参考:python中scale的用法_在netCDF4和Python中使用scale_factor和add_offset的示例?参考代码:import netCDF4 as ncdir_path = "./2m_temperature/03_TIFF/" files = os.listdir(dir_path) files = sorted(files) for file in files: if file.find('.tiff') < 0: continue ...
Python处理netCDF文件的scale_factor有哪些注意事项? 1.使用NCL的方案: short2flt Converts values of type short to values of type float using the "scale" and "offset" attributes (if present). short2flt函数就能一步到位! 链接: https://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Contributed/short2flt....
那两个东西不是脸,我们再试一次。我调整了参数,发现把 scaleFactor 调成 1.2 能去除错误检测。 发生了什么?第一张图片由高清摄像机近距离拍摄,第二章拍摄距离相对更远,而且可能是用手机拍的。这就是需要调整 scaleFactor 的原因。正如我说的,你需要按照实际场景设置算法,避免假正例。
1.针对具体的应用场景和需求，先确定好对于人脸尺寸的需求。然后根据需求来调整minSize和maxSize的大小，以保证检测到符合要求的人脸。2.初始时可以将scaleFactor设置为一个较小的值，然后逐步增大，找到一个比较合适的缩小比例。3.对于minNeighbors参数，可以在保证检测准确性的前提下尽量减小该值，以减少漏检情况。总...
(848, 73, 144)filling on, default _FillValue of 9.969209968386869e+36 used我们可以阅读add_offset并scale_factor通过>>> add_offset = file_obj.variables['air'].add_offset>>> scale_factor = file_obj.variables['air'].scale_factor然后读取packed_value>>> packed_value = file_obj.variables['...
在这个示例中,我们首先导入tkinter模块,并创建一个Tk对象root。然后,我们使用root.call()方法调用tk命令获取屏幕缩放比例,并将结果保存在变量scale_factor中。最后,我们销毁root对象,释放资源,并打印屏幕缩放比例。 4. 示例 下面是一个完整的示例,展示了如何使用Python获取屏幕缩放比例,并根据缩放比例调整应用程序的界面...
正确检测出人脸的关键，是scaleFactor和minNeighbors两个参数，我们可以使用控制变量法，帮助我们理解参数的含义。1、将minNeighbors赋值为0 2、依次将scaleFactor赋值为1.05、1.1、1.5（递增），运行程序，结果如下：随着scaleFactor增大，图中红色矩形框数量递减，也就是检测出的人脸数量减少了。scaleFactor的含义是...
scaleFactor=1.1, # 每次图像尺寸减小的比例，默认1.1 minNeighbors=5, # 表示每一个目标至少要被检测到5次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸)minSize=(30, 30) # 目标的最小尺寸 )其中，gray是要检测的灰度图像，scaleFactor是缩放因子，minNeighbors表示每隔目标至少要被检测...
3.scaleFactor是缩放因子,需要保证缩放后的图不小于最小尺寸,对应神经网络就是训练尺寸 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 '''图像金字塔''' defresize(img, scaleFactor): # cv2.resize先接收列后接收行,返回亦然 returncv2.resize(img, (int(img.shape[1]*(1/scaleFactor)), ...
fx=scale_factor, fy=scale_factor 表示在水平和垂直方向上的缩放比例,即将图像 # 随机缩放 scale_factor = np.random.uniform(0.7, 1.3) scaled_image = cv2.resize(image, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor) np.random.uniform(0.7, 1.3) 会在0.7 到 1.3 之间随机生成一个浮点数,这个数就是缩放...