2016年5月15日
【opencv+python】图像处理之二、几何变换(仿射与投影)的应用
摘要： 该系列文章为 OpenCV+Python Tutorials的学习笔记 代码托管在Github 转载请注明: http://blog.csdn.net/a352611/article/details/51418178 [三记的博客]写在文章开始之前: 关于几何变换,常见的资料都... 阅读全文
posted @ 2016-05-15 20:34 三记 阅读(1117) 评论(0) 推荐(0)
【opencv+python】图像处理之二、几何变换(仿射与投影)的原理
摘要： 该系列文章为 OpenCV+Python Tutorials的学习笔记 代码托管在Github 转载请注明: http://blog.csdn.net/a352611/article/details/51417779 [三记的博客]写在文章开始之前: 关于几何变换,常见的资料都... 阅读全文
posted @ 2016-05-15 17:55 三记 阅读(1364) 评论(0) 推荐(0)
【opencv+python】图像处理之一、颜色空间RGB,Gray与HSV
摘要： 该系列文章为 OpenCV+Python Tutorials的学习笔记 代码托管在Github 转载请注明: http://blog.csdn.net/a352611/article/details/51416769 [三记的博客]颜色空间转换cv2.cvtColorRGB就是... 阅读全文
posted @ 2016-05-15 15:19 三记 阅读(1069) 评论(0) 推荐(0)
2016年4月4日
【opencv+python教程笔记】1. 颜色空间，二值化
摘要： 官网教程，已有网友翻译成中文版 http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.htmlcv2.split()可以分离出图像的BGR（注意顺序），但其效率低于直接用n... 阅读全文
posted @ 2016-04-04 21:00 三记 阅读(587) 评论(0) 推荐(0)
2016年1月4日
【opencv + python in ubuntu】在ubuntu中安装opencv
摘要： 本文将介绍如何在ubuntu 14.04下安装opencv 2.4.10，本人深知入门不易，授人以鱼不如授人以渔，希望能帮到一些朋友。准备工作一个稳定的系统，连接状态良好的源（左上角搜software & update，选择others，选择一个连接状态好的源）下载opencv，选... 阅读全文
posted @ 2016-01-04 23:04 三记 阅读(320) 评论(0) 推荐(0)
2015年11月28日
【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十四课 特征值与特征向量的应用——马尔科夫矩阵、傅里叶级数
摘要： 本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~马尔科夫矩阵Markov Matrix 马尔科夫矩阵Markov Matrix有两个性质：所有元素大于等于0，所有矩阵的列相加等于1。这里性质导致一些有趣的特性：马尔科夫矩阵Markov ... 阅读全文
posted @ 2015-11-28 23:16 三记 阅读(608) 评论(0) 推荐(0)
2015年11月24日
【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十三课 微分方程与exp(At)
摘要： 本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~一阶常系数微分方程Au=dudt 将一阶常系数微分方程转换为线性代数问题的关键在于常系数微分方程的解一定是指数形式的。那么我们的需要求解的东西就是指数的系数和指数的幂，而这可以转换为线性代... 阅读全文
posted @ 2015-11-24 21:43 三记 阅读(586) 评论(0) 推荐(0)
2015年11月18日
【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十二课 特征分解与矩阵的幂
摘要： 本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~特征分解 A=SΛS−1S由特征向量组成，要求这些特征向量线性无关，这样S才可逆，首先: 现在我们知道 AS=SΛ ⇒S−1AS=Λ ⇒A=SΛS−1 这就是特征分解Eigen decom... 阅读全文
posted @ 2015-11-18 21:18 三记 阅读(344) 评论(0) 推荐(0)
2015年11月16日
【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十一课 特征值与特征向量
摘要： 本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~何为特征向量、特征值 Ax就好比f(x)，这是一种针对多维的操作，而我们关心的就是经过变换后方向不变的向量即Ax=λx，x就是特征向量，λ就是特征值。我们的目的就是要找到矩阵A的所有特征值... 阅读全文
posted @ 2015-11-16 22:28 三记 阅读(240) 评论(0) 推荐(0)
2015年11月12日
【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十课 行列式的应用
摘要： 本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~求解逆矩阵A−1=1det(A)CT,其中CT为代数余子式cofactors组成的矩阵的转置。 要证明A−1=1det(A)CT，即证明ACT=det(A)I 对角线上的值为det(A)，... 阅读全文
posted @ 2015-11-12 22:37 三记 阅读(594) 评论(0) 推荐(0)
下一页