OpenCV图像处理——GUI功能（二）
OpenCV图像处理文章目录OpenCV图像处理一、图像入门1.读取图像2.显示图像3.保存图像二、视频入门1.用相机捕捉视频2.播放视频文件3.保存视频总结一、图像入门1.读取图像使用 cv.imread() 函数读取一张图像，图片应该在工作目录中，或者应该提供完整的图像路径。第二个参数是一个 f
Python调用百度API实现人脸融合
本博文实现了调用百度API接口进行人脸特征信息融合。人脸特征融合技术适用于企业互动娱乐，相机，美妆，换脸换发等小程序、APP，可以为产品应用增加亮点和趣味性，感兴趣的小伙伴行动起来啊
Python 数学建模 Topsis 优劣解距离法
Topsis优劣解距离法用于求解 [样本 - 指标] 类型的数据，其行标签为样本序号，列标签为指标名称，将其 shape 记为 [sample, feature]原始的 Topsis 是默认所有指标的权重相等，如果有四个指标，则权重向量是 [0.25 0.25 0.25 0.25]本文将会讲解 熵权
RetinaNet详解（附Pytorch代码讲解）
RetinaNet详细解读
python - pip 命令合集
目录1.pip与pypi介绍2.pip 常用命令3.pip安装本地whl文件4.更换国内pip源1.pip与pypi介绍pip为Python 包管理工具，提供查找、下载、安装、卸载等功能，为easy_install替代品pypi是python官方第三方库仓库(开源包公共存储库)，可下载或上传自己开发
哪个激励函数要求初始值不能为0？
让我怀疑人生了！高中数学题悖论证明题！证明1=2，答案哪里出错了？如何证明1=2？证明如下：设a和b是两个相等的正数那么 a2=aba^2=aba2=aba2−b2=ab−b2a^2-b^2=ab-b^2a2−b2=ab−b2(a+b)(a−b)=b(a−b)(a+b)(a-b)=b(a-b)(a+
Python中的 多重判断的语法/作用、执行流程、代码实例
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第三届阿里云磐久智维算法大赛——GRU BaseLine
赛题比赛链接：第三届阿里云磐久智维算法大赛-天池大赛-阿里云天池 (aliyun.com)大赛概况庸医只知头痛医头脚痛医脚，凡良医者，必会抽丝剥茧，察其根本，方得药到病除。第一届和第二届磐久智维算法大赛，我们针对异常预测开展了积极的探索和卓有成效的实践。本届大赛我们延续对异常/故障这一领域的深入
【初阶数据结构与算法】第三篇：单链表
⭐️本篇博客我要给大家分享一下单链表。希望对大家有所帮助。⭐️ 博主码云gitee链接：码云主页前言🌏一、pandas是什么？🍯1链表的概念及结构🍤链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。🍯2链表的分类🍤链表在逻辑上是连续的，
【OpenCv】图像的轮廓查找
1 原理 边界或者轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。在机器视觉领域最常用的轮廓查找的算法之一是 Moore-Neighbor 算法，像素的摩尔邻域 PPP 是与该像素共享顶点或边的 888 个像素的集合。这些像
如何使用numpy搭建双隐层神经网络？看这一篇文章就够用了
在阅读本文之前，请确保您已经有了一定的神经网络基础（具体的介绍可以看西瓜书）。本文采用的是标准的BP算法，即每次仅针对一个样例更新权重和阈值。本文将搭建用于分类的双隐层BP神经网络目录一、理论部分二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、理论部分1.1 正向计算符号说明设我们的双隐层BP神经网络有m
使用Lenet-5识别手写数字（含简单GUI测试，简单详细版）
Lenet-5识别手写数字，含简单GUI测试（通俗易懂版）
Python3，此神器，让爬取速率提升10倍。
如果我多了解一些requests库的方法，也不至于给这篇博文点赞3次..
python标准库模块——json库的用法
json，全称为JavaScript Object Notation，也就是JavaScript对象标记，通过对象和数组的组合表示数据，虽然构造简洁但是结构化程度非常高，是一种轻量级的数据交换格式。作用主要用于将python对象编码为json格式输出或存储，以及将json格式对象解码为python对
python爬虫从0到1 - Scrapy框架的实战应用
Scrapy框架实战应用，建议收藏！
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OpenCV中的图像处理 —— 改变颜色空间+图像几何变换这一部分主要介绍OpenCV图像处理中的改变颜色空间和图像的几何变换，颜色空间的改变应用非常广泛，在处理图像的实际问题中，经常需要要图像变换为单通道灰度图像等形式操作，在文中会有一个追踪颜色的小实例便于理解，图像的几何变换是老生常谈的东西了，
OpenCV的核心操作 —— 图像的基本操作+图像上的算术运算
OpenCV的核心操作 —— 图像的基本操作+图像上的算术运算对图像的基本操作包括访问像素值并对其进行修改、访问像素属性、设置感兴趣区域和分割/合并图像通道，如果我们想用OpenCV写出更好的优化代码，熟练使用Numpy是至关重要的（Numpy是一个用于快速数组计算的优化库）1. 图像的基本操作1
OpenCV中的GUI特性 —— 绘图+鼠标画笔+轨迹栏调色板
OpenCV中的GUI特性 —— 绘图+鼠标画笔+轨迹栏调色板这一部分内容主要包括OpenCV的绘图函数、鼠标回调函数与画图的结合和轨迹栏的使用，绘图函数的传参是关键，鼠标回调函数也是一个相当重要的概念，OpenCV没有提供按钮功能，而轨迹栏可以实现类似的功能，当轨迹栏作为调色板时会有什么样的体验嘞
Python-sklearn之PCA主成分分析
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python使用numpy生成指定步长的浮点数序列
python使用numpy生成指定步长的浮点数序列#导入包和库import pandas as pdimport numpy as np# 不显示关于在切片副本上设置值的警告pd.options.mode.chained_assignment = None# 一个 dataframe 最多显示60例
