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OpenCV4机器学习算法原理与编程实战(附部分模型下载地址)-卡核

OpenCV4机器学习算法原理与编程实战(附部分模型下载地址)

一直想找本书,能在机器学习复杂的算法原理和高效的编程实战之间达到合适的平衡:让感兴趣的同学拿到就有能用的代码,还有基本原理的介绍,因为了解原理才知道什么时候...
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vs2010 出错:error LNK1123: 转换到 COFF 期间失败: 文件无效或损坏-卡核

vs2010 出错:error LNK1123: 转换到 COFF 期间失败: 文件无效或损坏

“LNK1123:转换到 COFF期间失败:文件无效或损坏”的解决方法   一、错误描述 之前写的程序隔段时间使用VS2010再次运行时出现如下错误: LINK fatal error LNK1123转换到 COFF期间失败文...
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Python机器视觉编程常用数据结构与示例-卡核

Python机器视觉编程常用数据结构与示例

Python机器视觉编程常用数据结构与示例 本文总结了使用Python进行机器视觉(图像处理)编程时常用的数据结构,主要包括以下内容: 数据结构通用序列操作:索引(i...
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从零开始搭建Raspberry Pi机器视觉编程环境-卡核

从零开始搭建Raspberry Pi机器视觉编程环境

  从零开始搭建Raspberry Pi机器视觉编程环境   本文主要包括如下内容:   安装Raspbian系统连接和设置网络安装中文支持用电脑控制树莓派 通过SSH远程登录树莓派命令行界面安装VNC远程...
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OpenCV—图像椒盐噪声生成器-卡核

OpenCV—图像椒盐噪声生成器

  OpenCV—图像椒盐噪声生成器 椒盐噪声 椒盐噪声是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声是指两种噪声,一种是盐噪声(salt nois...
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OpenCV—基本矩阵操作与示例-卡核

OpenCV—基本矩阵操作与示例

  OpenCV的基本矩阵操作与示例   OpenCV中的矩阵操作非常重要,本文总结了矩阵的创建、初始化以及基本矩阵操作,给出了示例代码,主要内容包括:   创建与初始化矩...
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OpenCV—图像分割中的分水岭算法原理与应用-卡核

OpenCV—图像分割中的分水岭算法原理与应用

  OpenCV—图像分割中的分水岭算法原理与应用   图像分割是按照一定的原则,将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程,它是图像处理中最为基础的研究领域之一。目前有很多图...
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OpenCV—固定阈值门限分割cv::threshold-卡核

OpenCV—固定阈值门限分割cv::threshold

  OpenCV—固定阈值门限分割cv::threshold   固定阈值门限分割   函数 对输入单通道矩阵逐像素进行固定阈值分割。典型应用是从灰度图像获取二值图像,或消除灰度值过大或过小的噪声。...
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OpenCV—基本数据结构与示例-卡核

OpenCV—基本数据结构与示例

  OpenCV的基本数据结构及示例     OpenCV中强大的Mat类型大家已经比较熟悉了。这里梳理一些在工程中其他经常用到的几种基本数据类型。包括:          Vec          ...
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DIY一个基于树莓派和Python的无人机视觉跟踪系统-卡核

DIY一个基于树莓派和Python的无人机视觉跟踪系统

  DIY一个基于树莓派和Python的无人机视觉跟踪系统 无人机通过图传将航拍到的图像存储并实时传送回地面站几乎已经是标配。如果想来点高级的——在无人机上直接处理拍摄的图像并实现自动控制要...
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OpenCV—矩阵数据类型转换cv::convertTo-卡核

OpenCV—矩阵数据类型转换cv::convertTo

 OpenCV—矩阵数据类型转换cv::convertTo函数void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const;参数m       – 目标矩阵。如果m在运算前没有合适的尺寸...
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Machine Learning - Neural Networks Learning: Backpropagation in Practice-卡核

Machine Learning – Neural Networks Learning: Backpropagation in Practice

This series of articles are the study notes of " Machine Learning ", by Prof. Andrew Ng., Stanford University. This article is the notes of week 5, Neural Networks Learni...
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