原创 【1】Pycharm中InvocationException: GraphViz‘s executables not found 解決方案

【1】步驟1 第一步:pip install graphviz 第二步:安裝graphviz 下載地址 載並安裝graphviz的msi或者zip文件 地址:https://graphviz.gitlab.io/_pages/Downlo

原创 【11】圖像濾波算法

1 同態濾波 用途:同態濾波是一種在頻域中同時將圖像亮度範圍進行壓縮和將圖像對比度進行增強的方法。去除光照不均。 同態濾波處理的基本流程如下: S(x,y)---->Log---->DFT---->頻域濾波---->IDFT---

原创 【6】Requests庫的介紹

1 request庫的方法 2 request庫的對象屬性 3 HTTP與Request庫

原创 【6】基於tensorflow框架微調AlexNet模型以適應不同物體的分類(2)

此處文件包含:標籤製造和讀取,圖像增強 [1]Imageprocess.py 圖像載入 圖像批量處理 數據增強 import tensorflow as tf import os import numpy as np import c

原创 【10】tensorflow中feed函數喂入數據轉換

【1】測試數據 背景:每次喂入神經網絡數據時,用同樣的數據喂入神經網絡測試時就報錯,原因如下; 神經網絡中運行的是張量流,而測試時喂入的數據絕對不能爲張量,因爲feed函數不能介紹張量,因此需要轉換。 測試數據有兩種來源; 【1】一種是

原创 【11】sort排序

1 sort排序 時間複雜度:n*lg(n) 實現原理:sort並不是簡單的快速排序,它對普通的快速排序進行了優化,此外,它還結合了插入排序和推排序。系統會根據你的數據形式和數據量自動選擇合適的排序方法,這並不是說它每次排序只選擇

原创 【11】python根據圖像處理的三維特徵繪製三維散點圖

【1】背景介紹 本文代碼是檢測一個物體的特徵包含面積,圓度,周長,然後生產一個三維散點圖。 【2】圖像處理類(ConcludeFeature.py) import cv2 import numpy as np import math

原创 【14】基於C++的OpenCV同態濾波

【1】源碼 //同態濾波 #include"HomoFilter.h" #include <iostream> #include<opencv2/core.hpp> #include<opencv.hpp> #include<time.

原创 【5】基於tensorflow框架微調AlexNet模型以適應不同物體的分類(1)

【1】項目背景介紹 軟件配置:tensorflow 1.9.0,OpenCV4.0,Alexnet,pycharm. 目的:通過微調Alexnet的全連接層的參數以適應自己的圖像分類要求; (1)下載原始的Alexnet模型文件和權重參數

原创 【15】OSTU

【1】c++源碼(自己編寫) #include <iostream> #include<opencv2/core.hpp> #include<opencv.hpp> #include<time.h> #include <math.h>

原创 【12】二叉樹常用算法

【0】二叉樹節點 struct MyStruct { int Nodedata = 0; MyStruct *pleft = nullptr; MyStruct *pright = nullptr; }BTree,*

原创 【8】Python計算圖像行中心灰度變化折線圖

【1】源碼 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt inputImg=cv2.imread("01.b

原创 【13】MFC中字符串與字符型轉換(CString轉換成char*)

CString strSource;// char* charSource; / 法1: charSource = (char*)strSource.GetBuffer(0); 法2: charSource = (char*)st

原创 【9】pthon-opencv批量讀取圖像並處理保存

import tensorflow as tf import os import numpy as np import cv2 #打開路徑 openpath2='D:\\pythonprocedure\\FineTuningAlex

原创 【8】python實現根據EXCEL表格的分類索引完成圖片的分類

【1】背景:如圖所示,左邊爲圖片的索引(默認爲第一列),右邊爲圖片名(默認爲第二列)。根據左邊的類別完成對右邊圖片的分類。 【2】代碼 # -*- coding: utf-8 -*- """ author:songjian""" i