OpenCV图像处理-矩阵掩模前言掩模操作的含义手动掩模自动掩模 前言本文使用的环境为：Qt5.11 + OpenCV3.4.6 掩模操作的含义首先把图像当作一个很大的矩阵，矩阵里的每一行和每一列均有一个数值。然而，我们可以通过对矩阵做处理，使得矩阵的对应的数据发生变化，这个处理过程可以理解为掩模。例如通过掩模操作把矩阵的某一行某一列的值清零，则对应的图像上的该像素点也同时置零。图像掩
转载
2024-04-06 20:10:22
85阅读
# Python 向量转为矩阵的完整指南
在学习数据分析和机器学习的过程中，理解向量和矩阵的转化非常重要。今天，我们将详细地探讨如何使用 Python 将向量转为矩阵，整个过程会分成几个简单的步骤，帮助你掌握这一技能。
## 流程概述
下面是将向量转为矩阵的一系列步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-09-03 03:44:40
68阅读
在处理深度学习中的数据时，PyTorch是一个非常重要的工具，其中涉及到的矩阵和向量操作经常会成为开发者们面临的问题。在这篇博文中，我将详细记录如何将PyTorch中的列向量转变为矩阵的过程。这包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测以及工具链集成等内容。
## 协议背景
在机器学习和深度学习领域，数据结构的转换频繁发生。PyTorch作为一个动态计算图框架，使用Tensor作为基
最近对图像处理十分感兴趣，也学着用opencv 实现各种简单的图像处理，因此，有了下面的实验，就是将照片处理成漫画的风格。思路是从知乎上所得：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24416498，该方法对风景图片漫画风格化比较好，但对人的效果还不是很好需要改进，若后续有了好的思路再跟新。对照片进行动漫话一般需要四个步骤 1、边缘检测 2、将边缘检测得到的边缘 以黑色的形式
# 将矩阵转为向量的实际应用
在数据处理和机器学习中，经常会遇到需要将矩阵转为向量的情况。这种转换可以帮助简化数据处理过程，提高计算效率。
## 实际问题
假设我们有一个矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。我们希望将这个矩阵转为向量，以便进行后续的数据分析或建模。
## 解决方法
在Python中，我们可以使用NumPy库来实现矩阵到向量的转换。NumPy是一个强大的数值计算库
原创
2024-04-06 03:43:08
140阅读
Pytorch简介Pytorch安装 登录Pytorch官网，选择需要的配置和包管理方法，是否使用GPU，复制最下面一行代码，输入终端(windows: Terminal or cmd)安装Pytorch。 Conda环境下的Pytorch新版本安装完毕后自带GPU配置，因此不用再配置CUDA。 如果一切正常，torch.cuda.is_available()应当为True张量计算Pytorch的
转载
2023-11-06 21:22:36
151阅读
在PS、画图板等工具里，我们常常用到放大、缩小、扭曲、旋转等等的一些图像变换，那么这一次，我们使用openCV来实现以下图像常用的几种变换方法。 一、重映射 什么是重映射？ 名字听上去是比较高端，但是实际上，它的原理很简单，就是将原图像通过一定
转载
2024-04-30 04:20:41
236阅读
# 在Python实现列向量转为矩阵
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中实现将列向量转为矩阵的操作。这是一个非常基础但又重要的操作，对于数据处理和线性代数运算都有很大的帮助。
## 流程概述
首先，让我们来看一下列向量转为矩阵的整个流程，我用表格形式展示给你：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 创建
原创
2024-03-06 03:35:14
100阅读
Introduction to SupportVector Machines支持向量机简介Goal在本教程中，您将学习如何：使用 OpenCV 函数 cv::ml::SVM::train构建基于 SVM 的分类器，并使用 cv::ml::SVM::predict来测试其性能。What is a SVM?支持向量机（A Support Vector Machine） (SVM) 是由分离超平面（se
numpy中的ndarray方法和属性1 NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。这个跟线性代数的秩不太一样。 2 在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是一个一维数组，而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axes），而轴的数量——秩，就是数组的
