原创 （一）opencv顏色提取後輸出最小矩形的座標
此代碼的目的是通過顏色識別提取零件缺陷部位，用三視圖方法將複雜的三維缺陷形狀簡化爲簡單的長方體，並通過定位長方體頂點座標，去除缺陷部位以便後續替換新材料。 #include <opencv2/opencv.hpp> #includ
2020-05-30 22:27:34
原创 Pycharm配置Qtdesigner、PyUIC、PyRCC
Pycharm配置Qtdesigner、PyUIC、PyRCCstep1QtDesignerPyUICPyRCC step1 File → settings → Tools → External Tools QtDesigne
2020-02-23 06:56:04
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原创 劍指offer——二維數組中查找
class Solution1: def Find(self,target,array): for i in range(len(array)): for j in range(len(array[i])):
2019-09-03 02:25:56
原创 劍指offer——斐波拉契數
題目如下 解題方法一：遞歸（時間複雜度O(2^n)） class Solution1: def fibonacci(self,n): if n == 0 or n == 1: ret
2019-08-23 02:05:04
原创 劍指offer——跳臺階
#青蛙跳臺階 #一次只能跳1階或2階 #跳上n級臺階有多少種跳法 # 臺階 跳法 # 1 1 # 2 2 # 3 3 # 4 5 # 5 8 # .... # n f(n-1)+f(n-2) # class
2019-08-23 02:05:04
原创 劍指offer——變態跳臺階
#變態跳臺階 #青蛙一次可以跳1階、2階...n階 #n級臺階總共有多少種跳法 # # 臺階 跳法 # 1 1 # 2 2 # 3 4 # 4 8 # 。。。 # n 2^(n-1) # f(n) = f(n-1)
2019-08-23 02:05:04
原创 keras-tensorflow-yolo-v3 win10目標檢測訓練自己的數據集（一）
文章目錄Chapter 0:準備工作Chapter 1:數據集製作1.1:導入自己的數據集1.2:圖像標註1.3：生成訓練-驗證-測試文件Chapter 2:修改類別Chapter 3:參數設定3.1 修改yolo3.cfg3.2
2019-06-12 14:55:59
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原创 圖像標註軟件——labelImg使用教程
安裝環境 win10 python3.6 Pycharm No.1 安裝PyQt5、lxml 方法一： pip install PyQt5 #我試着安裝了幾次均沒有成功 pip install lxml #可行 方法
2019-06-11 08:41:21
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原创 大華相機RTSP獲取視頻方式
RTSP獲取視頻方式 官方文檔 1、 RTSP說明 RTSP=實時流協議，是一個應用層的協議，用於控制實時數據的傳輸。 2、實時監控碼流Url格式 a、請求實時監控碼流Rtsp流媒體服務時，應在Url中指明請求的通道號、碼流類型
2019-06-11 08:41:21
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原创 在矩形框內生成隨機圓
要求 圓不能重合 圓形面積佔比大於60% import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random from matplotlib.patches impor
2019-05-10 11:45:44
原创 圖像處理——濾波器的比較
濾波器 方框濾波——boxFilter 均值濾波——blur 高斯濾波——GaussianBlur 中值濾波——medianBlur 線性濾波器 線性濾波器經常用於剔除輸入信號中不想要的頻率或者從許多頻率中選擇一個想要的頻率。常見
2019-05-09 10:31:02
原创 Tensorflow之TFRecord讀寫自己的數據（二）
本文在Tensorflow之TFRecord讀寫自己的數據（一）的基礎之上，稍作修改 函數：def get_file() # 將所有的list分爲兩部分，一部分用來訓練tra,一部分用來驗證val images = []
2019-04-20 06:35:53
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原创 用VGG_16網絡模型訓練並測試自己的數據庫（超級詳細的教程）
網絡結構：VGG-16 數據庫：cats_vs_dogs 硬件：Nvida Quadro p2000 5GB 深度學習框架：Tensorflow 文章目錄step1: Get Filestep2: Transform To TF
2019-04-15 03:43:30
原创 VGG-16卷積神經網絡實現
VGG簡介 ILSVRC2014比賽分類項目第2名（第1名是GoogLeNet）和定位項目第1名。 拓展性很強：遷移到其他圖片數據上的泛化性非常好。 結構簡潔：整個網絡都使用了同樣大小的卷積核尺寸（3X3)和最大池化尺寸（2X2)，
2019-04-14 03:04:40