摘要：
imutils 在 opencv 基础上对一些方法进行了再次加工，使这些方法更加简单易用，包括 translation, rotation, resizing, skeletonization, and displaying Matplotlib images 等。 github主页: https: 阅读全文
posted @ 2021-02-04 16:17
芥末味汤圆
阅读(531)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/index.html 概述 可用性注释 内置函数 内置常量 由 site 模块添加的常量 内置类型 逻辑值检测 布尔运算 and, or, not 比较运算 数字类型 int, float, complex 迭代器类 阅读全文
posted @ 2021-02-04 16:16
芥末味汤圆
阅读(141)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
内置模块 copy 深浅拷贝 对于不可变对象(数字,字符串,元组等)，深浅拷贝等同于赋值操作 (v2 = copy(v1)，等同于 v2 = deepcopy(v1)，等同于v2 = v1。 对于可变的对象(列表,字典,集合等)深浅拷贝的本质是，申请新的空闲内存单元，并将变量名指向该内存单元的首地址 阅读全文
posted @ 2021-02-04 16:14
芥末味汤圆
阅读(140)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
参考总结自： https://www.zhihu.com/question/33783546/answer/775946401 pyecharts folium geopandas basemap plotly Altair和GeoViews gmplot（Google Maps） Highmaps 阅读全文
posted @ 2021-02-04 16:13
芥末味汤圆
阅读(389)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
转载改编自：https://www.cnblogs.com/chen8023miss/p/12220631.html PyEcharts 官网：https://pyecharts.org/#/ 安装 $ pip install pyecharts 1 仪表盘 from pyecharts impor 阅读全文
posted @ 2021-02-04 16:11
芥末味汤圆
阅读(305)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
引言 本文基于 pdfplumber 实现 PDF 识别； PDF 识别其他库：PyPDF2、； 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/336643249 pdfplumber 简介 开源地址：https://github.com/jsvine/pdfplumber 安装准 阅读全文
posted @ 2021-02-04 16:08
芥末味汤圆
阅读(1458)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
EasyOCR https://github.com/JaidedAI/EasyOCR 识别步骤 图像输入 前期处理 二值化 图像降噪 倾斜校正 中期处理 版面分析 字符切割 字符识别 版面还原 后期处理 结果矫正 输出文本 安装 pip install easyocr 使用 EasyOCR的用法非 阅读全文
posted @ 2021-02-04 16:06
芥末味汤圆
阅读(363)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
SQLAlchemy 官网 https://www.sqlalchemy.org 廖雪峰 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/897692888725344/955081460091040 西瓜甜 https://www.jianshu.com/p/65903a69d6 阅读全文
posted @ 2021-02-04 15:54
芥末味汤圆
阅读(143)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
关于字符串 Python中的字符串用单引号 ' 或双引号 " 括起来，同时使用反斜杠 \ 转义特殊字符。 创建 可以使用引号( ' 或 " )来创建字符串 不支持单字符类型，单字符在 Python 中也是作为一个字符串使用。 var1 = 'Hello World!' var2 = "Runoob" 阅读全文
posted @ 2021-02-04 15:52
芥末味汤圆
阅读(143)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
什么是运算符？ 举个简单的例子: 4 + 5 = 9 例子中，4 和 5 被称为操作数，+ 称为运算符。 Python 语言支持以下类型的运算符: 算术运算符 比较（关系）运算符 赋值运算符 逻辑运算符 位运算符 成员运算符 身份运算符 运算符优先级 1、算术运算符 以下假设变量a为10，变量b为2 阅读全文
posted @ 2021-02-04 15:50
芥末味汤圆
阅读(204)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
数学函数 函数 返回值 ( 描述 ) abs(x) 返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10 ceil(x) 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5 cmp(x, y) 如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1。 **P 阅读全文
posted @ 2021-02-04 15:46
芥末味汤圆
阅读(162)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
数值类型 数字并不是一个真正的对象类型，而是一组类似类型的分类 python中数字有四种类型： bool (布尔)：True，False；不是 true 和 false，也没有 YES, NO。 int (整数)，是正或负整数，不带小数点。如 1, 只有一种整数类型 int，表示为长整型；没有 py 阅读全文
posted @ 2021-02-04 15:45
芥末味汤圆
阅读(281)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
设置编码 Python 3 源码文件以 UTF-8 编码，所有字符串都是 unicode 字符串。 也可以设置为其他编码，比如 cp-1252 编码 # -*- coding: cp-1252 -*- 标识符 由 字母、数字和下划线组成； 第一个字符必须是 字母 或 下划线 _；不能是数字。 区分大 阅读全文
posted @ 2021-02-04 15:43
芥末味汤圆
阅读(133)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Mac Anaconda 第三方包地址： ~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages Softwrap 换行 一行内容显示比较多时，希望能换行显示，而非拖动滑动条，修改配置文件： ~/opt/anaconda3/etc/jupyter/nbconfig/n 阅读全文
