对于图像中的某一像素点 P（x, y）, 在我们正常的坐标系中，x代表其横坐标，y代表其
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2022-06-05 00:14:53
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opencv中颜色空间转换函数cvtColor()详解 颜色空间的分类，和不同类型颜色空间的用途，参考博客
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颜色空间分类总结 opencv提供了cvtColor()函数来实现这些功能。首先看一下cvtColor函数定义：void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code,int dstCn=0 ); 参数解释： . I
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2024-03-18 22:49:08
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CCNodeLoader::parseProperties CCBReader::readNodeGraph kCCBPropTypeBlockCCControl CCInvocation parsePropTypeBlockCCControl CCNodeLoader::parseProperti
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2017-05-29 21:16:00
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图片旋转 1. cv2.getRotationMatrix2D(获得仿射变化矩阵) 2. cv2.warpAffine(进行仿射变化) 1.rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(center, -5, 1)参数说明：center表示中间点的位置，-5表示逆时针旋转5度，1表示进行等比列的缩放2. cv2.warpAffine(img, rot_mat, (img.
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2019-09-03 11:44:00
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在使用Python进行程序开发时，`roll2d`函数是一个常见的需求，尤其是在处理二维数组时。这个函数用于在二维数组的特定轴上进行滚动操作。在本文中，我将总结解决“Python roll2d函数”相关问题的过程，内容涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
## 版本对比
在使用`roll2d`函数的不同版本中，存在一些特性差异，特别是函数参数的变化和返回值的处理。
目录自适应最大池化应用常用词向量BertBert的输入Bert的预训练过程Bert的enco
原创
2023-04-03 12:03:36
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绪言边缘检测模糊处理blur()medianBlur()GaussianBlur()边缘检测函数Laplacian()Laplace算子详解Sobel()Sobel算子详解代码示例Canny边缘检测 绪言本篇主要介绍边缘、轮廓检测，以加深大家对滤波器的初步理解。边缘检测边缘检测是图像处理中的老问题了，很多时候我们并不关心什么颜色特征，即使是灰度图，我们也不关心某一像素点的灰度是多少。比如在车牌检
glTexImage2D 函数详解参考https://blog.csdn.net/jeffasd/article/details/78135588
原创
2022-07-17 00:18:17
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# 用Python实现函数conv2d教程
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中实现函数conv2d。这个任务对于刚入行的小白可能会有些困难，但我将尽力用简单的语言和清晰的步骤帮助你理解。
## 整体流程
让我们先整体了解一下实现“python 函数conv2d”的流程，我们可以用表格展示这个步骤：
```mermaid
journey
title
原创
2024-04-21 05:36:49
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利用SetROP2函数的R2_NOT与R2_NOTXORPEN
程序要实现的功能很简单，就是在窗口的客户区绘制一个矩形。鼠标左键按下记录起点，鼠标左键释放时记录末点，两点间的直线距离为矩形对角线。起初，在鼠标的WM_MOUSEMOVE事件中，我并没有采用SetROP2函数来实现矩形边框的线条重绘功能，导致鼠标在移动过程中出现下图结果： 要解决这个问题，需要先了解SetROP2函数
原图： CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
原文是将其定义在plot内部,但是为了分析放便,将其抽离出来。
原创
2023-03-25 11:58:31
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1、 对于图像中的某一像素点 P（x, y）, 在我们正常的坐标系中，x代表其横坐标，y代表其纵坐标，而在opencv的函数 cvGet2D()与cvSet2D() 中，却行不通。cvGet2D() 的函数原型是 : CvScalar cvGet2D (const CvArr * arr, int idx0, int idx1); 函数返回的是一个CvScal
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2024-02-19 17:41:25
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Pytorch的nn.Conv2d（）详解nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数in_channelsout_channelskernel_sizestride = 1padding = 0dilation = 1groups = 1bias = Truepadding_mode = 'zeros' nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数 二维卷积应该是最常用的
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2024-01-17 19:53:55
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tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：第一个参数input：
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2023-07-17 19:48:48
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keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer
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2023-07-17 19:49:05
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x = 0:0.1:8;y1 = sin(x);y2 = cos(x);subplot(221);plot(x,y1);subplot(222);plot(x,y1,x,y2,'.');line = [1 2 3];w = [2 3 4];w1 = [3 1 6];subplot(223);plot(line,w,line,w1);q = [4 6;3 5;1 2];subplot(224);pl
原创
2013-09-21 16:39:50
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# 使用 Python 实现 2D 高斯函数拟合
2D 高斯函数拟合在很多领域中都有广泛的应用，比如图像处理、数据分析和机器学习等。本文将指导你如何使用 Python 实现 2D 高斯函数的拟合，通过一个简单的步骤，我们将逐步进行并解释每一部分的内容。
## 整体流程
在开始之前，我们可以先制定一个简单的流程表，帮助你理清思路。
| 步骤 | 描述
作者 | Pegessi 编辑 | 极市平台导读本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子，实现过程较为简单，最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能。前言CUDA介绍（from chatGPT） 现在深度学习大行其道，作为深度学习的基础软件设施，学习cuda也是很有意义的。本篇
1：2D函数Himmelblau (1)用3D曲线表示2D函数 4个最小解 （2）pytorch中寻找最小解 第一步：先将2D函数Himmelblau用pytorch实现，并且将其进行可视化 【注】x,y分别是一个点的x坐标和y坐标。np.meshgrid(x,y)可以实现将x,y的范围传入其中。X ...
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2021-07-26 23:08:00
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