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摘要: http://www.cnblogs.com/denny402/p/5070928.html 阅读全文
posted @ 2018-11-26 17:02 Austin_anheqiao 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: global语句 如果你想要为一个定义在函数外的变量赋值,那么你就得告诉Python这个变量名不是局部的,而是 全局 的。我们使用global语句完成这一功能。没有global语句,是不可能为定义在函数外的变量赋值的。 你可以使用定义在函数外的变量的值(假设在函数内没有同名的变量)。然而,我并不鼓励 阅读全文
posted @ 2018-11-21 21:58 Austin_anheqiao 阅读(349) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: tf.nn.top_k(input, k, name=None) 这个函数的作用是返回 input 中每行最大的 k 个数,并且返回它们所在位置的索引。 input: 一个张量,数据类型必须是以下之一:float32、float64、int32、int64、uint8、int16、int8。数据维度 阅读全文
posted @ 2018-11-21 16:33 Austin_anheqiao 阅读(763) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 设定trainable=False 可以防止该变量被数据流图的 GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES 收集, 这样我们就不会在训练的时候尝试更新它的值。 因为指数衰减的学习率是伴随global_step的变化而衰减的,所以当global_step不改变时,学习率也变成一个定值。 阅读全文
posted @ 2018-11-21 16:27 Austin_anheqiao 阅读(755) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 通过Softmax回归,将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题。 args: logits a tensor 必须是一下类型之一:float32,float64 [batch_size, num_classes],当没有batcha,默认为[num_classes,], 阅读全文
posted @ 2018-11-21 16:21 Austin_anheqiao 阅读(713) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、module 'tensorflow.python.ops.nn' has no attribute 'rnn_cell' 将tf.nn.rnn_cell ->tf.contrib.rnn 阅读全文
posted @ 2018-11-19 17:08 Austin_anheqiao 阅读(186) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 推文: OpenCV学习(7) 分水岭算法(1)(原理简介简单明了) OpenCV-Python教程:31.分水岭算法对图像进行分割(步骤讲解不错) 图像识别中距离变换的原理及作用详解,并附用OpenCV中的distanceTransform实现距离变换的代码!(距离变换的定义讲得不错) http: 阅读全文
posted @ 2018-11-03 20:31 Austin_anheqiao 阅读(2063) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 介绍 形态学操作其实就是改变物体的形状,比如腐蚀就是”变瘦”,膨胀就是”变胖”,看下图就明白了 形态学操作一般作用于二值化图,来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分! 主要是应用在二值图像分析中,灰度图像亦可。 可以看做膨胀是将白色区域扩大,腐蚀是将黑色区域扩大 一、膨 阅读全文
posted @ 2018-11-01 17:23 Austin_anheqiao 阅读(1463) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 找到轮廓之后,怎么测量弧长面积多边形拟合,中心距等等 原点矩就是几何图形的重心;中心矩反映几何图形上点的分布规律,相当于将坐标原点移到重心上,此时的原点矩。 二、相关函数 1、几何计算 (1)cv.contourArea(contour) 获取每个轮廓面积 (2)cv.boundingRect(co 阅读全文
posted @ 2018-11-01 14:38 Austin_anheqiao 阅读(502) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 推文:OpenCV-Python教程(11、轮廓检测) 一、轮廓发现 是基于图像边缘提取的基础,寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓的发现。 操作步骤 1.转换图像为二值化图像:threshold方法或者canny边缘提取获取的都是二值化图像 2.通过二值化图像寻找轮廓:find 阅读全文
posted @ 2018-10-31 17:15 Austin_anheqiao 阅读(886) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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