posted @ 2021-02-04 15:34
芥末味汤圆
阅读(220)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
搬运自：https://github.com/cdoco/common-regex 博主还有这篇可以学习参考： https://github.com/cdoco/learn-regex-zh 邮箱 gaozihang-001@gmail.com 只允许英文字母、数字、下划线、英文句号、以及中划线组成 阅读全文
posted @ 2021-02-04 15:31
芥末味汤圆
阅读(106)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
官方网站 https://www.r-project.org 菜鸟教程 https://www.runoob.com/r/r-tutorial.html 视频教程 基因学苑 ：R语言入门与数据分析 https://www.bilibili.com/video/BV19x411X7C6 codingd 阅读全文
posted @ 2021-02-04 15:27
芥末味汤圆
阅读(100)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
关于 ImageEnhance PIL 中的 ImageEnhance 模块用于图片增强效果， 一般先构建一个增强器，然后调用增强器的 enhance 方法； 增强器包括：色彩平衡，亮度平衡，对比度，锐化度等 准备 from PIL import Image, ImageEnhance import 阅读全文
posted @ 2021-02-04 12:14
芥末味汤圆
阅读(577)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
概念 傅里叶变换 生活中很多事都和时间挂钩；以时间为参照就是 时域分析； 在频域中，一切都是静止的； https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 傅里叶变换的作用 高频:变化剧烈的灰度分量，例如边界 低频:变化缓慢的灰度分量,例如一片大海 滤波 低通滤波器:只保留低频 阅读全文
posted @ 2021-02-04 12:12
芥末味汤圆
阅读(173)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一、概念 局部图片 在 完整图片的哪个位置（最像） OpenCV 会从左到右，从上到下，一点点匹配，查看差异值； 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里有6种。 将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结 阅读全文
posted @ 2021-02-04 12:00
芥末味汤圆
阅读(396)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
零、梯度理论 可以把图像看成二维离散函数，图像梯度就是这个二维离散函数的求导： 梯度一般产生在边缘位置； OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。 Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。 Scharr是对Sobel的部分优化。 阅读全文
posted @ 2021-02-04 11:55
芥末味汤圆
阅读(1650)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一、轮廓概念 轮廓和边缘的区别： 边缘主要是反映梯度的变化，可以是零零散散的线条； 轮廓是一个整体； findContours 方法说明 findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) → contours, 阅读全文
posted @ 2021-02-04 11:53
芥末味汤圆
阅读(332)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
关于元组 元组对象的本质是一个有序的、可迭代、可切片、不可变的序列，且内部元素支持任意对象。但通常为可哈希对象。 不能改变元祖，但可以改变元祖里的可变对象； 元组 & 列表 元组的元素不能修改；列表可以修改； 元组使用小括号 ( ) ， 列表使用方括号 [ ]。 元组 & 字符串 字符串可以看作一种 阅读全文
posted @ 2021-02-04 11:26
芥末味汤圆
阅读(272)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
My Category：https://www.cnblogs.com/fldev/category/1924428.html 官方主页 https://developer.apple.com/documentation/swiftui https://developer.apple.com/tut 阅读全文
posted @ 2021-02-04 11:14
芥末味汤圆
阅读(213)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
什么是 TCL TCL：Tool Command Language John K. Ousterhout于 1988 年开始开发 Tcl/Tk（读作“tickle tee-kay”），而后加州大学伯克利分校的一名教授继续对它进行开发。 大部分EDA工具都支持Tcl语言，如Design Complie 阅读全文
posted @ 2021-02-04 11:02
芥末味汤圆
阅读(1022)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一、关于列表 列表对象的本质是一个有序的、可迭代、可切片、可变的序列，内部元素支持任意对象。 是写在方括号 [] 之间、用逗号分隔开的元素列表。 # 声明一个列表对象的变量l >>> l = ['l', 'i', 'm', 'a', 'n', 'm', 'a', 'n'] >>> type(l) < 阅读全文
posted @ 2021-02-04 11:00
芥末味汤圆
阅读(95)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
列表元素 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt n = 10 l = [i for i in range(n)] l # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] l * 2 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:58
芥末味汤圆
阅读(303)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
滤波理论 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下 对目标图像的噪声 进行抑制。 是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到 后续图像处理 和 分析的有效性和可靠性。 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:56
