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1. 支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maxim 阅读全文
posted @ 2022-10-29 11:04
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1.条件概率 条件概率是指事件A在事件B发生的条件下发生的概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“A在B发生的条件下发生的概率”。若只有两个事件A，B，那么： 在上式中P(B)不能等于0，另外，如果A,B相互独立，有P(AB)=P(A)P(B) 2.全概率公式 全概率公式为概率论中的重要公式，它将 阅读全文
posted @ 2022-09-18 21:37
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1.逻辑回归 逻辑回归是一种线性回归模型,它假设数据服从伯努力分布(二项分布,0-1分布),通过极大似然估计,运用梯度下降方法(牛顿法) 求解,进而达到二分类目的。逻辑回归与线性回归有很多相似之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。逻辑回归以线性回归理论作为支持。由于引入 阅读全文
posted @ 2022-08-11 17:15
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当我们说“让AI理解人类语言”时，第一步是什么？ 计算机是无法直接处理文本的，它需要数字。而模型与分词器就是完成“文本 → 数字 → 理解”这个神奇转换的关键二人组。本文将带你彻底理解这两者是什么、如何工作以及如何协同工作的。并使用 Transformers 库中的代码演示。 1. 分词器 所谓分词 阅读全文
posted @ 2025-10-03 22:01
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在整个YOLO系列中,YOLOv3是早期YOLO技术的集大成者，又为后续版本（如YOLOv4/v5等）奠定了基础,YOLOv3（You Only Look Once version 3）是Joseph Redmon等人于2018年提出的实时目标检测算法，属于YOLO系列的第三代模型。它以高效和速度著 阅读全文
posted @ 2025-08-02 20:23
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做视觉类算法时候，有时候需要对最小外接矩形进行裁剪，往往出现的是旋转斜矩形，这里给出程序与效果。如图所示，我们现在要裁剪橘色的区域 1.程序与效果 #裁剪图片 from typing import List, Tuple import cv2 import numpy as np def get_m 阅读全文
posted @ 2025-07-21 13:28
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1. 作用与效果 可以通过它来提取一定颜色范围内的图片区域，保存后可以得到提取的图与二值图，还包括滤波与图像变换功能。效果如下: 小结:目前还存在不足，如导出的是实际显示的图大小，实际显示的图可能缩放过,图中只演示了颜色提取，其他功能可以自己探索。另外滤波功能与颜色区域提取功能没有叠加，若需要先滤波 阅读全文
posted @ 2025-06-19 23:03
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1. cv2.minAreaRect cv2.minAreaRect是用于计算一组点的最小外接矩形的函数。 输入:points为轮廓或多边形点集，形状为(N,2)，类型为numpy.ndarray 或 list，数据类型为整数或浮点数。 输出:包含三个元素的元组((cx, cy), (width, 阅读全文
posted @ 2025-05-18 15:59
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1.yolov5预处理流程 1.等比缩放与填充：将输入图像等比缩放到目标尺寸（如640×640），并在多余部分填充灰条，保持图像的宽高比不变。这一过程也被称为“letterbox”。 2.颜色空间转换：将图像从BGR格式转换为RGB格式（OpenCV默认读取为BGR）。 3.归一化：将像素值从[0, 阅读全文
posted @ 2025-03-02 15:05
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在深度学习中，当需要将图像调整到特定尺寸时，直接resize可能会导致图像失真，特别是当目标尺寸与原始图像的宽高比不一致时。为了解决这个问题，一种最常见的方法是首先按照原始图像的宽高比将图像调整到与目标尺寸最接近的尺寸，然后在剩余的空间中使用padding进行填充，以得到目标尺寸的图像。或者先使用填 阅读全文
posted @ 2024-11-26 22:58
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1.YOLOv8-seg简介 YOLOv8-seg是YOLO系列模型的其中一个版本。YOLOv8-seg在继承YOLO系列模型高效性和准确性的基础上，增加了实例分割的能力。 2.数据集 使用的数据集较简单，主要以下目录: images:存放原始图片(1500张)，大小为128x128。部分如下: i 阅读全文
posted @ 2024-10-08 13:30
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列表去重方法有很多，主要方法如下: 1. set去重 #方法1. set 去重 list01=[1,1,0,0,1,2,2,4,3,3,3] result_list=list(set(list01)) print(result_list)#[0, 1, 2, 3, 4] 优点：简单高效，代码量少，性 阅读全文
posted @ 2024-08-17 22:19
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1. 二值图的轮廓 在使用cv2.findContours时，黑白二值图(像素值只有0或255)的轮廓都是以白色像素作为前景，黑色像素作为背景。看下面两个图（左图与右图同样大小都是200x200，左图是四周为黑色，中间为白色，右图为四周为白色，中间为黑色）。 在使用cv2.findContours查 阅读全文
posted @ 2024-07-07 14:13
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