目录前言：一、环境准备：1、基本环境：2、下载opencv源码3、下载opencv_contrib模块二、cmake 编译：1、第一次"configure" 与缺失文件2、编译项设置：3、再次"configure"错误与缺失文件三、工程编译四、错误解决方法：1、文件download失败解决方法：2、错误
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2024-05-06 16:35:07
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# 如何用Python输出数据集类别数
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何用Python输出数据集的类别数。这是一个重要的任务，因为了解数据集中的类别数量对我们进行后续分析和处理非常有帮助。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程。我将用一个表格展示每个步骤和对应的操作。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一：导入必要的库 | 导入pandas库用于数
原创
2024-01-27 08:36:33
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我会简述如何得到v5模型中各层的参数量和计算量（烂大街的参量表），然后再将如何得到各层的计算量FLOPs（基本没人教怎么获得各层FLOPs，花我一番功夫，其实特别简单，轮子U神都造好了） 文章目录前言一、参数量param和计算量FLOPs二、YOLOV5中打印各项参数1. 烂大街的参数打印2. 各层的计算量FLOPs3.柳暗花明又一村总结 前言在侧端部署深度学习模型时，我们一直都说说这些模型很小，
目录I. 前言II. 数据处理III. LSTM模型IV. 训练/测试V. 源码及数据 I. 前言在前面的一篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）中，我们利用LSTM实现了负荷预测，但我们只是简单利用负荷预测负荷，并没有利用到其他一些环境变量，比如温度、湿度等。本篇文章主要考虑用PyTorch搭建LSTM实现多变量时间序列预测。II. 数据处理数据集为某个地区某段时间内的电
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2023-08-10 12:49:29
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分类器 分类器是一种计算机程序。 他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器 一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？ 我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，泛化性较差。 因此我们的目标是找到一条直线，离最近的点距离最远。 怎么寻找
聚类是什么？ 聚类或者聚类分析是无监督学习问题。通常被用作数据分析技术，用来发现大数据中的有趣模型。与监督学习（类似预测模型）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。 一句话概括：聚
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2024-09-08 10:46:52
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# 输出Python变量的类别
作为一名经验丰富的开发者，我将会教给你如何实现输出Python变量的类别。在本文中，我将使用表格来展示整个流程，并在每一步中给出详细的代码和注释。
## 步骤
首先，让我们来看一下整个流程的步骤。我们将使用以下步骤来实现输出Python变量的类别：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 定义一个变量 |
| 步骤 2 | 使用
原创
2023-11-10 16:49:48
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如果现在有一个需求，我们需要存储一个人的爱好，用前面说的数据类型存储，毫无疑问只能用字符串存储，并且一个人的爱好可能是很多个，那么我们可以用空格将让他们分开。
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2023-07-27 18:49:29
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#include
原创
2022-09-08 11:23:12
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一、数字图像存储概述数字图像存储时，我们存储的是图像每个像素点的数值，对应的是一个数字矩阵。二、Mat的存储1、OpenCV1基于C接口定义的图像存储格式IplImage*，直接暴露内存，如果忘记释放内存，就会造成内存泄漏。2、从OpenCV2开始，开始使用Mat类存储图像，具有以下优势：（1）图像的内存分配和释放由Mat类自动管理（2）Mat类由两部分数据组成：矩阵头(包含矩阵尺寸、存储方法、存
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2023-11-29 08:35:48
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一、Mat中图像像素的访问方式1.ptr操作和指针-高效的方式这种方式基于.ptr的操作，也是比较推荐的遍历图像的方式。/** @Method 1: the efficient method
accept grayscale image and RGB image */
int ScanImageEfficiet(Ma
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2024-04-14 08:48:50
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多通道的Mat类矩阵是一个类似于三维的数据，而计算机的存储空间是一个二维空间，因此Mat类矩阵在计算机存储时是将三维数据变成二维数据，先存储第一个元素每个通道的数据，之后再存储第二个元素每个通道的数据。每一行的元素都按照这种方式进行存储，因此如果我们找到了每个元素的起始位置，便可以找到这个元素中每个通道的数据 Mat类常用的属性 Mat a = Mat(3, 4, CV_32F
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2024-02-17 16:40:29
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MatMat的简单使用从实际出发，先看看他干啥的，怎么用。 一般我们用到Mat有两个重要的用途： 1.存储图像（其实图像可以看成一个高行宽列的一个矩阵） 2.存储矩阵先来看看Mat用于图像和矩阵的最基本操作，读取一副图像，修改图像中某些像素的值，最后显示并保存，建立矩阵并进行矩阵运算 （以下例子采用最简单的方法，基本使用默认参数）简洁版（如果你只想使用，而不想知道为什么、怎么改进）#include
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2024-04-30 14:45:01
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作者：imaging 从真实世界中获取数字图像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，则是在记录图像中的每一个点的数值。 比如上面的图像，在标出的镜子区域中你见到的只是一个矩阵，该矩阵包含了所有像素点的强度值。如何获取并存储这些像素值由我们的需求而定，最终在计算机世界里所有图像都可以简化为数值矩以及矩阵信息。作
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2024-08-14 16:38:01
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简介Python 定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。 Python目前有六个标准数据类型：Numbers（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Dictionary（字典）Set（集合）几种分类分类一： 这六大数据类型可以细分为不可变数据类型和可变数据类型不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组） 可变数据（3个）：Li
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2023-08-18 22:30:51
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opencv 提供了cvtColor()函数，用于在图像中不同的色彩空间进行转换，用于后续处理。在使用cvtColor之前首先需要了解下基本的图像色彩模式，色彩模式决定了打印或显示的图片颜色。图像色彩模式位图模式位图模式是图像中最基本的格式，图像只有黑色和白色像素，是色彩模式中占有空间最小的，同样也叫做黑白图，它包含的信息量最少，无法包含图像中的细节，相当于只有0或者1一副彩色图如果要转换成黑白模
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2024-04-14 14:11:19
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一、自己opencv库有freetype#include <opencv2/freetype.hpp> //编译的opencv是否包含，包含就能使用此方法，方便快捷，不包含就要使用方法二了。
cv::Ptr<cv::freetype::FreeType2> ft2;
//字体初始化
void init_font()
{
ft2 = cv::freetype
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2024-03-15 12:17:47
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OpenCV学习笔记（五十六）——InputArray和OutputArray的那些事core 看过OpenCV源代码的朋友，肯定都知道很多函数的接口都是InputArray或者OutputArray型的，这个接口类还是很强大的，今个就来说说它们的那些事。InputArray这个接口类可以是Mat、Mat_<T>、Mat_<T, m, n>、vector<T>、
# Python实现输出类别种类数
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用Python来输出类别种类数。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 任务 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 提取类别特征 |
| 4 | 计算类别种类数 |
| 5 | 输出结果 |
接下来，我将详细解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码
原创
2023-09-19 10:48:29
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相机标定是完成很多任务之前很有必要的一项工作，标定要做的就是得到相机内外参数。kinect有两个相机，一个深度相机，一个彩色相机，两个相机的内外参我们都要得到，具体什么是相机标定，大家可以百度。kinect 2.0 SDK中虽然可以查找到一部分标定信息，但是感觉不够准确，所以我们自己来试一试！SDK中的数据通过代码我们可以获得深度相机内参，下面写出主要的几行代码：CameraIntrinsics*
