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形态学操作是对图像形状进行的操作，一般情况下是对二值化图像进行的操作，两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。 腐蚀 腐蚀操作很容易理解，与生活中的腐蚀意义一样，生活中的东西在腐烂的时候，总是会从边缘开始由外向内腐蚀。就是这个意思。 原理 使用卷积核遍历图像像素值，以卷积核的中心为中心，如果与卷积核对应的像素值全为1（即全是白色），像素值就保持不变。否则与卷积核对应的像素值就全变为0。也就体现出了边缘都被腐蚀掉的情形。 从图中很容易看出腐蚀的过程。前景区被腐蚀掉。 构造函数： cv2.erode(src,kernel,iterations) 参数解释： src：一般情况是一个二值图像，像素值只

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I3D模型从Tensorflow转移到PyTorch 此仓库包含几个脚本，这些脚本允许从论文的I3D的Tensorflow实现传递权重 Joao Carreira和Andrew Zisserman撰写的PyTorch的。 原始（和官方的！）张量流代码可以在找到。 传输的核心是i3d_tf_to_pt.py脚本 使用python i3d_tf_to_pt.py --rgb启动它，以生成从ImageNet扩展初始化中python i3d_tf_to_pt.py --rgb的rgb检查点权重。 要生成流权重，请使用python i3d_tf_to_pt.py --flow 。 您还可以通过同时使用两个标记python i3d_tf_to_pt.py --rgb --flow在一次运行中生成两者。 请注意，主版本需要PyTorch 0.3，因为它依赖于此最新版本中所包含的Constan