芥末味汤圆
阅读(475)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
简单的神经网络 mnist = input_data.read_data_sets("data/", one_hot=True) # 参数设置 numClasses = 10 # 输出10类 inputSize = 784 # 784 个像素点 numHiddenUnits = 50 # 隐藏层单元 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:52
芥末味汤圆
阅读(124)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
思路：使用 图像距离计算，然后 使用K近邻来分类。 使用像素点对应相减的方法（保留绝对值） 这样计算部分准确，部分错误。原因：不知道图像的主体 和 背景。 所以K近邻不适合做图像分类任务。 但神经网络能识别出来。 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:51
芥末味汤圆
阅读(330)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
概念 将图像组合成金字塔的形状（底下大，上面小） 使用场景：特征提取 方法分为 高斯金字塔 拉普拉斯金字塔 一、高斯金字塔 1、向下采样法（缩小） 越采样越少，down sample，|是一个缩小操作； 将 \(G_i\) 与高斯内核卷积 将所有偶数行和列去除 \(\frac{1}{16} * \l 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:48
芥末味汤圆
阅读(150)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
理论 图像阈值分割 利用图像中 要提取的目标区域 与 其背景 在 灰度特性 上的差异，把图像看作 具有不同灰度级的两类区域 (目标区域和背景区域)的组合。 选取一个比较合理的阈值，以确定图像中每个像素点 应该属于目标区域 还是背景区域，从而产生相应的二值图像。 阈值分割法的特点是：适用于 目标与背景 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:43
芥末味汤圆
阅读(341)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
理论 数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在 格论 和 拓扑学 基础之上的图像分析学科，是 数学形态学图像处理 的基本理论。 其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:41
芥末味汤圆
阅读(246)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
理论 伪彩色图像，目前主要用于 高度、压力、密度、湿度等，做彩色数据可视化。 HSV 色度、饱和度、亮度 示例 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg') img1 = cv2.applyColorM 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:39
芥末味汤圆
阅读(367)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一、基本概念 在不改变图像的内容的前提下， 对图像的像素进行空间几何变化； 包括 图像的平移、镜像变换、缩放和旋转等； 假设原始图像的 f(x0, y0),经过几何变化产生的目标图像为 g(x1, y1), 则空间变换(映射)关系为： x1 = s(x0, y0) y1 = t(x0, y0) 那么 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:38
芥末味汤圆
阅读(502)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一、颜色空间转换 cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) → dst src：原始图像 code：转换的代码或者标识 返回值：已完成转换的图像 lena = cv2.imread('lena.jpg') lena_gray = cv2.cvtColor('lena.j 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:35
芥末味汤圆
阅读(225)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
色调 色彩外观的基本倾向，面熟了图像色彩模式下 原色的明暗程度； 范围 0-255，共 256 级色调； 对于灰度图，级别为255的时候，是白色； 级别为0 的时候，是黑色；中间是程度不同的灰色； 在 RGB 色彩空间中，色调代表的是红绿蓝三种原色的明暗程度； 以红色为例：有淡红、粉红、玫红、暗红等 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:33
芥末味汤圆
阅读(531)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一、截取 ROI ROI : region of interest import cv2 img=cv2.imread('dj.jpg') # 封装方法来显示图片 def cv_show(img): cv2.imshow('w title',img) waitret = cv2.waitKey(20 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:31
芥末味汤圆
阅读(503)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
flutter 预研 目录flutter 预研开启 Mac 开发桌面应用Dart 语法demos 安装 https://www.jianshu.com/p/603649a02956 开启 Mac 开发桌面应用 Flutter 的 master 默认是关闭 桌面应用的，我们可以使用下面的命令开启： f 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:24
芥末味汤圆
阅读(106)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
关于 spaCy 官网：https://spacy.io 相比 NLTK spacy 速度更快 可以和深度学习结合 安装 (base) $ python -m spacy download en import spacy 加载英文模型，需要先安装模型 $ sudo python -m spacy d 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:22
芥末味汤圆
阅读(2041)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一、图像读写 1、读取 imread imread(filename[, flags]) → retval flags 相关参数 cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像 0，8位深度，1通道； 1，8位深度，3通道； 2，原深度，1通道 3，原 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:03
