num_batch，总共图像为cata*num_imgcata=2 #需要分的类别num_img=49 阅读全文
摘要：
以上用了锐化，只需将以下代码的 cov=np.ones([3,3])/5000# cov[1,1]=1 改成 cov=（-1）*np.ones([3,3])cov[1,1]=9cov=cov/800 以下为简单卷积代码，代码很简单，仔细看将会明白其中含义。我简单说一下，代码思路：读取一幅图，以3通道 阅读全文
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# define b "djlhskh" char a[]="djlhskh"; if(b==a){}; //永远不可能相等，因为a与b相当于指针，即是指向字符串地址，因此a与b分别指向不同地址，则永远不相等 阅读全文