这次再深入学习一下calcHist函数，即用于计算直方图的函数，主要是分析一下该函数的众多的参数，看看应该如何使用，先给出一段代码，其中包括两部分，一部分来自opencv_tutorials中的例子，一部分来自opencv2refman中，都进行了修改，opencv版本为2.3.1。#include <opencv2/
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2024-09-09 16:50:23
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1、准备数据集 这一步就是想方设法搞来训练数据，可以是图像，可以是语音文件、视频等等。 ok，现在假设你找到了所需的数据集（本教程就以图片为例），数据集需要进行预处理，这部分工作量比较大，需要将庞大的数据集人工分类好。
每个文件夹下就是相应的图片，然后将每一类的图片重命名，切记：不同类的图片要有区别，比如bus类的图片命名为300-399（因为我这里每一类的图片不超过100
环境：WIN7 Python3.6.2 教程：https://www.pyimagesearch.com/2018/09/24/opencv-face-recognition/ 本博客参考：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1604481732334342594&wfr=spider&for=pc一、构建采集人脸数据集的python脚本build_fa
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2024-04-22 14:31:46
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COCO数据集可用来训练目标检测，分类，实例分割等。下面简单说下如何使用这个数据集，数据集下载可用如下的代码进行，以2017为例。# Download the image data.
cd ./images
echo "Downloading MSCOCO train images ..."
curl -LO http://images.cocodataset.org/zips/train2017
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2024-05-03 16:42:36
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python处理数据集详细过程本文是基于博客PyTorch学习之路（level1）——训练一个图像分类模型并结合所查资料及自己的理解整理出来的，目的是作为python基础知识备忘，侵删。torchvision.transforms的功能为：PIL.image/numpy.ndarray与Tensor相互转化Tensor归一化对PIL.image裁剪、缩放等通常，在使用torchvision.tra
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2023-09-10 22:24:36
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前言最近在学TensorFlow，第一个比较完整的程序就是对MNIST数据集进行识别。一、MNIST数据集简介MNIST是一个简单的计算机视觉数据集，它包含手写数字的图像集： 数据集：每张图像是28 * 28像素：我们的任务是使用CNN训练一个能够进行识别的模型。二、模型构建1.加载数据我们先要下载需要的数据集保存到程序所在目录，下载地址：http://yann.lecun.com/ex
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2024-01-04 13:00:09
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# 使用成人数据集解决实际问题的Python方法
在数据科学和机器学习的领域，数据集的使用与理解是非常重要的。成人数据集（也称为Census Income Dataset）是一个经典的数据集，主要用于预测个人收入是否超过50,000美元。本文将探讨如何利用该数据集来解决实际问题，并提供相应的Python代码示例。
## 问题背景
我们的目标是通过成人数据集预测人们的年收入，以此帮助社会福利机
最近忙里偷闲学习了一点机器学习的知识，看到神经网络算法时我和阿Kun便想到要将它用Python代码实现。我们用了两种不同的方法来编写它。这里只放出我的代码。MNIST数据集基于美国国家标准与技术研究院的两个数据集构建而成。训练集中包含250个人的手写数字，其中50%是高中生，50%来自人口调查局。每个训练集的数字图片像素为28x28。MNIST数据集可通过 下载链接 下载，它包
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2023-10-18 10:25:51
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文章目录介绍安装matplotlib绘制简单的折线图绘制散点图 介绍数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以字节的数据。数据科学家使用Python编写了一系列令人印象深刻的可视化和分析工具，其中很多也可供我们使用。最流行的工具之一是matplotlib，它是一个数学
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2023-09-07 14:45:49
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DataWhale7月学习——Python入门字典、集合与序列字典可变类型与不可变类型字典的定义创建和访问字典字典的内置方法集合集合的创建访问集合中的值两个/多个集合操作序列序列的内置函数练习题 字典、集合与序列本节我们初步学习Python语法中的字典、集合和序列。文章给出了一些重点知识的.py程序便于读者深入理解。本文的程序编写基于Python3.0+，安装环境使用的是PyCharm。字典序列
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2024-05-17 23:31:06
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目录1、获取mnist数据2、mnist文件格式3、从文件读出数据3.1、读出文件头3.2、读出图片数据3.3、读取标签数据4、应用例子4.1、显示标签和图片4.2、将图片数据集转换为tif图片文件mnist是一个包含0~9的阿拉伯数字手写字体数据集，它由60000个样本组成的训练集和10000个样本组成的测试集。其中每种数据集又分别包含2个文件，分别是图片文件和标签文件。1、获取mnist数据数
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2023-10-04 22:28:19
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数据集下载网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载后无需解压，将其放在一个文件夹下即可：数据说明： 数据集常被分为2~3个部分 训练集(train set)：用来学习的一组例子，用来适应分类器的参数[即权重] 验证集(validation set)：一组用于调整分类器参数（即体系结构，而不是权重）的示例，例如选择神经网络中隐藏单元的数量 测试集(test se
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2024-03-29 11:59:41
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Yolo的配置很简单，下载opencv3.2并安装，下载vs2015并安装，打开darknet-master/build/darknet/darknet.sln，修改为release或debug X64，并配置opencv3.2头文件、库文件、链接库，编译直接成功。 下面讲下如何训练自己的数据集：1、下载目录文件yolo-data.ratr并解压缩到在darknet-mast
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2024-05-06 15:03:13
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文章目录一、图片二、视频1.准备好视频播放的代码test2.cpp2.读入数据使用摄像头总结 一、图片先准备好打开图片所需要的代码：test1.cpp:
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int
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2024-06-24 12:55:39
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# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 下载并载入 MNIST 手写数字库（55000 * 28 * 28）55000 张训练图像
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_
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2024-06-22 07:31:43
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1、首先用简单的matlab提供的数据集进行测试% 下载数据集：这里先用matlab自带的数据集
unzip('MerchData.zip');
imds = imageDatastore('MerchData',"IncludeSubfolders",true,'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel
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2024-04-16 10:35:01
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在做机器学习时经常要分类读取数据，自己写还是有点繁琐的，MATLAB已经内嵌的imageDatastore使用起来很方便。 imageDatastore()函数用于读取指定路径下的所有文件 使用语法： ImageDatastore(path,Name,Value) 输入参数为文件（夹）路径，以及一些键值对，输出为一个ImageDatastore对象。 直接看例子吧，现在要读取下图MNIST的训练集
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2024-05-04 18:59:10
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文章目录项目介绍版本介绍model.py 代码说明将 .pb 文件转换为 .uff 文件sample.py 代码说明报错 项目介绍在 Jetson Nano 上使用 TensorRT 为 Mnist 数据集的推理过程进行加速。使用的 .py 文件可以在下面这个路径中找到。cd /usr/src/tensorrt/python/end_to_end_tensorflow_mnist版本介绍在 Je
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2024-03-18 09:34:52
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下面列举几个视觉SLAM常用的数据集。常用的数据集有：KITTI数据集、EuRoC数据集、TUM数据集、Oxford数据集、ICL-NUIM数据集、RGBD Object数据集等等。KITTI数据集KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow
数据集 开放数据集介绍: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35399323 roboflow 资源网站, 主要是CV: https://universe.roboflow.com/search?q=mo
原创
2024-01-16 16:50:51
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