louvain社团检测算法(python) 这里写目录标题louvain社团检测算法(python)壹、完整代码贰、分步解释1.为网络中的每个节点分配一个社团；2. 算法初始化3. 第一阶段循环4. 第一阶段文字图片双解释5.第二个阶段6.获得社团7.两个阶段进行循环8. 主函数进行调用运行9整体代码 壹、完整代码参考连接： 贰、分步解释Louvain分为循环迭代的两个阶段。假设有V个节点的加权网
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2023-11-23 13:03:32
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反向传播通过使用计算图形在Tensorflow，Torch，Theano等深度学习框架中实现。更为重要的是，理解计算图上的反向传播结合了几种不同的算法及其变体，如通过时间反向传播和共享权重反向传播。一旦一切都转换成计算图，它们仍然是相同的算法只是在计算图上反向传播。什么是计算图计算图被定义为有向图，其中节点对应于数学运算。计算图是表达和评估数学表达式的一种方式。例如，这里有一个简单的数学公式 -p
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2023-11-14 10:16:54
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聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervised learning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut五个算法在聚类中的应用。Clustering Algorithms分类：1. Partitioning approach: 建立数
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2024-05-18 12:59:49
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learn opencv website: https://www.learnopencv.com/ learn opencv github:https://github.com/spmallick/learnopencv
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2022-07-21 08:25:18
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一、openCV介绍 Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、M
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2024-04-18 22:33:46
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OpenCV强大的图像处理被广泛应用与各行各业，如何将其部署到不同的平台是每个OpenCV开发人员必须面对解决的。对于OpenCV开发，很多选择C++实现基本的算法，而如何将算法应用到IOS、Android或嵌入式设备上却 是一个问题，这节将讲解OpenCV 在Android上的部署，这里选择在Android S
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2024-03-25 12:06:52
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图像最基本的变换即仿射变换(Affine Transform)和透射变换(Perspective Transform)。仿射变换是对一个向量空间进行一次线性变换并接上一次平移。透射变换是中心投影的射影变换。1.仿射变换仿射变换是线性变换与平移的组合。1.1原理描述首先，线性变换是什么？线性变换是满足以下两条性质的变换：1）直线在变换后仍然为直线，不能有所弯曲。2）原点必须保持固定。常见的线性有绕原
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2024-03-11 14:53:42
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Meanshift（均值漂移）是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法。Meanshift不仅能够用于图像滤波，视频跟踪，还能够用于图像切割。(x,y,r,g,b)，均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域，能够理解为数据分布最集中的区域。opencv自带的meanshift切割函数cvPyrMeanShiftFiltering()中，就专门
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2024-06-16 16:14:07
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很多细碎的知识散落在各个角落，每天记录用过的函数和知识点。不积跬步无以至千里。1、cvZero()可以将矩阵置0.2、一个很好的debug网站 http://stackoverflow.com/3、用了Mat确实方便了许多，但是接着就出现了许多莫名奇妙的错误。 integral()CV_EXPORTS_W void integral( InputArray src, OutputArray
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2023-07-25 22:25:34
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1、图像与矩阵 一般来说，图像是一个标准的矩形，有着宽度（width）和高度（height）。而矩阵有着行（row）和列（column），矩阵的操作在数学和计算机中的处理都很常见且成熟，于是很自然的就把图像作为一个矩阵，把对图像的操作转换成对矩阵的操作，实际上所有的图像处理工具都是这么做的。计算机视觉中的图像是数字设备捕获到物理世界的表象。图像只是存储在矩阵格式中的数字序列。每个数字是一个考虑的
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2024-02-18 22:02:22
