原创 Python中的“1” 和 “True”相同嗎?

Python 中的 “1” 和 “True” 1. 兩者“數值”相等: 2. 但兩者的ID不同 但是下面的結果有些奇怪。 看標題已經有點感覺了。其實,原因在於“is”和“==”的含義不同,“1”和“True”雖然數值相同,但是

原创 可分離卷積的運算量比較與分析(一維、二維卷積)

1、一維卷積和二維可分離卷積 對於高斯平滑二維卷積濾波器,可以將其分解爲兩次一維卷積,這兩種方案在運算量上有明顯的差別。 設濾波函數爲: 對圖像𝑓(𝑥, 𝑦)與ℎ(𝑥, 𝑦)進行卷積與運算,記邊界索引𝑎 = (𝑛 − 1)/2,

原创 Matlab title, xlabel, legend 中文變成方框的解決方案

1、問題描述 之前一直使用的都是2015b版本,用了三年也沒遇到過這個問題。但是最近的某一天,這個著名的問題就出現了。當時打算下載2020a版,就沒有太過關注,搜索了一下解決辦法,基本都是針對編輯器的默認字體修改,試過了但無效。繪

原创 【轉載】python ffmpeg 常用指令:音視頻提取、合成

ffmpeg下載鏈接:FFmpeg Builds ffmpeg常用基本命令(轉) 原始鏈接:ffmpeg基本用法 ffmpeg基本用法(轉) 原始鏈接:【FFmpeg】FFmpeg常用基本命令

原创 Python 統計學習方法——kdTree實現K近鄰搜索

效果說明: Input:輸入Num個Dim維點的座標,Points.size=(Num,Dim),輸入一個目標點座標Target、查找最近鄰點數量K。 Output: 求出距離Target最近的K個點的索引和距離。(具體座標可由

原创 Python 使用numpy和cv2——多圖縱向拼接合成長圖

環境:python、numpy、opencv。 輸入: 1、一個包含圖片的文件夾,圖片最好具有相同的命名格式,否則需要修改代碼。 2、如果需要將多幅圖片合成一張長圖,可將代碼中 M = N 的註釋解除即可。 2*、如果需要按圖片編

原创 關於極座標下圖像旋轉與二維傅里葉變換的討論

1、問題背景 此問題來源於岡薩雷斯的數字圖像處理(第三版)5.19題,自己做的時候,沒發現哪裏有問題,一個同學的提問使我重新審視了這個問題,並感覺對傅里葉變換有了新的理解。 根據下面一部分的基礎知識,我們可以計算出線性運動對應的模

原创 HP Laserjet M1005 MFP找不到掃描功能的解決辦法

解決方案 本文僅代表個人解決方案,不保證適用於所有硬軟件條件場景,僅供參考。 1、安裝驅動程序 進入惠普官網下載驅動程序 2、安裝驅動程序 3、開啓Windows Image Acquisition服務 筆記本給服務默認爲“手

原创 Windows10 通過conda安裝PyTorch(流程記錄)

文章目錄PyTorch安裝記錄前言1. 檢查驅動版本2. PyTorch安裝3. 下載過慢 PyTorch安裝記錄 前言 之前在linux裏安裝了很多次pytorch,這次在Windows10下安裝,記錄下這個過程,供自己以後參考

原创 Windows10: Anaconda3安裝後activate的方法

一種可能的解決方法 Anaconda版本:conda 4.8.2   1、常用的方法: 2、後來找到的解決方法 但是我的conda 4.8.2好像並不可行,下面的評論解決了我的問題: 親測確實可以,之後就可以正常使用下面的代碼

原创 Python cv2圖像壓縮

對於具有數字規律命名的圖像,可以按照下述的代碼進行統一縮放 # coding: utf-8 import cv2 import numpy as np for i in range(1, 10): # 讀取圖像 fi

原创 Vivado:Generate Bitstream比特流寫入失敗的解決方法

1、問題描述 進行 Synthesis 和 Implementation 過程均沒有問題,但是執行 Generate Bitstream 時顯示失敗。 出現問題時的引腳約束文件如下: 問題總結:邏輯引腳的標準值未經用戶明確指定。

原创 Vivado2018.3 FPGA硬件描述語言 入門筆記

文章目錄1、創建工程2、添加源文件(1)設計源文件(design source)(2)仿真源文件(simulation source)(3)約束文件(constraint)3、仿真(1)行爲仿真(2)綜合後仿真和應用後仿真4、RT

原创 超平面的法向量與距離公式

文章目錄1、超平面一般表示形式2、超平面的法向量3、點到超平面的距離4、平行超平面之間的距離公式   1、超平面一般表示形式 在n維空間中,設任意點座標爲 x=[x(1),x(2),...x(n)]T∈Rnx=[x^{(1)},

原创 [數學] 一般正態曲線函數的積分怎麼求?爲什麼總是1?

[數學] 一般正態曲線函數的積分1、問題說明2、N∼(1,0)N\sim(1,0)N∼(1,0)的函數積分值3、N∼(μ,σ2)N\sim(\mu,\sigma^2)N∼(μ,σ2)的函數積分值4、分析與討論 1、問題說明 在通信