原创 OpenCV-擴充圖像的邊界

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('C:\\Elag\\data\\kaggle\\landmark-recognition-challeng

原创 opencv python 輪廓特徵/凸包/外接矩形/外接圓/擬合矩形/擬合直線/擬合圓

1.圖像的矩 cv2.moments() 圖像的矩可以幫助計算物體的某些特徵,如對象的質心,對象的區域等. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('img7.png',0) r

原创 Tensorflow-API :tf.cond

tf.cond()是一個條件函數,根據條件返回的True或False 返回相應的結果 第一個參數是條件 bool 類型,第2個和第3個參數是返回的值,如果條件是True 返回第二個參數,如果條件是False 則返回第三個參數 impor

原创 OpenCV VideoCapture.get()參數詳解

param define cv2.VideoCapture.get(0) 視頻文件的當前位置(播放)以毫秒爲單位 cv2.VideoCapture.get(1) 基於以0開始的被捕獲或解碼的幀索引 cv2.VideoC

原创 Tensorflow-API :tf.where

返回輸入矩陣中true的索引位置,x和y必須同時有(維度必須相同)或沒有 import tensorflow as tf where = tf.where([True,False,True,False,True,True]) where

原创 做人,良心排第一

人,醜不怕,窮不怕, 最怕又醜又窮還奸詐, 人醜,心善,是美德, 人窮,努力,會發財, 人一旦奸詐了, 就沒有什麼大出息。 人活着, 錢不是第一,名不是第一, 良心是第一。 有良心的人,堂堂正正做人; 有良心的人,正正經

原创 OpenCV筆記大集錦

1:OpenCV學習筆記 作者:CSDN 數量:55篇博文 網址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函數解讀和原理解讀 作者:夢想騰

原创 52個有用的機器學習和預測API

面部和圖像識別 1.Animetrics Face Recognition:該 API 能用來檢測圖片上的人物面部,並且將其和已知的面部特徵進行比對。該 API 還能在可搜索的圖庫中添加或移除搜索主題,也可以在某個主題中添加或刪除某張臉。

原创 OpenCV 形態學轉換

綜述 OpenCV中的形態學轉換操作有七種:腐蝕,膨脹,開運算,閉運算,形態學梯度,禮帽,黑帽。 API參照表 中文名 英文名 api 原理 個人理解 腐蝕 erode erosion = cv2.erode(src=girl

原创 linux 編譯安裝TRMPdump(libRTMP)

需要編譯libRTMP,首先需要安裝配置編譯環境。網上能夠找到的資料多是在Windows環境編譯。這裏介紹一下在Linux系統中編譯安裝libRTMP,一來給後來者一個參考,二來也給自己做一個備忘錄。 編譯libRTMP之前,需要安裝下

原创 Python 下載文件

import urllib.request urllib.request.urlretrieve('http://...hxbl.rar','hxbl.rar') from urllib import request, error

原创 Shell腳本8種字符串截取方法總結

主要是用 #和% 進行截取,#從左邊開始截取,%從右邊開始截取 假設有變量 var=http://www.aaa.com/123.htm. 1.# 號截取,刪除左邊字符,保留右邊字符,匹配第一個。 echo ${var#*//},其中

原创 Tensorflow-API :比較函數

比較兩個數,返回一個 bool 類型的張量 import tensorflow as tf #判斷每一個數是否大於0.5 greater = tf.greater([1.,0.2,0.5,0.,2.,3.], 0.5) #判斷每一個數是否

原创 Tensorflow-API : tf.gather

tf.gather 根據索引從參數軸上收集切片,索引必須是任何維度的整數張量 (通常爲 0-D 或 1-D) import tensorflow as tf t1 = tf.reshape(tf.range(0,16),[2,2,4

原创 OpenCV-切割視頻

import cv2 # 讀入視頻文件 video_capture = cv2.VideoCapture('C:\\Users\\user\\Desktop\\Bing_S01E60_Wellies.mp4') # FPS fps