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RSS订阅原创 opencv c++ kmeans 使用的一点心得
一张灰度图的kmeans过程我们首先来看看opencv中kmeans的接口定义：kmeans(InputArray, K, bestLabels, criteria, attempts, flags, centers)InputArray: 很容易理解，就是待处理的数据，但是我们现在是一张灰度图，我们就需要处理成它需要的格式，我们来仔细看看改如何处理。步骤如下：int K = 3;cv::Mat img = cv::imread('test.jpg', cv::IMREAD_GRAYSCALE)
2020-09-03 15:23:33
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原创 libtorch1.5 + opencv部署(如何过滤torch::tensor中的值)
在Libtorch中像numpy一样过滤矩阵中的值分类这个简单，自己随意处理即可。语义分割语义分割中，我们对模型输出结果会需要简单进行阈值过滤，在numpy中，我们会这样做：output[output < 0.5] = 0这样我们就过滤了我们不需要的值，但是，我们怎么在libtorch中做呢？libtorch的api看了不少，就是没发现什么好方法。后来在pytorch论坛提问，终于找到了灵感，下面就是解决方案：假设一个 {1, 10, 224, 224} 的 output，我们会按照如
2020-08-21 13:09:50
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原创 Win10 + WSL2 + Ubuntu18.04 + CUDA 成功
Win10 + WSL2 + Ubuntu18.04 + CUDA 成功折腾了一天，wsl2终于能访问win10的cuda了win10，并不是你想象中的win10驱动只装在win10端win10也有kernelwin10的update也有玄机wsl里面nvidia-smi不能用折腾了一天，wsl2终于能访问win10的cuda了今天要庆祝一下，折腾了一天，终于搞定了wsl2+cuda，终于可以办公与深度学习两不误了。win10，并不是你想象中的win10不要以为你的是win10，然后升级到最新版本，
2020-07-01 21:29:14
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原创 开个坑，libtorch1.5 + opencv部署
开个坑，libtorch + opencv部署<持续更新。。。>libtorch部署windows平台的深度学习应用libtorch想说production不容易python opencv 与 c++ opencv的差异（TMD非常坑人）libtorch部署windows平台的深度学习应用最近部署windows平台的深度学习应用，纯cpu，走了不少弯路，打算开个帖子，好好聊一聊libtorch想说production不容易基本概念应用架构编译与环境准备部署方案（dll）pyt
2020-06-09 20:58:31
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原创 OpenCV DNN下，实现softmax(C++)
OpenCV DNN下实现softmax最近在部署产品的时候，CPU平台，没有GPU，所以用到了dnn，然而，我用的pytorch，dnn没法直接加载，我导出为onnx。第一次，我把softmax做到onnx里面，dnn模块加载就crash了，很无奈，我不得不把softmax移除，在模型外部实现，于是就有了下面的代码。softmax c++实现with opencvint softmax(const cv::Mat & src, cv::Mat & dst){ float m
2020-05-28 11:13:46
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MedMNIST数据集
2020-10-30
空空如也
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