# fill(value) :将矩阵中的所有元素填充为指定的value # flatten([order]) :将矩阵转化为一个一维的形式,但是还是matrix对象 # getA() :返回自己,但是作为ndarray返回 # getA1():返回一个扁平(一维)的数组(ndarray) # getH() :返回自身的共轭复数转置矩阵 # getI() :返回本身的逆矩阵 # getT() :返回...
AI代码解释 X,Y=get_next_sample()fortintransform:# data augmentationX,Y=t(X,Y)pred=model.predict(X,Y) 现在,我们可以深入研究本文的目的,并查看图像增广技术。 旋转 第一个,也是最简单的一个,包括在图像的水平和垂直轴上随机执行翻转。换句话说,执行垂直翻转的机会为50/100,执行水平翻转的机会为50/100。
class Perspective(object):def __init__(self,max_ratio_translation=(0.2, 0.2, 0),max_rotation=(10, 10, 360),max_scale=(0.1, 0.1, 0.2),max_shearing=(15, 15, 5)):self.max_ratio_translation = np.array(max_ratio_translation)self.max_rotation = np.array(max_rotation)self.max_scale =...
复制 from decimal import getcontext ctx = getcontext() num = Decimal('1.1') num**4 # Decimal('1.4641') ctx.prec = 4 # set new precision num**4 # Decimal('1.464') 当我们将精度设置为 4 时,而不是默认的 28,我们会发现 1.1 的四次方被舍入为 4 个有效数字。 甚至可以使用localcontext函...
Matrix of ones. eye(n[, M, k, dtype, order]) Return a matrix with ones on the diagonal and zeros elsewhere. identity(n[, dtype]) Returns the square identity matrix of given size. repmat(a, m, n) Repeat a 0-D to 2-D array or matrix MxN times. ...
Convert a rotation matrix to a quaternion.Parameters: R (numpy.ndarray): A 3x3 rotation matrix.Returns: numpy.ndarray: A quaternion in the form of [w, x, y, z]. """ assert R.shape == (3, 3), "Input must be a 3x3 rotation matrix."#...
Block Sparse Row matrix >>> '''BSR矩阵中的inptr列表的第i个元素与i+1个元素是储存第i行的数据的列索引以及数据的区间索引,即indices[indptr[i]:indptr[i+1]]为第i行元素的列索引,data[indptr[i]: indptr[i+1]]为第i行元素的data。 在下面的例子中,对于第0行,indptr[0]:indptr[1] -> 0:2,...
(), data.d.max()) # square matrix result = np.zeros((N, N), dtype=np.float32) for (row, col), v in avg.items(): row, col = row - 1, col -1 # index start from 0 if row == col: continue # diagonal set to 0 result[row][col] = result[col][row] = v # symmetric...
原文:Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候,你最好真的没有;当别人说
fill_diagonal(ev, eigen_values) ev # diagonal matrix array([[1.92923132, 0\. , 0\. ], [0\. , 0.55811089, 0\. ], [0\. , 0\. , 0.00581353]]) 我们发现结果确实成立: decomposition = eigen_vectors.dot(ev).dot(inv(eigen_vectors)) np.allclose(cov, decomposition) 使用奇异值分解的 ...