1.在OpenCV中提供很多的绘制函数，可以方便我们在图像的处理中，进行处理，这个博客简单的对这些方法进行了一个简答的介绍首先回顾下开始的内容，用Numpy和CV显示一张图像import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)
cv2.imshow("imgae",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destr
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2023-09-17 18:54:55
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由于比较简单，只靠代码的注释就差不多了：1 #导入需要的库import numpy as np
2 import matplotlib.pyplot as plt
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4 #定义变量和函数x = np.arange(-100, 100, 0.001)
5 y = x**3/(3*x+1)
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7 #画图准备plt.figure()
8 plt.plot(x, y, lines
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2023-05-31 19:56:54
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阴影为了给绘制添加阴影，可以在绘制之前，给上下文一个阴影值。阴影的位置用CGSize表示，CGSize里的两个正数表示向下和向右方向。这个模糊值是一个可以无穷大的正数。苹果没有解析这个拉伸是如何工作的，不过经验显示，12是一个刚好的值，99就会显得太锐利。下面是我们在绘制之前，添加的代码：con = UIGraphicsGetCurrentContext();
CGContextSetShadow
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2024-06-21 22:24:20
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Python 非常热门，但除非工作需要没有刻意去了解更多，直到有个函数图要绘制，想起了它。结果发现，完全用不着明白什么是编程，就可以使用它完成很多数学函数图的绘制。通过以下两个步骤，就可以进行数学函数的绘制了。两个步骤（1）安装 AnacondaAnaconda 包含了 Python 的运行环境、诸多科学计算库以及好些实用工具，安装它，有当前所需的一切。看它们的翻译，的确也是同类。下载地址：htt
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2023-08-13 11:23:31
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什么是函数？函数：具有名称为了实现某一特定功能的代码的集合封装代码，在Java中，函数又被称为方法。
函数的主要作用：是为了提高代码的复用性。在Java中如何定义函数函数的格式访问修饰符 返回值类型 函数名（参数列表）{
执行语句； //函数体
return 返回值；
}函数的调用自定义类中函数的调用有两种情况，静态函数和非静态函数。
非静态函数的调用需要先声明一个类实例，
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2023-05-26 14:17:48
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用PaddlePaddle进行图像分割最近百度的视频课程详细的讲解了图像分割的流程和算法。 本文简要的总结一下：首先使用百度飞浆的框架进行深度学习的计算是非常方便的，它是一个与 Tensorflow 和 PyTorch 类似的深度学习框架 它的优势在于： 1.可以使用 nodebook 进行基本代码的开发和调试，这个非常方便的，特别是对于研究人员进行一些初步的
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2024-04-14 10:21:30
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前言opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴，本文主要介绍opencv绘图函数，坚持学习，共同进步。系列教程参照OpenCV-Python中文教程；系统环境系统：win_x64;python版本：python3.5.2；opencv版本：opencv3.3.1；内容安排1.知识点介绍；2.测试代码；具体内容1.知识点介绍；主要介绍一下opencv的绘图函数
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2024-05-31 04:38:36
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1. 函数图像为：梯度图像：2.三维图像：梯度图像：3.z=x+y三维图像梯度图像：3.梯度图结束！
原创
2022-12-04 00:22:54
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https://.jianshu.com/p/a62e7b8fe310
原创
2022-04-06 10:07:09
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机器学习中的各种损失函数：平方误差损失（L2 loss）绝对误差损失（L1 loss）Smooth L1 Loss（Huber）合页损失Hinge loss二分类交叉熵损失函数Binary Cross Entropy Loss平方误差损失（L2 loss）每个训练示例的平方误差损失，也称为“L2损失”，是实际值与预测值之差的平方。相应的代价函数是，这些平方误差的均值（MSE）MSE损失函数。它是一
https://www.jianshu.com/p/a62e7b8fe310
原创
2021-05-20 18:49:15
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损失函数1.激活函数2.损失函数2.1均方误差损失函数2.2交叉熵损失函数2.3 NLLLoss()2.4 BCELoss() 1.激活函数全连接网络又叫多层感知器，多层感知器的基本单元神经元是模仿人类神经元兴奋与抑制机制，对其输入进行加权求和，若超过某一阈值则该人工神经元输出为1，否则输出为0。即 原初的激活函数为阶跃函数。由于，sigmoid函数便于求导，便于求导。（因为要优化w,所以要求激
在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。骨架，可以理解为图象的中轴。 好的细化算法
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2018-10-03 15:45:00
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# Python 函数与图像处理
在计算机视觉和图像处理领域，Python 语言因其简洁和易读性而广受欢迎。Python 拥有丰富的库和框架，如 OpenCV、Pillow 和 Matplotlib，它们为图像处理提供了强大的支持。本文将介绍如何使用 Python 函数来处理图像，并展示一些基本的图像处理操作。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了 Python。此外，你还需要安装一
原创
2024-07-19 03:48:03
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为什么需要Batchnorm下面举出一个简单的例子：就比如说Sigmoid函数的函数值域在 [0,1] 之间，但是如果我们对sigmoid函数求导之后我们发现其为： sigmoid′=sigmoid(1−sigmoid) ,那么其最大值才为0.25，而对于处于接近0或者接近1的地方导数值最后为0；如果此时进行梯度反向传播由于梯度为零导致模型的参数很难被更新。所以需要网络对于某一层的输出将数据的分布
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2024-05-15 12:10:47
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作者 | 汤兴旺 言有三编辑 | 汤兴旺 言有三1 基础操作人生苦短，必须学好python！python现在火的程度已经不需要我多言了，它为什么为火，我认为有两个原因，第一是人工智能这个大背景，第二是它真的太容易学了，没有任何一门语言比它好上手，接下来我将和大家分享下python的基础操作。另外请注意，我的所有操作都是基于python3！1.1 python核心内容之函数如果你想要学好python
背景最近学高数，了解了许多函数，但是有些比较抽象。所有借助python进行可视化。y=sin(1/x)from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
x=list(np.arange(-40,40,0.1))#此处可调整自变量取值范围，以便选择合适的观察尺度
y=[]
for i in range(len(x)
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2023-08-20 18:32:58
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（1）常见的验证码哪些？ 图像类型、语音类型、视频类型、短信类型等 （2）使用验证码的好处在哪里？ ①防止恶意的破解密码如一些黑客为了获取到用户信息，通过不同的手段向服务器发送数据，验证猜测用户信息的准确性。②防止恶意的刷票，论坛灌水 这种在论坛中长期存在灌水的现象，比如贴吧，不断发送帖子。现在百度
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2018-03-18 22:57:00
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图像缩放，使用CImage实现。// 用于缩放图像 bool CDIGTLSView::myScale(float keyX, float keyY) //定义时曾
原创
2022-08-15 11:48:22
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目录 导入相关包一元一次函数 一元二次函数 指数函数正余弦函数 二元一次函数二元二次函数导入相关包from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
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2023-06-19 11:29:02
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