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摘要:一、How to make auto-adjustments(brightness and contrast) for image Android Opencv Image Correctioni'm using OpenCV for Android. I would like to know,how to make image correction(auto adjustments of bri... 阅读全文
posted @ 2018-06-22 22:08 jsxyhelu 阅读(688) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:mfc实现的程序中,ribbon界面是主流,比较适合测量类项目。几个修改图标的小技巧:1、现有的bmp,可以直接修改在好几个地方,已经将IDB_*和显示效果对接清楚了,直接修改这里的bmp,就可以起到效果。需要注意的是透明色问题。2、工具带是比不可少的,一次性解决很多图标的问题,而且和ribbon配合的很好。生成结果可以直接导入,只要确定好你的图标库就可以。结果非常完美。来自为知笔记(Wiz) 阅读全文
posted @ 2018-06-21 14:52 jsxyhelu 阅读(775) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、基本环境$ pip install flask gevent requests pillow其中 flask不需要解释gevent 是用于自动切换进程的;pillow 是用来进行python下的图像处理的;requests 是用来进行python下request处理的。二、核心代码解释# import the necessary packagesfrom keras.applications ... 阅读全文
posted @ 2018-06-20 22:28 jsxyhelu 阅读(665) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:yolo是继faster-r-cnn后,原作者在目标检测领域进行的新研究。到了v3版本以后,虽然已经换人支持,但是更注重工程实践,在实际使用过程中突出感受就是 “非常快”,GPU加速以后能够达到实时多目标,并且已经完成了工程实践。下一步需要做的,应该就是 1、小型化 2、fpga化 3、垂直领域特定 阅读全文
posted @ 2018-06-08 10:26 jsxyhelu 阅读(5919) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:网络化部署一直是我非常想做的,现在已经基本看到了门路。今天早上实验,发现在手机上的支持也非常好(对于相机的支持还差一点),证明B/S结构的框架是非常有生命力的。下一步就是要将这个过程深化、总结,并且封装出来。我罗列了以下具体工作,分为三天完成 1、如何将服务长期运行; 2、将cbir模型移植过来,解 阅读全文
posted @ 2018-06-05 09:27 jsxyhelu 阅读(680) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:In [1]: import keraskeras.__version__C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating`... 阅读全文
posted @ 2018-06-01 20:02 jsxyhelu 阅读(763) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本节提示:1、DL的核心构建2、Keras的简单介绍3、搭建DL机器训练环境4、使用DL模型解决基础问题3.1 DL的基本构建:layerlayer的定义:以1个或多个tensor作为输入,并且运算出来1个或者多个tensor作为输出的数据处理模型。from keras import modelsfrom keras import laytersmodel = models.Sequentail(... 阅读全文
posted @ 2018-05-29 09:53 jsxyhelu 阅读(221) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:MFC中的CString类使用方法指南 原文出处:codeproject:CString Management【禾路:这是一篇比较老的资料了,但是对于MFC的程序设计很有帮助。我们在MFC中使用字符串的相关操作,首先想到的就应该啊是CString,而不是char*或者string。那么关于CString 的相关内容,在这篇文章中就很好的解释。我解决了一个具体的问题/////显示结果 CStr... 阅读全文
posted @ 2018-05-27 19:22 jsxyhelu 阅读(4810) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:​本节提示:1、第一个dl例子;2、tensor和tensor操作;3、DL如何通过逆向传播和梯度下降达到学习目的。2.1 输入数据集的格式from keras.datasets import mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data()print('train_image_shape'... 阅读全文
posted @ 2018-05-25 21:01 jsxyhelu 阅读(485) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:您好: 我在网上看到您的opencv透视变换的博客,https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/4219564.html, 我是opencv小菜鸟一个,现在想要得到一个图片变形之后保存,整个图片信息不丢失,即四个角的信息不丢失应该怎么做?原图中某一点在新图中坐标应该怎么计算?万望不吝赐教,不胜感激,万分感谢。你好: 我按照您的代码和网上找到的python代码... 阅读全文
posted @ 2018-05-24 19:46 jsxyhelu 阅读(464) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:由于不同机器的绝对地址不一样,可能会出现解决*.props打开失败问题,解决方向如下:1、找到这里缺失的.props文件,复制到固定路径下;2、强行打开代码,这个时候是报错的3、选择编辑4、将打开文件中的路径改为刚才确定的路径注意反斜杠5、重新打开即可小结:出现这种问题,的却是因为在项目创建的时候(特别是我的一些早期项目中),存在错误的环境配置的引用的情况,主要的解决方法就是看它缺少什么文件?将其... 阅读全文
posted @ 2018-05-18 19:55 jsxyhelu 阅读(411) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:使用tensorboard将keras的训练过程显示出来(动态的、直观的)是一个绝好的主意,特别是在有架设好的VPS的基础上,这篇文章就是一起来实现这个过程。一、主要原理keras的在训练(fit)的过程中,显式地生成log日志;使用tf的tensorboard来解析这个log日志,并且通过网站的形式显示出来。fit的时候加上callbacks=[TensorBoard(log_dir='./tm... 阅读全文
posted @ 2018-05-16 19:57 jsxyhelu 阅读(12140) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:解决3个问题: 1、自己实现一例flask项目; 2、在flask中,如何调用json传值; 3、进一步读懂现有代码。 Flask 在整个系统中是作为一个后台框架,对外提供 api 服务,因此对它的理解学习要保持足够严谨,因为将来必然会遇到性能问题。 1、第一行代码 回显 代码里面,显而易见是使用了 阅读全文
posted @ 2018-05-10 19:17 jsxyhelu 阅读(531) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在有背景的图像处理中,往往你关注的区域并不是最大的轮廓(那是背景),而是第二大轮廓之前我们有这样的函数://寻找最大的轮廓 VP FindBigestContour(Mat src){ int imax = 0; //代表最大轮廓的序号 int imaxcontour = -1; //代表最大轮廓的大小 std::vector>contour... 阅读全文
posted @ 2018-05-07 19:17 jsxyhelu 阅读(608) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:在之前我们做过这样的研究:5图分类CBIR问题各不相同的 5类的图形,每类100张import numpy as npfrom keras.datasets import mnistimport gcfrom keras.models import Sequential, Modelfrom keras.layers import Input, Dense, Dropout, Flattenfro... 阅读全文
posted @ 2018-04-22 10:08 jsxyhelu 阅读(313) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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