There are examples in the cmd directory of this repo in the form of various useful command line utilities, such as capturing an image file, streaming mjpeg video, counting objects that cross a line, and using OpenCV with Tensorflow for object classification....
1.野兽派 以大力出奇迹为主。主要利用1Billion数据+512TPU+100小时以上的训练方式得到5%以内的accuracy提...
SHINOBI: Shape and Illumination using Neural Object Decomposition via BRDF Optimization In-the-wild🏠project神经渲染 LTM: Lightweight Textured Mesh Extraction and Refinement of Large Unbounded Scenes for Efficient Storage and Real-time Rendering HashPoint: Accelerated Point Searching and Sampling for Neur...
26ifmax < handx < int(gray.shape[1]*0.75): 27max = h 28index = cnt 29 30cv.drawContours(mask, contours, index, (255),-1,8) 31cv.imshow("mask", mask) 32 33se3 = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS, (13,13)) 34mask = cv.morphologyEx(mask, cv.MORPH_OPEN, se3) 35cv...
HOG[2](Histogram of Oriented Gradients)检测器于2005年提出,是当时尺度特征不变性(Scale Invariant Feature Transform)和形状上下文(Shape Contexts)的重要改进,为了平衡特征不变性(包括平移,尺度,光照等)和非线性(区分不同的对象类别),通过在均匀间隔单元的密集网格上计算重叠的局部对比度归一化来提高检测准确性,因此...
CV_SHAPE_RECT, 长方形元素; CV_SHAPE_CROSS, 交错元素 a cross-shaped element; CV_SHAPE_ELLIPSE, 椭圆元素; CV_SHAPE_CUSTOM, 用户自定义元素。这种情况下参数 values 定义了 mask,即象素的那个邻域必须考虑。 values 指向结构元素的指针,它是一个平面数组,表示对元素矩阵逐行扫描。(非零点表示该点属于结构元...
insight: 1) 不resize 而是采取pooling方法把 进入FC之前的 feature map 都处理成统一的 shape; 2) 为了减少一个尺寸的pooling引发的信息损失(pooling本质就是丢东西),引入了金字塔结构,在多个尺度上做 pooling cons. 金字塔的pooling的反向传播非常麻烦,所以原文此处用了个trick,梯度截断 ...
import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('example.jpg') # 仿射变换 rows, cols, ch = image.shape pts1 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]]) pts2 = np.float32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]]) M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts...
def add_noise(img: np.ndarray) -> np.ndarray: mask = np.random.rand(*img.shape) + .5 img = img.astype('float32') * mask return img.astype('uint8') 图像已经改变了。这是我们期望的吗?嗯,也许改变太多了。 这里有一个危险的操作:将 float32 转到 uint8。这可能导致溢出: ...
get_dummies 处理,并删除 dummies块的第一列(避免共线性)X=pd.get_dummies(df1.drop('Survived',axis=1),drop_first=True)y=df1['Survived']## 数据切割X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.20,stratify=y,random_state=1898)X_train.shape## 712*8y_test.shape## ...