吉林大学海量视觉检索技术课程实验报告任务二 1、通读论文内容。 2、依据论文内容完成如下函数： 2.1 energyImage = energy_image(im)，依据每个像素在X和Y方向的梯度幅值完成能量图的计算，其中输入图像im为MxNx3 格式为unint_8;输出energyImage为double型的矩阵； 2.2 cumulativeEnergyMap = cumulative_minimum_energy_map (energyImage, seamDirection)；依据论文内容计算累计最小能量映射图，其中输入的energyImage为2.1的输出，seamDirection可选为“HORIZONTAL”或“VERTICAL”。输出为2D double型矩阵。 2.3 verticalSeam = find_optimal_vertical_seam(cumulativeEnergyMap) ；依据2.2中的函数计算最优垂直缝，其输入为2.2的输出，输出必须是包含像素的列索引的向量，以此形成每行的接缝。 2.4 horizontalSeam = find_op

欢迎来到我的Apple图片分类项目 在这个项目中，我探索了如何使用CNN和转移学习来建立图像分类器。 数据集包含从Google Image的“ iPhone”，“ iPad”和“ Macbook”的最高搜索结果中抓取的1500张图像。 完整的数据集可以在这里下载： : 。 目的是尝试创建图像分类器，以区分3种最主流的Apple产品-iPhone，iPad和Macbook。 从表面上看，它们可能会彼此混淆（没有缺口的旧版iPhone设计可能会误认为iPad，而带有键盘的新版iPad可能会误认为Macbook）。 虽然我们可以轻松区分它们，但我们可以教一个深度学习模型来做到这一点吗？ 哪种方法可以使我们获得最高的准确性？ 这些是将在本项目中回答的问题。 档案说明 该存储库中只有4个文件（自述文件和需求文件除外）。 该笔记本是一款Jupyter笔记本，可以在Google Colab（带有

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利用cv_bridge将ROS定义的图像消息的格式和OpenCV以Mat矩阵的形式存储的图像格式联系起来。

隔离开关的开关电源，用四个场效应管组成的H桥控制变压器进行输出的恒压或恒流的控制通过采集输出端的输出电压，或是输出电流即可调节自己可设定的输出电压或是电流。

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