原创 計算機視覺基礎系列(python與opencv的操作與運用/tensorflow的基礎介紹)(四)---tensorflow的變量和常量

tensorflow裏面。在運用的時候,變量必須要經過初始化之後纔可以運用,常量可以直接運用,但是在運用的時候必須要經過會話Session之後纔可以打印出來,而初始化之後也必須要執行會話纔可以生效,然後再進行Session會話進行打印,如

原创 計算機視覺基礎系列(python與opencv的操作與運用/tensorflow的基礎介紹)(五)---tensorflow的運算

tensorflow的運行機制: 其中tensor就是我們所說的變量等等,而op則是operation是我們常常運用的四則運算法則和賦值操作等等。graphs則是數據操作的過程,就是這些組成了tensorflow。那麼tensorflo

原创 計算機視覺基礎系列(python與opencv的操作與運用)(三)--像素操作

每個圖片可以看作很多個有顏色的小方塊組合而成的,而每一個像素點的小方塊的顏色,可以看作是三個顏色RGB進行合成的,顏色深度又是指的是8bit,即0-255,圖片的寬高又是指的是圖片在橫軸和縱軸分別有多少個像素,圖片大小又是從何而來的呢:

原创 計算機視覺基礎系列(python與opencv的操作與運用/tensorflow的基礎介紹)(六)---tensorflow的矩陣基礎

矩陣基礎:placehold 首先來個示例代碼進行開始: import tensorflow as tf data1 = tf.placeholder(tf.float32) data2 = tf.placeholder(tf.floa

原创 計算機視覺基礎系列(python與opencv的操作與運用)(二)--圖片壓縮

本次所寫的東西很簡單,也許你需要用的時候還感覺比較有用,若是沒有太大用處的時候則的確沒有太大作用,這裏將它作爲儲備知識記下來。 圖片太大,有時太佔空間,則這裏就需要壓縮圖片的體積進行存儲,這裏壓縮圖片存儲的方式主要說一下常見的兩種壓縮方式

原创 Python數據結構與算法(一)

1.引入 首先讓我們來做個題進入主題: 如果a+b+c=1000,且a^2+b^2=c^2(a,b,c爲自然是),如何求出所有的a,b,c可能的組合?最基礎的代碼,不能用公式等,不用其他包。 由題目得出:只能一個個的數字帶進去試,這種方法

原创 endnote配置運用

1.下載endnote 在官網上下載endnote,或者在我的網盤中下載 鏈接:https://pan.baidu.com/s/1Jr0WX6ExK-hCfo6vF46Rpw  提取碼:4zf9  下載後安裝,都是下一步傻瓜式安裝 2.

原创 圖像去霧完結(三)

很久沒有更新去霧相關的博客了,第一篇的何凱明博士的暗通道去霧的論文,之前也有實現過,前面的博客有一定的說明,在第一篇去霧系列博客中有相關的算法講解,都是個人的想法,https://mp.csdn.net/postedit/81915054

原创 windows下簡單搭建Tensorflow,keras(GPU)環境

   在本文的tensorflow的環境搭建中,所需要提前說明的是,我的安裝配置的tensorflow-gpu的版本是1.10.0,且相應的cuda的版本是,提前說明的原因是tensorflow-gpu的安裝版本和cuda以及cudnn的

原创 計算機視覺基礎系列(python與opencv的操作與運用)(一)

一、系列博客所使用的編譯環境(不用必須一樣,但是必須都是3.0以上版本): OpenCV 3.4 Python 3.5 二、環境配置  這裏需要注意的是版本問題,opencv和python的版本都必須是3.0以上的版本,在openc

原创 圖像處理(二)Retinex圖像增強算法

前一段時間研究了一下圖像增強算法,發現Retinex理論在彩色圖像增強、圖像去霧、彩色圖像恢復方面擁有很好的效果,下面介紹一下我對該算法的理解。 Retinex理論     Retinex理論始於Land和McCann於20世紀60年代作

原创 半年以來的圖像去霧總結-圖像去霧(一)暗通道去霧

圖像去霧最好的算法原型最好的莫過於何凱明博士的論文--好好閱讀,必有靈感 在接下來的博客中,我會分步介紹各個圖像去霧算法的研究和對比,在這裏,首先介紹最經典的何凱明博士的暗通道去霧算法了,後面的博客有關於何博士算法的改進,有其他去霧算法的