转载
2024-07-05 21:14:12
41阅读
最近在用python的django做一个网站，时不时都会要对数据做一些转换或者对一些数据结构进行比较或者运算，但总是要上网去找资料，然后复制粘贴，时间长了，感觉整个项目的代码很凌乱，完全不是按照自己的思路来(虽然是按照自己的方式复制粘贴，哈哈哈！！！)，所以在此记录一下，方便自己查看使用，也和大家分享一下经验。欢迎大家阅读指正！！重复元素判定如何判断一个列表里面是否存在重复元素？ 重复元素
转载
2024-02-26 08:14:36
57阅读
# 如何将平移矩阵转换为平移向量的Python实现
在计算机图形学中，平移是将图形沿某个方向移动的过程。为了实现这样的平移，常常使用平移矩阵。平移矩阵是一种特殊类型的矩阵，用于在三维空间中描述物体的移动。在本文中，我们将探讨如何将平移矩阵转换为平移向量，并提供Python代码示例供您参考。
## 什么是平移矩阵？
平移矩阵是一个增广矩阵，通常用于在计算机图形学中表示几何变换。在二维空间中，平
1. 前言矩阵乘法是将两个矩阵作为输入值，并将 A 矩阵的行与 B 矩阵的列对应位置相乘再相加，从而生成一个新矩阵，如下图所示：注意：必须确保第一个矩阵中的行数等于第二个矩阵中的列数，否则不能进行矩阵乘法运算。 图1：矩阵乘法矩阵乘法运算被称为向量化操作，向量化的主要目的是减少使用的 for 循环次数或者根本不使用。这样做的目的是为了加速程序的计算。下面介绍 NumPy 提供的三种矩阵乘
转载
2023-06-03 07:41:11
1246阅读
1、矩阵下表引用 表达式(Matlab程序) 函数功能1A(1
转载
2023-10-17 19:12:57
170阅读
数学上的内积、外积和叉积内积也即是：点积、标量积或者数量积
从代数角度看，先对两个数字序列中的每组对应元素求积，再对所有积求和，结果即为点积。从几何角度看，点积则是两个向量的长度与它们夹角余弦的积。外积也即是：张量积
在线性代数中一般指两个向量的张量积，其结果为一矩阵，也就是矩阵乘法叉积也即是：向量积
叉积axb得到的是与a和b都垂直的向量Numpy中的矩阵乘法np.dot()对于二维矩阵，计算真
转载
2023-06-03 19:27:20
94阅读
最近和Samuel成功地搭建了基于编码结构光的三维重建系统，这项技术应该说已经是很成熟的了，代码我们也从网上download下来学习，当然自己也重写了一遍。除了系统校准，实际操作时整个流程分为图像解码和基于三角学计算三维坐标两大块，在不同地方加入不同的filter以及一些recover的过程。之前的代码沿用了OpenCV C的API。为了配合部门其他组员，同时本着与时俱进的精神，这两天主要就是将之
转载
2024-07-25 16:54:51
57阅读
# Python OpenCV：将矩阵中的非0值转为1
在图像处理和计算机视觉领域，使用 Python 和 OpenCV 可以方便地对图像进行各种形式的操作。一个常见的需求是将图像中的非零值转换为1，这在二值化处理中特别有用。本文将为大家介绍如何实现这一功能，并提供相应的代码示例。
## 理解矩阵与图像
在 OpenCV 中，图像被表示为矩阵。矩阵中的每个元素对应于图像中的一个像素值。在灰度
Numpy，是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为重要的基础包。大多数计算包都提供了基于Numpy的科学函数功能，将Numpy的数组对象作为数据交换的通用语。Numpy中会出现以下内容：ndarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能。对所有数据进行快速的矩阵计算，而无需编写循环程序。对硬盘中数组数据进行读写的工具，并对内存映射
转载
2024-10-17 21:55:14
50阅读
# PyTorch中的行向量与列向量转换
在深度学习和机器学习的应用中，张量（tensor）是数据的基本单位，它们可以是标量、向量或多维数组。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的工具来处理这些张量。在本文中，我们将重点讨论如何在PyTorch中将行向量转换为列向量，以及相关的基本操作和应用场景。
## 一、什么是行向量和列向量？
在数学中，向量可以以多种形式表示，其中最
原创
2024-09-03 05:48:56
58阅读
这是个人学习笔记，有错欢迎指出MVP矩阵MVP矩阵分别是模型(Model)、观察(View)、投影(Projection)三个矩阵顶点坐标起始于局部空间(Local Space)，在这里它称为局部坐标(Local Coordinate) 它在之后会变为世界坐标(World Coordinate)，观察坐标(View Coordinate)，裁剪坐标(Clip Coordinate)，并最后以屏幕坐
转载
2024-10-26 21:17:52
70阅读
