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RSS订阅原创 Linux将文件夹中的所有文件名字写入txt并进行排序
这里我从第三位开始排序，按照间隔‘-’后的数字从大到小进行排序。-k 指定分隔后的第几位进行排序 这里自己指定第几位。-t 指定分隔符 这里我们指定'|'为分隔符。-n 以数字大小排序(默认是首字母排序)这里可以将得到的从大到小排列的倒序排列。
2023-04-10 16:27:33
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原创 笔记：tensorflow2.0中实现keras超参数搜索
本文是tensorflow2.0版本下对tf.keras实现超参数搜索的代码笔记，使用sklearn对keras.model进行封装。代码实现是在jupyter notebook上，首先导入一些需要的库：import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport numpy as np...
2019-07-11 14:32:43
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翻译 Graph disconnected: cannot obtain value for tensor Tensor
在keras中，如果要将一个模型的输出与另一个模型的输出连接起来，第二个模型的接收的输入而不是直接传递的该张量：def Generator(image_shape=(512,512,3): inputs = Input(image_shape) # 5 convolution Layers # 5 Deconvolution Layers along with concatena...
2019-03-05 10:04:49
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原创 Python 实现opencv对文件夹下所有图片进行裁剪
import cv2import globi = 0def crop(img, outdir): img = cv2.imread(img) #读入图片 cropped = img[206:430, 252:476] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] # cv2.imwrite('5.jpg', cropped) cv2.imwrite("./c...
2019-02-23 21:11:23
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原创 keras 多输入多输出
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, Dense, Flatten, Concatenatefrom keras.models import Model# First, define the vision modulesdigit_input = Input(shape=(27, 27, 1))x = Conv2D(...
2019-02-21 14:57:17
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转载 Ubantu下安装google chrome
第一种方式：1、在ubuntu18.04中启动终端2、在终端中，输入以下命令：sudo wget http://www.linuxidc.com/files/repo/google-chrome.list -P /etc/apt/sources.list.d/将下载源加入到系统的源列表。命令的反馈结果如图。如果返回“地址解析错误”等信息，可以百度搜索其他提供 Chrome 下载的...
2018-07-30 21:15:08
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原创 Ubantu18.04 安装Anaconda Spyder 段错误的问题
Linux安装Anaconda后 spyder启动不了，总是显示段错误，然后看了很多博客在客户端输入这个并安装，可惜我的网络问题，试了几次不成功，靠科学上网才成功的。shen@shen:~$ conda install pyopengl ...
2018-07-30 20:22:50
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原创 重新更新Python 后的pip问题
python 升级后导致不能使用原来的pip命令windows平台anaconda环境中cmd中敲命令：python -m ensurepip得到pip的setuptools然后就可以用：easy_install pip下载相应版本的pip，最后就可以愉快的用pip命令了！...
2018-06-11 14:34:46
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转载 Radon变换
转载：图像投影，就是说将图像在某一方向上做线性积分（或理解为累加求和）。如果将图像看成二维函数f(x, y)，则其投影就是在特定方向上的线性积分，比如f(x, y)在垂直方向上的线性积分就是其在x轴上的投影；f(x, y)在水平方向上的线积分就是其在y轴上的投影。通过这些投影，可以获取图像在指定方向上的突出特性，这在图像模式识别等处理中可能会用到。 Radon变换（拉东变换），就是将数字图像矩阵在...
2018-03-15 13:32:55
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原创 矩阵条件数
矩阵A的条件数（ condition number） 等于A的范数与A的逆的范数的乘积，即cond(A)=‖A‖·‖A^(-1)‖，对应矩阵的3种范数，相应地可以定义3种条件数。 函数 cond(A,1)、cond(A)或cond(A inf) 是判断矩阵病态与否的一种度量，条件数越大矩阵越病态。条件数事实上表示了矩阵计算对于误差的敏感性。对于线性方程组Ax=b，如果A的条件数大，b的微小改变就能...
2018-03-10 19:50:40
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转载 卷积的理解
一直以来对卷积都是不能深入理解，最近看到一篇文章很好就学习了，下面是简单的一维卷积运算：1.卷积是一种数学运算，它对两个函数（信号）乘积进行积分，其中一个信号是被翻转。例如下面我们对2个信号f（t）和g（t）进行卷积。首先要做的是水平翻转（180度）信号g，然后将翻转后的g滑过f，对应相乘并累加所有的值。 conv（a，b）== conv（b，a）的结果是一样的， 在这种情况下，规定蓝色信号 F（...
2018-03-03 13:15:58
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转载 最近邻、双线性、三次卷积插值
转载最邻近插值（近邻取样法）： 最临近插值的的思想很简单。对于通过反向变换得到的的一个浮点坐标，对其进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目的像素的像素值，也就是说，取浮点坐标最邻近的左上角点（对于DIB是右上角，因为它的扫描行是逆序存储的）对应的像素值。可见，最邻近插值简单且直观，但得到的图像质量不高双线性内插值： 对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点...
2018-03-03 11:02:46
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转载 图像旋转算法原理
图像旋转是指图像以某一点为中心旋转一定的角度，形成一幅新的图像的过程。当然这个点通常就是图像的中心。既然是按照中心旋转，自然会有这样一个属性：旋转前和旋转后的点离中心的位置不变.根据这个属性，我们可以得到旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系。由于原图像的坐标是以左上角为原点的，所以我们先把坐标转换为以图像中心为原点。假设原图像的宽为w，高为h，（x0,y0）为原坐标内的一点，转换坐标后的点为（x1，...
2018-03-03 10:44:26
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转载 齐次坐标变换
一直对齐次坐标这个概念的理解不够彻底，博客上看到一篇关于透视投影变换的探讨的文章，其中有对齐次坐标有非常精辟的说明。 由于作者对齐次坐标真的解释的不错，我就原封不动的摘抄过来： 对于一个向量v以及基oabc，可以找到一组坐标(v1,v2,v3)，使得v = v1 a + v2 b + v3 c （1） 而对于一个点p，则可以找到一组坐标（p1,p2,p3），使得...
2018-03-03 10:43:51
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空空如也
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