实验原理： 这项任务的目标是编写一个图像过滤功能，并使用它来创建混合图像，使用Oliva，Torralba和Schyns 的SIGGRAPH 2006 论文的简化版本。 混合图像是静态图像，其在解释中随观看距离而变化。基本思想是高频率在可用时倾向于支配感知，但是，在远处，只能看到信号的低频（平滑）部分。通过将一个图像的高频部分与另一个图像的低频部分混合，您可以获得混合图像，从而在不同距离处产生不同的解释。 实验目的： 对不同图像分别进行高通和低通滤波，融合图片 实验内容： 图像过滤：图像过滤（或卷积）是一种基本的图像处理工具。您将编写自己的函数以从头开始实现图像过滤。更具体地说，您将实现 在OpenCV库中my_imfilter()模仿该filter2D函数。如上所述student.py，过滤算法必须 支持灰度和彩色图像 支持任意形状的滤镜，只要两个尺寸都是奇数（例如7x9滤镜但不是4x5滤镜） 用零填充输入图像或反射图像内容和 返回与输入图像具有相同分辨率的滤波图像。 混合图像：混合图像是一个图像的低通滤波版本和第二图像的高通滤波版本的总和。有一个自由参数，其可被调谐为

自己整理的串口通信以及数据处理，内含详细注释方便自己以后查阅，上传也供大家参考。

基于OpenCV的水电表的刻度数读取及识别，源码

很好的数据处理软件，能够打开seg2文件，进行频谱分析

因为研究生阶段经常用MATLAB作图，处理数据，但是MATLAB太过于庞大，不方便，就想用python处理。 问题：我们通常处理的最原始的数据是bin文件，打开后如下所示，是按16进制形式存储的。 MATLAB处理时，是按照如下方式读取前10个数，int32数据格式，上图中的红色圈表示MATLAB读取的一个数据，前10个数据表示元数据。 MATLAB读取的前10个数据的结果： 而Python中似乎没有可以在指定数据格式位数下读取bin文件中数据，例如想以python中的read()读取时，图一中的蓝线所圈的表示一个数据，图中圈了两个数据。用以下程序读取MATLAB所读取的10各数据，则需

SPSS-数据处理功能-数据整理(一).pdf

1、YOLO任务的数据标注格式为txt时，可以用该代码在图片中绘制出标注框 2、YOLO是一个广泛使用的目标检测算法，用于在图像或视频中检测物体的位置和大小。YOLO任务的数据标注格式通常为txt文件，其中包括目标类别、边界框坐标和宽高比等信息。但是，对于大量的标注数据来说，手动绘制边界框可能会费时费力，因此需要使用自动化工具来完成这项任务。 3、在使用该代码时，需要确保图像文件与YOLO标注文件具有相同的名称（除去扩展名），并且它们位于相同的文件夹中。此外，还需要指定一些参数，例如矩形框颜色、线条宽度、字体和字号等。这些参数可以根据用户的偏好进行调整。

Delphi OSD特效生成测试程序-附有代码文件，Delphi环境的OSD程序，使用三方控件实现，功能是完成混合、获取坐标值，面板半透明、显示图片、显示字幕、文字滚动等。

爬取携程网（www.ctrip.com）与南京（可选择感兴趣的城市）相关的游记数据，南京游记列表页面链接如下：http://you.ctrip.com/travels/nanjing9.html。通过列表中的游记标题链接可以打开详细内容页面（见图11-21），采集页面头部的行程单数据存储到列表、字典或文件中，包括游玩天数、游玩时间、人均花费、同游对象、玩法、游玩景点等。获取前50页列表的游记数据后，对数据做适当分析，如计算平均花费、游玩时间在给予分最多、游玩景点的排序等。

在Pyrotch上实现情感分类模型，包含一个BERT 模型和一个分类器（MLP），两者间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能，预训练的参数使用HuggingFace的bert_base_uncased模型。同时在代码中实现了基于预训练BERT模型的下游情感分类任务的fine_tune，包含了训练集上的训练、测试集上测试评估性能等内容。 情感分类的大致过程为：首先，将一个句子中的每个单词对应的词向量输入BERT，得到句子的向量表征。然后将句向量经过dropout层再输入分类器，最后输出二元分类预测。