我就废话不多说了，直接上代码吧！ #coding=utf-8 import cv2 import numpy as np '''双线性插值''' img = cv2.imread('timg.jpeg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) # load the gray image cv2.imwrite('img.jpg', img) h, w = img.shape[:2] # shrink to half of the original a1 = np.array([[0.5, 0, 0], [0, 0.5, 0]], np.float32) d1 = cv2.

airfoil4755 下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1YEtNjJ0_G9eeH6A6vHXhnA 提取码：dwjq 11.6 Momentum 在 Section 11.4 中，我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepest descent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方

picker选择器的数据由columns属性控制，columns中有几个元素就代表该选择器有多少级，通过change方法来给对应列赋值。 columns = [{ values: column1, // 对应列的值 defaultIndex: 0, // 默认选中项索引 className: 'class1' // 对应列的类名 }, { values: [], defaultIndex: 0, className: 'class2' }, { values: [], defaultIndex: 0, c

利用python爬取豆瓣电影Top250的相关信息，包括电影详情链接,图片链接,影片中文名,影片外国名,评分,评价数,概况,导演,主演,年份,地区,类别这12项内容，然后将爬取的信息写入Excel表中。基本上爬取结果还是挺好的。具体代码如下： #!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') from bs4 import BeautifulSoup import re import urllib2 import xlwt #得到页面全部内容 def a

@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 这篇文章主要介绍了python3.7 openpyxl 删除指定一列或者一行,文中通过代码给大家介绍了python3 openpyxl基本操作，代码简单易懂，需要的朋友可以参考下 python3.7 openpyxl 删除指定一列或者一行 # encoding:utf-8 import pandas as pd import openpyxl xl = pd.read_excel(rE:\55\CRM经营分析表-10001741-1570416265044.xls) xl.to_excel(rE:\55\crms.xl

需求背景：项目中需要做一个返回确认，避免用户误触返回键而退出当前页面。 原理：利用history和浏览器刷新popstate状态 实现： 1、在mounted() 阶段判断并添加popstate事件监听，History.pushState()（参数：一个状态对象，一个标题（现在被忽略了），以及一个可选的URL地址）， 注意：IOS版的微信，是会立即触发popstate事件，所以需要pageshow做下处理，（当一条会话历史记录被执行的时候将会触发页面显示(pageshow)事件。(这包括了后退/前进按钮操作，同时也会在onload 事件触发后初始化页面时触发)） 2、在methods里定义监

本文实例为大家分享了opencv2实现两张图像拼接融合的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要用到两个文件，estimate.cpp和matcher.h(在有关鲁棒匹配这篇博文中有） estimate.cpp的头文件也需要添加一些东西才行，以下是对的，已经成功运行。 加了using namespace std;之后，cv::可以去掉了。 estimate.cpp: #include #include #include #include #incl

前言 因为photoshop功能的强大，以及工具的方便，虽然其不是专门的语义分割标注工具，但是仍然可以用其工具进行有效的标注，本文是在吸取经验教训的基础上写的，希望能够帮到所有用这个方法标注的人。 本文的主要内容：photoshop 2020的使用和注意事项、批量转换标签的方法（快速像素替换） 另外可以使用的软件：Pixel Annotation Tool 可以使用涂抹标注，但是这里为了可以多掌握一项技能就用PS了，主要是功能很多，对以后的学习以及工作都有好处，虽然麻烦点，但是掌握的东西多点，是个比较万金油的工具。 一、注意事项 注意这个很重要，否则所有的标签全部报废，所以写在前面，谨记前人

ar7161可用OP固件适用于AP2600国人等AP可互刷，由于2.4G和5G网卡是相反的有时会读取两个2.4G网卡可以在设置里修改为5G也可以把两个网卡对调位置

语言：python+opencv 为什么使用图像腐蚀和图像膨胀 如图，使用图像腐蚀进行去噪，但是为压缩噪声。 对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并保持原样形状。 图像腐蚀 腐蚀主要针对的是二值图像，如只有0和1两个值， 两个输入对象：1原始二值图像，2卷积核 使用卷积核遍历原始二值图像，如果卷积核对应的元素值均为1，其值才为1，否则为0。如图，红色为卷积核。 腐蚀后的结果示意图见下面，效果是将边缘抹掉一部分。 使用方法：erode 中文翻译：侵蚀 处理结果=cv2.erode(原始图像src,卷积核kernel,迭代次数iterations) 卷积核kernel：