一.MNIST手写字体文件说明 MNIST手写字体数据库下载地址http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 。 MNIST手写字体的数据库说明在下载网站的下面也有，为了便于写程序，数据库文件说明如下：从上面的数据库说明可以看出来，MNIST手写字体数据库包含了是个文件，每个文件都是单纯的普通文件格式，因此，可以采用C++的文件流将其打开，每一个文件除了几个字节的文件头
之前一直在看深度学习，突然用到了对图像处理的东西，所以过来补充一下OpenCV基础。就顺便从网上了买了一本OpenCV 3计算机视觉这本书，这本书比较薄，但是目前已经够我用了，在这里就记录一下我的学习笔记。一 OpeCV3的安装在前面我已经介绍过我的python运行环境，是运行在windos 7操作系统下，安装的Anaconda集成开发环境。具体安装步骤可以参考文章第一节，windows下深度学习
# 如何使用 PyTorch 读入 .mat 文件
在许多机器学习和深度学习应用中，我们需要处理不同格式的数据。`.mat` 文件作为 MATLAB 保存的数据格式，常常需要在 Python 环境中进行处理，尤其是与 PyTorch 结合使用。以下是实现这一过程的详细说明。
## 整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
## PyTorch 读入 mat 文件
### 介绍
在深度学习中，我们经常需要使用到不同的数据格式进行训练和预测。其中，MATLAB的 mat 文件是一种常见的数据格式，它可以存储多种类型的数据，包括矩阵、图像、文本等。在 PyTorch 中读入 mat 文件并转换为张量是一个常见的操作，本文将介绍如何实现这一功能。
### 流程概述
整个处理流程可以分为以下几个步骤：
1. 导入所
原创
2023-09-01 03:42:21
661阅读
MAML-RL Pytorch 代码解读 (10) – maml_rl/envs/subproc_vec_env.py 文章目录MAML-RL Pytorch 代码解读 (10) -- maml_rl/envs/subproc_vec_env.py基本介绍源码链接文件路径`import` 包`EnvWorker()` 类`SubprocVecEnv()` 类总结 基本介绍在网上看到的元学习 MAM
# PyTorch读入MAT数据的完整指南
在深度学习和科学计算中，MAT文件格式（MATLAB的文件格式）是很常见的。如果你想在PyTorch中使用这些数据，首先需要将MAT文件读入并转换为能被PyTorch处理的形式。本文将引导你了解如何在PyTorch中读取MAT文件，整个过程将分步骤阐述。
## 整体流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 06:30:24
144阅读
# 如何使用R语言读入mat数据
## 整体流程
```mermaid
erDiagram
确定数据路径 --> 下载数据 --> 读取数据 --> 数据分析
```
## 具体步骤
| 步骤 | 操作 | 代码 |
|----------|------------|-----------
原创
2024-04-25 04:33:29
48阅读
基于VS与OpenCV的模板匹配学习（4）：手写OpenCV matchTemplate() 文章目录基于VS与OpenCV的模板匹配学习（4）：手写OpenCV matchTemplate()前言一、OpenCV templmatch源码分析二、平方差度量计算三、高斯金字塔3.1 创建高斯金字塔模板3.2 高斯金字塔策略3.3 findMatchingPosition_GrayValueBase
转载
2024-03-26 07:43:57
58阅读
一、矩阵 Mat I,img,I1,I2,dst,A,B;
double k,alpha;Scalar s;
//Scalar 是一个结构体，常用来存储像素，比如Scalar s;
s=cvGet2D(pImg,x,y);
s.val[0],s.val[1],s.val[2]就是对应的图像BGR的值1.加法
I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I);
add(I1,I2,dst
转载
2024-07-22 17:12:33
44阅读
1 cv::Mat cv::Mat是一个n维矩阵类，声明在<opencv2/core/core.hpp>中。 class CV_EXPORTS Mat
{
public:
//a lot of methods
…
/*! includes several bit-fields:
- the ma
1.2 Mat的内存管理图像数据量大，不妥善管理好内存会产生很大的问题。OpenCV1.X中多采用C的结构，需要用户自己管理内存，在图像不再使用时调用CvRelease。OpenCV2.X中采用C++面向对象的方式，内存可以由自动申请和释放。 1.2.1 图像头与图像内容OpenCV中，图像的头与图像内容是分开的。如下面这段代码：Mat A = Mat::zeros(800,600, C
转载
2024-04-23 11:02:44
85阅读
OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例 CvMat是OpenCV比较基础的函数。初学者应该掌握并熟练应用。但是我认为计算机专业学习的方法是，不断的总结并且提炼，同时还要做大量的实践，如编码，才能记忆深刻，体会深刻，从而引导自己想更高层次迈进。1.初始化矩阵： 方式一、逐点赋值式： CvMat* mat = cvCreateMa
转载
2024-03-07 19:03:14
83阅读
Public Member Funcchannels()Mat矩阵元素拥有的通道数。depth()用来度量每一个像素中每一个通道的精度，但它本身与图像的通道数无关。 depth数值越大，精度越高。 Mat.depth()得到的是一个0~6的数字，分别代表不同的位数，对应关系如下：enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV_
转载
2024-06-04 11:11:19
82阅读
//<学习OPENCV>第3章
//数据结构基本操作
#include<cv.h>
#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <cxcore.h>
#include<
转载
2024-04-17 16:01:32
152阅读
MAT 本博文介绍了Mat的使用，基本上是参照opencv_tutorials翻译的，可能存在一些理解上的偏差，欢迎指正。 OpenCV在2001年开始起使用。那时候库文件是用C的接口写的，用一个IplImage的C结构存储图像，在老版本的教科书和说明书中你仍可以看到。这种方式导致了内存管理方面的问题，用户不得不自己去释放内存空间。不过为方便使用，现在opencv已经开发了C+
转载
2024-03-12 12:44:16
149阅读
本文讲述了OpenCV中几种访问矩阵元素的方法，在指定平台上给出性能比较，分析每种矩阵元素访问方法的代码复杂度，易用性。一、预备设置本文假设你已经正确配置了opencv的环境，为方便大家实验，在文中也给出了编译源程序的Makefile，其内容如代码段1所示。采用如代码段2所示的计时函数，这段代码你可以在我之前的博文中找到，abtic() 可以返回微秒（10^-6秒）级，而且兼容Windows和Li
转载
2024-06-05 19:58:57
68阅读
Mat初始化
为空不赋值
cv::Mat skeleton3D(4, 17, CV_64F);直接赋值：
double a[] = {1,2,3,4};
Mat test(2,2,CV_64_F);
cv::Mat mtest(3, 1, CV_64F, cv::Scalar::all(0));
cv::Mat mtest(3, 1, CV_64F, c
转载
2024-04-09 16:27:36
158阅读
1.Mat是什么 Mat是一种图像容器，是二维向量，灰度图的Mat一般存放<uchar>类型，RGB彩色图像一般存放<Vec3b>类型。 单通道灰度图数据存放样式： RGB三通道彩色图存放形式不同，每列并列存放通道数量的子列（注意通道数量反转为了BGR）：&nb
转载
2024-06-01 21:42:50
104阅读
一：显示图像并保存#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("D:/images/011.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);//读取进来的数据以矩阵的形势,第二
转载
2024-03-29 07:32:06
42阅读
关于深拷贝和浅拷贝：深拷贝和浅拷贝是根据拷贝的变量是否重新分配内存来区分的，当要重新分配内存来存放拷贝的变量时，就是深拷贝，反之如果拷贝不复制数据只创建矩阵头则为浅拷贝。 举个栗子：加如路人甲有一份文件放在储物柜A中，某时刻路人乙想阅览这份文件或者文件中的一部分（ROI），此时路人乙有两种选择：1 从甲那获知储物柜A的地址并记住（创建矩阵头），根据这个信息去储物柜A阅览（查
转载
2024-04-04 11:29:11
40阅读