芥末味汤圆
阅读(159)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
像素 图片由一个个小格组成，这个小格叫做像素点； 一个像素，是一个很小的图像单元； 单元包含很多信息，其中最重要的就是颜色信息； 图像的颜色范围：0--255； 数值的变化代表颜色深浅的变化 一个像素点由三个值R、G、B组成，每个值的范围为 0--255，表示亮度； 颜色通道 单通道，如 灰度图，值 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:00
芥末味汤圆
阅读(1156)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
怎么训练一个语言模型 1、 语料获取及预处理 billion words：https://github.com/ciprian-chelba/1-billion-word-language-modeling-benchmark 下载其 training-monolingual 语料 并使用 get_ 阅读全文
posted @ 2021-02-04 09:59
芥末味汤圆
阅读(148)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
文本相似 文本相似：一般是指的，某一文本 doc1与另一文本 doc2的相似程度。 一般可以从两个方面去考察两个文本之间的相似程度：形似（字面相似）和神似（语义相似）。当然这两种相似性也不能够完全割裂开来，只不过可以认为字面相似的文本不一定语义相似，语义相似的文本不一定用词相似。 为了考察文本的相似 阅读全文
posted @ 2021-02-04 09:57
芥末味汤圆
阅读(1171)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
数据清洗 去掉多余空格 去掉不需要特殊字符 去掉一些网站等没用的东西 使用正则，stopwords import re from nltk.corpus import stopwords # 输入数据 s = ' RT @Amila #Test\nTom\'s newly listed Co &am 阅读全文
posted @ 2021-02-04 09:56
芥末味汤圆
阅读(350)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一、停用词 stopwords 停用词：跟要做的实际主题不相关的文本，在 NPL任务中（信息检索、分类）毫无意义；通常情况下，冠词 和 代词都会被列为；一般歧义不大，移除后影响小。 一般情况下，给定语言的停用词都是人工制定，跨语料库，针对最常见单词的停用词表。停用词表可能使用网站上找到已有的，也可能 阅读全文
posted @ 2021-02-04 09:55
芥末味汤圆
阅读(2411)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
词干提取 stemming 实现功能：如 eating, eaten, ate, eats > eat 一般词干提取器，移除 -s/es, -ing, -ed 这类事的准确度可以达到 70%； Porter 词干提取器，使用更多规则，精确度更高； Snowball 提取器，是一个提取家族，可以分别处 阅读全文
posted @ 2021-02-04 09:54
芥末味汤圆
阅读(1838)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一、标识化处理（分词/分句） 标识化处理：将原生字符串分割为一系列有意义的分词。 机器要理解的最小处理单位为单词。所以标识化处理外，不适合再做进一步的操作。 标识器（tokenizer）： 1、split() 分割； 2、正则； 3、NLTK 内置方法：nltk.tokenize.word_toke 阅读全文
posted @ 2021-02-04 09:53
芥末味汤圆
阅读(562)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
关于 NLTK NLTK：Natural Language Toolkit 官网：http://www.nltk.org NLTK 模块简介 语言处理任务 NLTK模块 功能描述 获取和处理语料库 nltk.corpus 语料库和词典的标准化接口 字符串处理 nltk.tokenize, nltk. 阅读全文
posted @ 2021-02-04 09:50
芥末味汤圆
阅读(281)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
关于NLP NLP：Natural Language Processing 自然语言处理。 目的：计算机能‘懂得’人类对它‘说’的话，然后去执行一些指定的任务。 NLP任务分类 序列标注问题 命名实体 品牌词识别 拼写检查 中文分词（词性标注） 句法分析 新词发现 同义词查找&替换 关键词提取&搜索 阅读全文
posted @ 2021-02-04 09:48
芥末味汤圆
阅读(104)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
学习资源 官网 https://www.python.org 菜鸟 https://www.runoob.com/python3/python3-number.html 廖雪峰 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400 codingdict 阅读全文
posted @ 2021-02-04 09:16
芥末味汤圆
阅读(65)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
关于字典 字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。 字典对象的本质是，一个通过键值而非索引 存取的无序的、可迭代、可变的映射表。键必须互不相同。 字典 & 序列 序列是以连续的整数为索引；字典以关键字为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。 创建 字典的每个键值(key=>v 阅读全文
posted @ 2021-02-04 09:11
芥末味汤圆
阅读(64)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
模型误差 模型误差 = 偏差(Bias) + 方差(Variance) + 不可避免的误差 偏差方差权衡 Bias Variance Trade off 偏差 (Bias) 导致偏差的主要原因：对问题本身的假设不正确! 如：非线性数据 使用线性回归 欠拟合 方差(Variance) 数据的一点点扰动 阅读全文
posted @ 2021-02-04 08:56
芥末味汤圆
阅读(815)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
目录 官方 https://doc.qt.io/archives/qt-4.8/qwidget.html 银色的音色：QWidget控件学习总结 https://www.cnblogs.com/yinsedeyinse/p/10665007.html 阅读全文
posted @ 2021-02-04 08:07
芥末味汤圆
阅读(17)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号