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（一）Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针，CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。 二维单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问，i是行序号，j是列序号。注：后来知道可以通过类型转换，用指针访问data数据，见后文）。可以用Mat::ptr()来获得指向某行元素的指针，在通过行数与通道数计算相应点的指针。参照OpenCV的Mat::a
OpenCV4.4.0+VS2017 环境配置1.准备工具1.OpenCV4.4安装包，下载地址：opencv-4.4.0-vc14_vc15.exe（下载速度可能会很慢!)2.VS2017, 若是机器上没有安装，可以在线安装，也可以下载离线安装包，特别的大（大于20G）,安装比较慢。3.安装环境：Win10 64位操作系统2.详细步骤1.下载OpenCV自解压程序直接访问OpenCV下载页面：O
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2024-05-25 14:54:42
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霍夫线变换OpenCV 提供三种不同的霍夫线变换分别是：标准霍夫变换(Standard Hough Transform, SHT)、多尺度霍夫变换(Multi-Scale Hough Transform, MSHT)和累计概率霍夫变换(Progressive Probabilistic Hough Transform, PPHT)。其中多尺度霍夫变换(MSHT)为经典霍夫变换(SHT)在多尺度下的
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2024-04-15 12:43:25
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基于vs2015+opencv3.3的简易的车牌定位直接上代码#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int areas;
//该函数用来验证是否是我们想要的区域，车牌定位原理其实就是在图片上寻找矩形，我们可以用长宽比例以及面积来验证是否
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2024-04-16 14:33:10
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本文是 OpenCV图像视觉入门之路的第8篇文章，本文详细的在图像上面进行了绘制线条、绘制圆、空心圆、实心圆、画矩形、空心矩形、实心矩形、添加英文、添加汉字、绘制多边形等操作。OpenCV 图像绘图、线条、文字、矩形目录1 绘制线条2 绘制圆2.1 空心圆2.2 实心圆3 画矩形3.1 空心矩形3.2
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2024-02-14 19:28:45
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前言这个算法是IPOL上一篇名为《Automatic Color Equalization(ACE) and its Fast Implementation》提出的，这实际上也是《快速ACE算法及其在图像拼接中的应用》这篇论文中使用的ACE算法，这个算法主要是基于Retinex成像理论做的自动彩色均衡，我用C++ OpenCV实现了，来分享一下。算法原理在论文介绍中提到，高动态图像是指
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2024-05-14 10:25:18
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1. OpenCV 概念图像处理( Image Processing )是用计算机对图像进行分析， 以达到所需结果的技术， 又称影像处理。图像处理技术一般包括图像压缩， 增强和复原， 匹配、描述和识别 3 个部分。图像处理一般指数字图像处理（ Digital Image Processing )。其中， 数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组。该数组的元素称为像
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2023-11-01 21:02:55
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Opencv 英文文档地址 ： docs.opencv.orgOpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) 是一个使用 BSD 许可证的开源库，包含数百个计算机视觉算法。此文档详细的描述了 OpenCV 2.x API，这主要是 C++ API，相对于 OpenCV 1.x API 的 C
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2024-04-25 20:34:48
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为了提取关键帧，这里使用帧差法，语言为C语言，调用opencv库实现。我们将视频第一帧设定为关键帧，后面的每一个帧与前一个关键帧进行像素帧差(灰度图)，并设定阈值判断发生变化的像素点比例，通过此比例判断帧是否有发生突变，有发生突变的帧设定为关键帧并保存在特定文件夹中。以此循环将所有帧遍历完成即可。在测试程序前，为了方便测试，我们将电影截取为两分钟的片段，不然太长了不方便测试，如果有备好的视频片段可
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2024-04-26 11:42:30
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任务根据语义分割网络的输出，去求以下任务的结果。（神经网络的后处理操作） （1）画出病灶边界 （2）画出贴近的椭圆 （3）过滤病灶内的噪声 （4）计算病灶的不规则周长 （5）计算病灶面积 （6）画出径线原图预处理假设网络为一个二分类语义分割网络，网络的输出是一个二维的tensor，每个像素的值为0~1的置信度。先预处理操作，通过设置阈值把每个像素转换为0或者255，分别代表背景和目标，生成mask
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2024-04-17 15:39:24
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