AI大道理 - 博客园

图像处理——（源）最大熵阈值分割（Max_Entropy）函数编程实现

摘要： 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 6 7 int Max_Entropy(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int thresh, int p){ 8 const int Grayscale = 256; 9 int Graynum[Grayscale... 阅读全文

posted @ 2019-07-20 21:42 AI大道理阅读(1243) 评论(0) 推荐(0)

图像处理——（源）大律法阈值分割（threshold）函数编程实现

摘要： 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 6 int Otsu(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int thresh){ 7 const int Grayscale = 256; 8 int graynum[Grayscale] = { 0 }; 9 int r = s... 阅读全文

posted @ 2019-07-20 21:32 AI大道理阅读(1816) 评论(0) 推荐(0)

图像处理——（源）自适应阈值分割（adaptiveThreshold）函数编程实现

摘要： 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 6 enum adaptiveMethod{meanFilter,gaaussianFilter,medianFilter}; 7 8 void AdaptiveThreshold(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, double Maxval, int... 阅读全文

posted @ 2019-07-20 21:21 AI大道理阅读(1711) 评论(0) 推荐(0)

图像处理——（源）腐蚀（eroded）、膨胀（dilated）函数编程实现

摘要：原图： opencv函数法：自己函数：阅读全文

posted @ 2019-07-15 11:02 AI大道理阅读(774) 评论(0) 推荐(0)

图像处理——（源）中值滤波（MediFilter）函数编程实现

摘要： https://blog.csdn.net/tengfei461807914/article/details/83626123 中值滤波是一种非线性滤波，在处理脉冲噪声以及椒盐噪声时效果极佳，能够有效的保护好图像的边缘信息。中值滤波的处理思路很简单，取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即阅读全文

posted @ 2019-07-14 11:08 AI大道理阅读(1558) 评论(0) 推荐(0)

图像处理——（源）均值滤波（blue）、高斯滤波（GaussianBlue）函数编程实现

摘要： 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 #include 6 using namespace cv; 7 using namespace std; 8 9 10 void MeanFilter_my1(const Mat &src, Mat &dst, int ksize)//均值滤波 11 {... 阅读全文

posted @ 2019-07-14 10:59 AI大道理阅读(704) 评论(0) 推荐(0)

图像处理——（源）线性叠加（addWeighted）函数编程实现

摘要：找了很久addWeighted函数的实现，硬是没找到，气的自己码一码。效果还不错。源理是线性混合操作，g(x)=(1-a)f1(x)+af2(x),0<=a<=1;产生时间上的画面重叠。像网上一样先来函数解析（找到的都是这个，讲一下函数怎么用，再调用一下函数看看效果，看得吐血） addWeigh 阅读全文

posted @ 2019-07-04 21:53 AI大道理阅读(4507) 评论(0) 推荐(0)

水花兄弟（Splash Brothers）

摘要： “从防守上来说，我们必须依靠团队的力量，”詹姆斯说，“他们能投出很多特别难防守的球，而且投得特准，他们被称为Splash Brothers(水花兄弟连)是有原因的，我们不能指望他们少投中几个，我们得快速回防，然后把进攻也打好。”Because they score treys. They are t 阅读全文

posted @ 2019-05-11 15:05 AI大道理阅读(2029) 评论(0) 推荐(0)

深度学习项目——基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统

摘要：基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统本设计研究智能聊天机器人技术，基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统，系统将由以下几个部分构成：制作问答聊天数据集、RNN神经网络搭建、seq2seq模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可以模仿朋阅读全文

posted @ 2019-04-29 00:03 AI大道理阅读(5810) 评论(1) 推荐(0)

python——jieba分词过程

摘要： 1 import jieba 2 """函数2：分词函数""" 3 def fenci(training_data): 4 """------------------------------------------------------- 5 seg_list = jieba.cut("他来到上海交通大学", cut_all=True) 6 print("【... 阅读全文

posted @ 2019-04-24 22:56 AI大道理阅读(350) 评论(0) 推荐(0)